Judul: Penerapan regresi akar ciri pada analisa produk domestik regional bruto
Abstrak: Kolinearitas merupakan masalah yang cukup berpengaruh pada pendugaan parameter regresi. Koefisien determinasi yang tinggi tetapi tidak diikuti nyatanya hasil uji hipotesis koefisien regresi, nilai ragam koefisien yang cukup tinggi serta tidak uniknya nilai koefisien merupakan pengaruh dari adanya masalah kolinearitas. Metode Kuadrat Terkecil (MKT) yang digunakan dalam analisa Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), belum mampu memberikan hasil yang memuaskan meskipun nilai R2 cukup tinggi. Salah satu metode alternatif pendugaan parameter dalam analisis regresi dan juga untuk rnengatasi kolinearitas adalah dengan Regresi Akar Ciri (LRR). LRR ini memanfaatkan akar ciri dan vektor ciri dari matrik A' A untuk mengidentifikasi adanya kolinearitas dan sekaligus dalam pendugaan parameter. Matrik A'A merupakan matrik korelasi dari peubah respons dan peubah bebas yang telah dibakukan. Akar ciri yang menandakan adanya kolinearitas dihilangkan yaitu akar ciri yang cukup kecil. Hasil dari LRR temyata mampu memberikan hasil yang sedikit lebih baik apabila dilihat dari koefisien regresi dugaannya. Namun hasil pendugaan inipun belum mampu memberikan hasil yang diharapkan. Untuk mendapatkan nilai pendugaan dari model yang yang terbaik dilakukan dengan pemilihan peubah dengan prosedur eliminasi langkah mundur. Hasil pemilihan dengan prosedur ini untuk MKT memberikan model dengan peubah-peubah jumlah penduduk, jumlah tenaga kerja di sektor pertanian, jumlah tenaga kerja di sektor jasa, penanaman modal dalam negeri yang terealisasi, penanaman modal asing yang terealisasi dan luas lahan kering. Dari keenam peubah tersebut hanya tiga peubah yang berpengaruh terhadap PDRB yaitu jumlah penduduk, jumlah tenaga kerja di sektor jasa dan penanaman modal asing. Sedangkan untuk LRR memberikan model dengan peubah jumlah penduduk, jumlah tenaga kerja di sektor industri, jumlah tenaga kerja di sektor jasa, pengeluaran pemerintah daerah untuk pembangunan dan luas lahan kering. Dari peubah-peubah tersebut hanya luas lahan kering yang tridak berpengaruh terhadap pendugaan PDRB. Metode inipun menghasilkan nilai simpangan baku koefisien regresi dugaan yang lebih kecil dari MKT.
Keyword: 

Judul: Seleksi Peubah Dalam Pemodelan Pdrb Sektor Pertanian Dengan Metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator penting yang berguna untuk mengetahui kondisi perekonomian di suatu daerah. Nilai PDRB diperoleh dari selisih output dengan biaya antara. Banyaknya komoditas yang terlibat dalam perhitungan tersebut lebih dari tiga ratus komoditas pertanian. Secara ekonomi, biaya yang diperlukan dalam pengumpulan ke-300 peubah tersebut relatif besar, sedangkan secara statistik dimungkinkan PDRB dapat dihitung hanya dengan sebagian dari 300 peubah yang berpengaruh. Penelitian ini bertujuan melakukan pemodelan untuk menentukan peubah penjelas yang memiliki pengaruh besar terhadap PDRB provinsi pada sektor pertanian. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang terdiri dari data PDRB sektor pertanian tahun 2013 dan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013). Data PDRB diperoleh dari publikasi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), sedangkan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013) diunduh dari situs ST2013 yang dikelola oleh BPS. Data ST2013 tersusun atas subsektor tanaman pangan, tanaman hortikultura, perikanan, tanaman perkebunan, peternakan, dan tanaman kehutanan sejumlah 590 peubah. Amatan yang digunakan adalah semua provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data ST2013 sebagai matriks peubah penjelas (X) dan data PDRB sebagai vektor peubah respon (y) . Metode analisis yang biasanya digunakan dalam pemodelan adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Terdapat beberapa asumsi yang perlu dipenuhi pada MKT, salah satunya adalah tidak adanya multikolinieritas di antara peubah penjelas. Multikolinieritas terjadi ketika terdapat korelasi yang tinggi di antara peubah penjelas. Kondisi multikolinieritas juga terjadi pada data berdimensi tinggi, yaitu ketika banyaknya peubah penjelas jauh lebih besar dibandingkan dengan banyaknya amatan yang digunakan. Kondisi multikolinieritas membuat matriks informasi (X'X) tidak memiliki matriks kebalikan. Hal ini berakibat pendugaan dengan MKT, yaitu y =X(X'X)-1X'y tidak dapat dilakukan. Oleh karena itu, perlu digunakan metode lain, salah satunya adalah metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Metode RKTP memiliki kemampuan untuk mereduksi dimensi (komponen) dari matriks data yang berdimensi lebih besar dan saling berkorelasi. Pereduksian dimensi tidak mempengaruhi banyaknya peubah penjelas yang terlibat dalam model. Hal ini dikarenakan komponen adalah kombinasi linier dari peubah penjelas dengan peubah respon pada model RKTP. Metode RKTP merupakan metode regresi yang bertujuan untuk menghasilkan dugaan peubah respon dengan memanfaatkan semua peubah penjelas. Meskipun demikian, penelitian ini akan memilih peubah penjelas yang berpengaruh besar terhadap peubah respon. Metode pemilihan peubah penjelas dilakukan dengan dua strategi, yaitu dengan regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan statistik Variable Importance in the Projection (VIP). Strategi pertama dilakukan dengan penerapan regresi LASSO sebelum analisis RKTP. Regresi LASSO dipilih sebagai metode seleksi karena koefisien regresi dapat disusutkan hingga bernilai nol. Peubah penjelas yang bersesuaian dengan koefisien regresi LASSO yang bernilai selain nol adalah peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon. Peubah-peubah tersebut selanjutnya dimasukan ke dalam analisis RKTP. Strategi kedua dilakukan dengan penerapan satistik VIP setelah analisis RKTP. Pengambilan keputusan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon diambil berdasarkan kriteria ambang batas sebesar VIP=0.8 dan VIP=1.0. Suatu peubah penjelas dinyatakan memiliki pengaruh terhadap peubah respon jika VIP dari peubah penjelas tersebut melebihi nilai ambang batas yang digunakan. Berdasarkan analisis yang dilakukan, diperoleh beberapa model yang selanjutnya dipilih model terbaik. Kriteria seleksi yang digunakan dalam pemilihan peubah penjelas adalah nilai korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan kemampuan model
Keyword: data berdimensi tinggi, LASSO, PDRB, RKTP, VIP

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4