Judul: Comparison Of SimulationExtrapolation, Regression Calibration And Instrumental Variable In Reducing The Bias Due To Measurement Error
Abstrak: The inability to accurately measure important variables complicates the statistical analysis of data when the purpose of inference is for the model defined in terms of the unobserved variables. In such situation, fitting the model directly to the observed data induces the bias estimates. For reducing the bias, some methods have been proposed such as Simulation-Extrapolation, Regression Calibration and Instrumen1al Variable. In this paper, the effects of measurement error on estimation)n linear and logistic regression will be demonstrated and the methods for bias rcd.uction will be compared. via simulation. The measurement error of predictors reduces the parameter estimate i.e. problem of attenuation. The corre1a1ion in predictors or the correlation in errors influences the magnitude and the direction of the bias. In general, Simulation-Extrapolation, Regression Calibration and Instrumental Variable can reduce the bias except for the structure of complex error in simple linear regression lnstrumental Variable tends more relatively stable on estimation with the increasing of measurement error compared with SimulationExtrapolation or Regression Cahbration estimation.
Keyword: 

Judul: Kajian metode pendugaan pada model regresi dengan peubah penjelas bersifat acak
Abstrak: Regression analysis is a statistical method to evaluate the relationship between a variable with other variables. Model I regression analysis describes the one-way relationship between variable X and variable Y with the value of X as fixed variable or measured without error. Model I regression analysis uses Ordinary Least Square (OLS) as an estimation method. Model II regression analysis is a regression model with predictors variable that becomes a random variable. There are two estimation methods of model II regression analysis, ordinary least product regression (Model IIA) and major axis regression (Model IIB). The convenience of using model I regression analysis with OLS estimation method causes many researchers to use this model as a model regression analysis with random predictor variables. The purpose of this study is to compare model I regression analysis (OLS estimation method) and model II regression analysis (ordinary least product estimation method and major axis regression estimation method). The data used in this research are simulation data where response variable (Y) and predictor variable (X) are random. The result of this study showed for predictor variable is random, ordinary least product regression is the best estimation method compared to the other methods because it produces the smallest value of bias and the smallest value of mean square error. In this condition, OLS can be used for the estimate parameter of simple linier regression model if the correlation value between predictor variable (X) and response variable (Y) is high (r ≥ 0.9).
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Model IIB, Model IIA, Model I, mean square error, correlation

Judul: Kajian Pengembangan Usaha Agribisnis Sayuran Di Perusahaan Pacet Segar, Cianjur, Jawa Barat
Abstrak: Sayuran adalah salah satu komoditas agribisnis yang sangat baik dikembangkan di Indonesia. Menurut Direktorat Jenderal Tanaman Pangan dan Hortikultura (1999), pada periode tahun 1997-1998 terjadi peningkatan produksi untuk 18 komoditas sayuran unggulan sebesar 17,83 persen. Berdasarkan pada produksi 11 jenis komoditas (bawang merah, bawang putih, bawang daun, kubis, petsai, sawi, kacang panjang, wortel, cabe, kentang, dan tomat), Jawa Barat menempati urutan pertama dengan rata-rata jumlah produksi tahun 1994-1998 sebesar 1.914.502 ton/tahun, diikuti Jawa Tengah dan Sumatera Utara masing- masing jumlah produksi per tahunnya sebesar 1.083.009 ton dan 950.268 ton. Dari segi konsumsi bahan pangan, sayuran merupakan sumber vitamin dan mineral yang penting bagi pemenuhan gizi masyarakat. Oleh karena itu permintaan sayuran menunjukkan kecenderungan yang meningkat seiring dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk, peningkatan pendapatan, semakin membaiknya kesadaran masyarakat akan pentingnya sayuran dalam pemenuhan gizi, serta berkembangnya industri jasa boga bagi keperluan hotel dan restoran yang memerlukan pasokan sayur mayur berkualitas tinggi. Perusahaan Pacet Segar merupakan salah satu perusahaan agribisnis sayuran yang berada di Kabupaten Cianjur, Jawa Barat yang menekankan pada proses penambahan nilai tambah dari komoditas sayuran tersebut. Perusahaan tersebut bertindak sebagai pedagang besar (wholesaler). Sayuran yang dipasarkan oleh perusahaan Pacet Segar selama tujuh bulan terakhir ini (September 1999 sampai dengan Maret 2000) adalah 84 jenis sayuran dengan rata-rata 36,021 ton per bulan. sayuran yang memberikan nilai penjualan terbesar adalah daun bawang dengan kontribusi 10,46 persen, bunga kol (9,28%), wortel (8,02 %), Lettuce Head (7,18%) dan tomat (6,17%). Seiring dengan perkembangan produksi dan permintaan pasarnya, pada saat ini perusahaan Pacet Segar menerima pesanan dari mitra pasar baru yaitu PT. Aerowisata Catering Service sebanyak 1,492 ton per hari, yang terdiri dari beberapa komoditas sayuran dengan persyaratan-persayaratan mutu tertentu. Dalam proses pemenuhan permintaan tersebut, perusahaan Pacet Segar memandang perlu untuk melakukan kajian mengenai kelayakan pengembangan usahanya tersebut. Kajian ini dilakukan untuk membantu perusahaan Pacet Segar dalam melakukan analisis kelayakan pengembangan tersebut.
Keyword: