Judul: Kajian Simulasi Perbandingan Regresi Random Forest dan Support  Vector Regression dalam Mengatasi Pencilan
Abstrak: Adanya pencilan merupakan masalah yang sering muncul saat melakukan analisis regresi. Pencilan dapat menyebabkan pergeseran garis regresi, mengubah arah hubungan antara peubah penjelas dan peubah respon, serta menghasilkan dugaan parameter yang tidak valid. Pemodelan menggunakan Regresi Linear Berganda (RLB) untuk set data yang mengandung pencilan kurang tepat. Hal itu dapat diatasi dengan menggunakan Regresi Random Forest (RRF) atau Support Vector Regression (SVR). Data yang digunakan dalam penelitian ini dihasilkan dari proses simulasi dengan beberapa skenario persentase pencilan, yaitu sebanyak 0%, 2%, 5%, dan 10% dari total data. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode pembelajaran mesin menggunakan RRF dan SVR dalam mengatasi pencilan. Berdasarkan simulasi yang dilakukan, model SVR memiliki tren penurunan nilai R2 yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai R2 nya kembali meningkat seiring dengan semakin banyaknya pencilan dalam data. Sejalan dengan hal itu, model SVR juga memiliki tren peningkatan nilai RMSEP yang konsisten, sementara model RLB dan RRF nilai RMSEP nya meningkat namun masih lebih rendah dibanding SVR. Simulasi tersebut menunjukkan bahwa metode SVR sesuai digunakan untuk data yang banyaknya pencilan sedikit, yaitu kurang dari 5% dari total data. Ketika banyaknya pencilan meningkat menjadi lebih dari 5%, metode yang sesuai digunakan adalah metode RRF., The existence of outliers is a problem that often arises when carrying out regression analysis. Outliers can cause a shift in the regression line, change the direction of the relationship between the explanatory variable and the response variable, and produce invalid parameter estimates. Modeling using Multiple Linear Regression (MLR) for data sets that contain outliers is less precise. This can be overcome by using Random Forest Regression (RFR) or Support Vector Regression (SVR). The data used in this research was generated from a simulation process with several outlier percentage scenarios, namely 0%, 2%, 5% and 10% of the total data. This research aims to compare the performance of machine learning methods using RFR and SVR in dealing with outliers. Based on the simulations carried out, the SVR model has a consistent decreasing trend in the R2 value, while for the MLR and RFR models the R2 value increases again as the number of outliers in the data increases. In line with this, the SVR model also has a consistent increasing trend in the RMSEP value, while the MLR and RFR models have an increasing RMSEP value but are still lower than the SVR. This simulation shows that the SVR method is suitable for data with a small number of outliers, namely less than 5% of the total data. When the number of outliers increases to more than 5%, the appropriate method to use is the RFR method.
Keyword: multiple linear regression, outlier, random forest regression, support vector regression

Judul: Metode Regresi Least Trimmed Square Pada Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menduga pola hubungan antara dua atau lebih peubah. Metode pendugaan parameter yang umum digunakan dalam analisis regresi linier adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Squares (OLS), namun metode ini tidak baik digunakan apabila data pada peubah respon mengandung pencilan. Adanya pencilan akan mengakibatkan pendugaan parameter yang dihasilkan bersifat bias dan interpretasi kesimpulan tidak valid. Pada kasus terdapatnya pencilan, alternatif metode yang dapat digunakan adalah regresi kekar. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah Least Trimmed Squares (LTS) dengan dua kriteria pemangkasan yang berbeda (LTS dan LTS₁). LTS melalukan pemangkasan berdasarkan teori Rousseeuw dan Van Driessen, sedangkan LTS, merupakan aplikasi pemangkasan yang dilakukan pada mutlak sisaan baku lebih dari dua. Untuk mengetahui tingkat kekekaran metode LTS dan LTS, dibandingkan dengan OLS dilakukan kajian simulasi dan penerapan data riil. Simulasi dilakukan untuk ukuran contoh yang berbeda (15, 30, 100, dan 200) dan tingkat persentase pencilan yang berbeda (0%, 5%, 10%, 15%, dan 20) dengan ulangan sebanyak 1000 kali pada masing-masing kombinasi ukuran contoh dan persentase pencilan, sedangkan data riil memiliki ukuran contoh 35 dan pencilan delapan persen. Hasil yang didapatkan dari simulasi dan data riil metode LTS lebih baik dibandingkan metode OLS dan LTS, dalam menduga parameter regresi. LTS memiliki nilai bias relatif bias relatif mutlak, KTG relatif, dan KTG yang relatif konstan dan kekar untuk berbagai kondisi pencilan dan ukuran contoh…
Keyword: Regression, Outlier, Robust method

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia