Judul: Manajemen data pencilan pada analisis regresi komponen utama
Abstrak: Metode Determinan Peragam Minimum (MCD) merupakan metode pendugaan matriks ragam-peragam yang kekar terhadap pencilan. Metode ini membentuk matriks ragam-peragam dengan cara menemukan himpunan bagian amatan yang memiliki determinan matriks ragam-peragam terkecil. Dalam regresi komponen utama, matriks ragam-peragam ini digunakan untuk membentuk komponen utama yang akan diregresikan dengan peubah respon. Untuk pendugaan parameter regresi biasanya digunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Metode ini sensitif terhadap pencilan, padahal terdapat juga kemungkinan adanya pencilan ketika komponen utama diregresikan dengan peubah respon. Oleh karena itu digunakan Metode Kuadrat Terkecil Terpotong (MKTT) yang diharapkan dapat menyusun model regresi yang kekar. MKTT ini menduga parameter regresi dengan menggunakan himpunan bagian amatan yang memiliki jumlah kuadrat sisaan terkecil. Pada penelitian ini, peneliti menerapkan dua metode untuk menduga parameter regresi yaitu metode MCD-MKT dan MCD-MKTT. Kedua metode tersebut dicobakan pada data yang dikontaminasi pencilan dengan proporsi 1% sampai 10%. Hal ini dilakukan untuk melihat kekekaran kedua metode tersebut. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode MCD-MKTT menghasilkan pendugaan yang lebih kekar dibandingkan metode MCD-MKT.
Keyword: 

Judul: Kajian Pemodelan Regresi Kekar Menggunakan Metode Penduga-MM dan Kuadrat Median Terkecil
Abstrak: Regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menduga pola hubungan dua peubah atau lebih yang disajikan dalam persamaan garis regresi. Persamaan garis ini umumnya diperoleh dari pendugaan menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Namun demikian, MKT memiliki keterbatasan yaitu sangat dipengaruhi pencilan. Salah satu penyelesaian masalah pencilan pada analisis regresi adalah menggunakan metode regresi kekar. Penelitian ini menggunakan regresi kekar median kuadrat terkecil atau LMS dan multi-stage method (MM). Analisis dilakukan terhadap data simulasi hasil pembangkitan dan data aktual. Simulasi analisis regresi menghasilkan kesimpulan bahwa metode LMS maupun MM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan MKT pada data yang mengandung pencilan. Metode MM memiliki rata-rata nilai bias pendugaan parameter terkecil, diikuti oleh LMS kemudian MKT. Metode LMS memiliki ratarata nilai root mean squares error (RMSE) terkecil dan rata-rata 𝑅������2 tertinggi, diikuti oleh MM kemudian MKT. Hasil perbandingan analisis regresi ketiga metode tersebut pada data produksi padi Indonesia tahun 2017 yang mengandung 10% pencilan diperoleh kesimpulan bahwa metode LMS merupakan metode terbaik. Metode LMS menghasilkan RMSE terkecil yaitu sebesar 4.44 dan 𝑅������2 tertinggi yaitu sebesar 98%. Metode MM berada pada posisi kedua terbaik dengan RMSE 6.78 dan 𝑅������2 96%. MKT menghasilkan RMSE terbesar dan 𝑅������2 terendah yaitu berturut-turut sebesar 23.15 dan 58%.
Keyword: least median of squares,, encilan, regresi kekar, root mean squares error

Judul: Budidaya lisianthus [Eustoma grandiflorum (Raf.) Shinn.] di Bali Rose, PT. Mid Duta International, Mayungan, Bali
Abstrak: Lisianthus termasuk salah satu jenis bunga potong yang cukup populer. Lisianthus memiliki penampilan bunga yang menarik, namun tanaman ini masih sedikit dibudidayakan di Indonesia. Hal ini menarik minat penulis untuk melaksanakan magang di Kebun Bali Rose. Magang mulai dilaksanakan pada tanggal 11 Februari 2009 hingga 27 Juni 2009 di Bali Rose, PT. Mid Duta International di Banjar Mayungan, Desa Antapan, Kecamatan Baturiti, Kabupaten Tabanan, Bali. Tujuan dari magang ini adalah mempelajari teknik budidaya tanaman Lisianthus yang dikembangkan di Bali Rose, serta meningkatkan pengetahuan dan keterampilan penulis dalam kegiatan budidaya serta manajemen kebun.
Keyword: