Judul: Kajian National Plant Protection Organization (NPPO) Indonesia: peraturan perundang undangan dan tingkat adopsi international standard/or Phytosanitary Measures (ISPM)
Abstrak: Organisasi perlindungan tumbuhan nasional (National Plant Protection Organization, NPPO) merupakan organisasi perlindungan tumbuhan yang resmi dibentuk oleh pemerintah di setiap negara anggota WTO. Bentuk kelembagaan NPPO setiap negara berbeda-beda, sangat ditentukan oleh perundang-undangan dan bentuk organisasi pemerintahan yang berlaku.
Keyword: 

Judul: Tata kelola terhadap Organisme Pengganggu Tumbuhan/Organisme Pengganggu Tumbuhan Karantina (OPT/OPTK) di Balai Karantina Pertanian Kelas II Cilegon, Banten
Abstrak: Organisme Pengganggu Tumbuhan/ Organisme Pengganggu Tumbuhan Karantina (OPT/OPTK) merupakan organisme yang dapat membawa penyakit baru ke suatu wilayah dan baru bisa masuk ke suatu wilayah jika media pembawa yang masuk ke suatu wilayah tersebut tidak mendapat tata kelola dari pihak atau instansi yang bertanggung jawab. Oleh karena itu, pemerintah membuat kebijakan yang tertuang dalam Undang Undang nomor 21 tahun 2019 mengenai tindakan karantina 8P (pemeriksaan, pengasingan, pengamatan, perlakuan, penahanan, penolakan, pemusnahan dan pembebasan) yang hanya dapat dilakukan oleh Balai Karantina Pertanian dalam mencegah masuknya media pembawa penyakit baru masuk ke wilayah Indonesia. Tujuan khusus dari kegiatan magang ini mempelajari secara langsung implementasi, tata kelola, dan manajemen tindakan karantina di Balai Karantina Pertanian Kelas II Cilegon. Pelaksanaan kegiatan magang dilakukan dengan melakukan praktik langsung pada setiap kegiatan tindakan karantina, dan diskusi maupun wawancara yang dilakukan dengan petugas karantina pertanian yang bertugas. Implementasi tindakan karantina di Balai Karantina Pertanian Kelas II Cilegon sudah sesuai dengan tugas pokok dan fungsi (TUPOKSI) BKP Kelas II Cilegon untuk mencegah masuk dan tersebarnya OPT/OPTK kedalam wilayah NKRI melalui wilayah kerja BKP II Cilegon. Implementasi TUPOKSI BKP Kelas II Cilegon dilakukan melalui pemeriksaan terhadap media pembawa pada kegiatan ekspor, impor, dan antar area, kemudian pengambilan sampel, pengujian sampel, dan pemusnahan. Meskipun demikian, ada beberapa hal perlu dievaluasi yaitu teknis pengambilan sampel agar sesuai ketentuan sehingga peran karantina tumbuhan semakin baik dalam menjalankan perannya.
Keyword: inspection, management, tupoksi, the law number 19 2019, 8P

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis