Judul: Metode Pendugaan Matriks Ragam-Peragam dalam Analisis Regresi Komponen Utama (RKU)
Abstrak: Regresi Komponen Utama (RKU) merupakan salah satu analisis regresi yang menggunakan komponen utama untuk mengatasi adanya multikolinearitas pada regresi berganda. Maximum Likelihood Estimation (MLE) biasanya digunakan untuk menduga matrik ragam-peragam pada analisis regresi komponen utama. Namun, metode pendugaan ini sangat sensitif terhadap adanya data pencilan multivariat. Oleh karena itu, salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan metode Minimum Covariance Determinant (MCD) yang diperkenalkan oleh Rousseeuw pada tahun 1985 dalam menduga matriks ragam-peragamnya. Penelitian ini menggunakan metode MLE dan MCD untuk menduga matriks ragam-peragam pada analisis regresi komponen utama. Sedangkan parameter regresinya diduga oleh Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Sementara itu, untuk pemilihan jumlah komponen utama digunakan kriteria 80% proporsi keragaman dari data contoh. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dampak adanya pencilan multivariat pada analisis regresi komponen utama yang matriks ragam-peragamnya diduga oleh metode MCD akan menghasilkan nilai rata-rata akar ciri pertama yang tetap stabil pada Komponen Utama Pertama (KU1), walaupun rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data terus bertambah. Saat rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data sebesar 5%, metode pendugaan parameter regresi komponen utama dengan MKT-MLE dan MKT-MCD menunjukkan hasil yang sama baik karena kedua metode ini cenderung menghasilkan nilai bias dan Mean Squared Error (MSE) yang relatif sama kecil. Namun, pada saat rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data lebih besar dari 5% (10%,15%,20%), metode MKT-MCD menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan metode MKT-MLE dalam menduga parameter regresi komponen utama. Hal ini terjadi karena metode MKT-MCD cenderung menghasilkan nilai bias dan Mean Squared Error (MSE) yang lebih kecil dibandingkan MKT-MLE.
Keyword: 

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: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity