Judul: Model Aditif Spatio Temporal untuk Pencemar Udara PM10 dan Ozon di Kota Surabaya dengan Pendekatan Model Linear Campuran
Abstrak: Model aditif adalah generalisasi model regresi berganda dengan nilai tengah respon dimodelkan sebagai penjumlahan dari bentuk hubungan fungsional setiap prediktor. Berdasarkan hasil eksplorasi pada data PM10 dan Ozon diketahui bahwa dalam data terdapat korelasi temporal dan korelasi spatial dan disebut dengan data spatio-temporal. Penelitian ini mengkaji pemodelan pada data spatiotemporal PM10 dan Ozon dengan model aditif. Fungsi mulus pada model aditif dimodelkan dengan P-spline. Karena P-spline mempunyai hubungan metematis yang sederhana dengan model linear campuran, maka model aditif dengan fungsi mulus P-spline dapat diduga dengan model linear campuran. Model aditif spatiotemporal adalah gabungan antara model aditif deret waktu dengan model aditif spatial. Korelasi spatial dimodelkan dalam model aditif spatial, dan korelasi temporal dimodelkan dalam model aditif deret waktu, sehingga kedua macam korelasi ini sudah diperhitungkan dalam model aditif spatio-temporal. Pada model aditif spatio-temporal dapat ditambahkan hubungan fungsional peubah penjelas lain seperti faktor meteorologis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan model aditif dengan pendekatan model linear campuran memberikan kemudahan dalam komputasi karena basis P-spline berdimensi rendah dan dalam penarikan kesimpulan karena model berbasis metode kemungkinan maksimum. Pendugaan model aditif dengan pendekatan model linear campuran dapat dipertimbangkan sebagai metode alternatif pendugaan model aditif disamping algoritma backfitting. Penambahan faktor meteorologis pada model aditif spatio-temporal meningkatkan ketelitian model. Pola kontur prediksi spatial pada Ozon lebih beragam dibandingkan dengan pola kontur pada PM10. Hal ini disebabkan Ozon berbentuk gas dan PM10 berbentuk padat, sehingga Ozon mudah menyebar dibandingkan dengan PM10. Dari pola kontur prediksi spatial bisa diketahui sumber dan arah penyebaran pencemaran udara. Berdasarkan prediksi spatial dari model aditif spatio-temporal untuk PM10, lokasi stasiun pemantau yang saat ini dioperasikan kurang optimal sehingga perlu dilakukan realokasi. Hasil realokasi menunjukkan bahwa pada lokasi baru dapat meningkatkan ketelitian prediksi spatial, khususnya pada daerah konsentrasi PM10 tinggi
Keyword: Additive model, Spatio-temporal, P-spline, Linear mixed, Smoothing parameter, Jawa Timur, Pencemar udara PM10, Pencemar udara ozon, Jaringan pemantau kualitas udara ambien, Metode eksplorasi data, Regresi spline terpenalti

Judul: Geo-additive Mixed Model with Variable Selection  Using an Adaptive Elastic Net Method for the Efficiency of Official Rice  Production Surveys
Abstrak: Model aditif memodelkan nilai harapan peubah respon sebagai penjumlahan dari bentuk hubungan fungsional setiap prediktor, sedangkan model geo-aditif menggabungkan model aditif dengan fungsi bivariat titik geografis. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan data yang kompleks seperti banyaknya prediktor dengan multikolinearitas, pola hubungan nonlinier, dependensi spasial dan waktu. Permasalahan tersebut perlu diatasi karena menyebabkan pendugaan parameter menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model statistika untuk mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut. Model yang dikembangkan dimanfaatkan untuk efisiensi survei resmi produksi padi, yaitu penanganan non-respon pada survei resmi produktivitas padi, peningkatan akurasi peramalan proporsi luas panen padi, dan mengurangi amatan survei. Penanganan permasalahan multikolinieritas menggunakan pendekatan seleksi peubah dengan penyusutan (shrinkage) pengaruh parameter regresi. Penelitian ini mengembangkan metode elastic net adaptif dengan bobot berupa median dari koefisien bootstrap LASSO. Hasil simulasi dan kajian data empiris menunjukkan bahwa penduga OLS tidak lagi efisien saat data mengandung multikolinieritas tanpa dependensi spasial. Metode elastic net adaptif dapat meningkatkan akurasi prediksi, lebih efisien, dan menghasilkan model yang lebih parsimoni dibanding metode OLS, LASSO, elastic net, dan LASSO adaptif. Namun, ketika ada dependensi spasial, kinerja metode elastic net adaptif menurun seiring dengan peningkatan dependensi spasial. Penanganan dependensi spasial menggunakan pendekatan aditif geo-spasial (geo-aditif). Penelitian ini mengembangkan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif untuk menangani permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Berdasarkan simulasi data, metode seleksi peubah dapat menangani permasalahan multikolinieritas sekaligus mendapatkan model yang lebih parsimoni. Sementara itu, penambahan pengaruh geo-aditif dan pengaruh acak area mampu meningkatkan kinerja model regresi saat kondisi data mengalami pelanggaran asumsi autokorelasi spasial. Model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif adalah model yang cocok digunakan saat terjadi permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Metode imputasi menggunakan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah digunakan untuk menangani non-respon pada survei resmi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja model geo-aditif campuran dengan seleksi peubah mengungguli kinerja model regresi linier, SVM, dan model geo-aditif campuran tanpa seleksi peubah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa bias untuk penduga rata-rata akan meningkat dengan meningkatnya persentase non-respon. Semakin besar tingkat non-respon, semakin lebar biasnya. Metode imputasi membantu mengurangi bias ketika data non-respon menyebar Missing Not at Random (MNAR). Kami menyimpulkan metode imputasi data non-respon lebih baik dibandingkan dengan mengabaikan non-respons. Permasalahan dependensi waktu ditangani dengan menambahkan pengaruh autoregresif. Penelitian ini mengembangkan model panel autoregresif multinomial elastic net dengan menambahkan pengaruh geo-aditif. Penerapan model tersebut untuk meramal peubah multikategori pada survei longitudinal. Survei longitudinal mengamati perubahan peubah respon selama beberapa periode. Penelitian ini mengangkat masalah peramalan peubah multikategori pada struktur data longitudinal dengan lokasi pengamatan bersarang dalam suatu kelompok area. Dalam survei longitudinal, ada korelasi temporal dan spasial. Korelasi temporal dimodelkan dengan aditif waktu dan pengaruh autoregresif, sedangkan korelasi spasial dimodelkan dengan geo-aditif. Salah satu survei yang menghasilkan struktur data longitudinal adalah survei KSA yang dilakukan setiap bulan oleh BPS. Unit contoh dalam survei KSA adalah segmen area berukuran 300×300 m2, dan setiap segmen dibagi menjadi sembilan subsegmen berukuran 100×100 m2. Pengamatan setiap segmen contoh dilakukan pada sembilan titik pusat subsegmen sehingga jarak dari satu titik amatan ke titik berikutnya dalam satu segmen adalah 100 m. Jadi, unit observasi dalam survei
Keyword: Elastic Net, geo-aditif, imputasi nonrespon, peramalan multikategori, survei longitudinal

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: