Judul: Seleksi Peubah Dalam Pemodelan Pdrb Sektor Pertanian Dengan Metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator penting yang berguna untuk mengetahui kondisi perekonomian di suatu daerah. Nilai PDRB diperoleh dari selisih output dengan biaya antara. Banyaknya komoditas yang terlibat dalam perhitungan tersebut lebih dari tiga ratus komoditas pertanian. Secara ekonomi, biaya yang diperlukan dalam pengumpulan ke-300 peubah tersebut relatif besar, sedangkan secara statistik dimungkinkan PDRB dapat dihitung hanya dengan sebagian dari 300 peubah yang berpengaruh. Penelitian ini bertujuan melakukan pemodelan untuk menentukan peubah penjelas yang memiliki pengaruh besar terhadap PDRB provinsi pada sektor pertanian. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang terdiri dari data PDRB sektor pertanian tahun 2013 dan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013). Data PDRB diperoleh dari publikasi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), sedangkan data Sensus Pertanian 2013 (ST2013) diunduh dari situs ST2013 yang dikelola oleh BPS. Data ST2013 tersusun atas subsektor tanaman pangan, tanaman hortikultura, perikanan, tanaman perkebunan, peternakan, dan tanaman kehutanan sejumlah 590 peubah. Amatan yang digunakan adalah semua provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data ST2013 sebagai matriks peubah penjelas (X) dan data PDRB sebagai vektor peubah respon (y) . Metode analisis yang biasanya digunakan dalam pemodelan adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Terdapat beberapa asumsi yang perlu dipenuhi pada MKT, salah satunya adalah tidak adanya multikolinieritas di antara peubah penjelas. Multikolinieritas terjadi ketika terdapat korelasi yang tinggi di antara peubah penjelas. Kondisi multikolinieritas juga terjadi pada data berdimensi tinggi, yaitu ketika banyaknya peubah penjelas jauh lebih besar dibandingkan dengan banyaknya amatan yang digunakan. Kondisi multikolinieritas membuat matriks informasi (X'X) tidak memiliki matriks kebalikan. Hal ini berakibat pendugaan dengan MKT, yaitu y =X(X'X)-1X'y tidak dapat dilakukan. Oleh karena itu, perlu digunakan metode lain, salah satunya adalah metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Metode RKTP memiliki kemampuan untuk mereduksi dimensi (komponen) dari matriks data yang berdimensi lebih besar dan saling berkorelasi. Pereduksian dimensi tidak mempengaruhi banyaknya peubah penjelas yang terlibat dalam model. Hal ini dikarenakan komponen adalah kombinasi linier dari peubah penjelas dengan peubah respon pada model RKTP. Metode RKTP merupakan metode regresi yang bertujuan untuk menghasilkan dugaan peubah respon dengan memanfaatkan semua peubah penjelas. Meskipun demikian, penelitian ini akan memilih peubah penjelas yang berpengaruh besar terhadap peubah respon. Metode pemilihan peubah penjelas dilakukan dengan dua strategi, yaitu dengan regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan statistik Variable Importance in the Projection (VIP). Strategi pertama dilakukan dengan penerapan regresi LASSO sebelum analisis RKTP. Regresi LASSO dipilih sebagai metode seleksi karena koefisien regresi dapat disusutkan hingga bernilai nol. Peubah penjelas yang bersesuaian dengan koefisien regresi LASSO yang bernilai selain nol adalah peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon. Peubah-peubah tersebut selanjutnya dimasukan ke dalam analisis RKTP. Strategi kedua dilakukan dengan penerapan satistik VIP setelah analisis RKTP. Pengambilan keputusan peubah penjelas yang berpengaruh terhadap peubah respon diambil berdasarkan kriteria ambang batas sebesar VIP=0.8 dan VIP=1.0. Suatu peubah penjelas dinyatakan memiliki pengaruh terhadap peubah respon jika VIP dari peubah penjelas tersebut melebihi nilai ambang batas yang digunakan. Berdasarkan analisis yang dilakukan, diperoleh beberapa model yang selanjutnya dipilih model terbaik. Kriteria seleksi yang digunakan dalam pemilihan peubah penjelas adalah nilai korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan kemampuan model
Keyword: data berdimensi tinggi, LASSO, PDRB, RKTP, VIP

Judul: Pemodelan Regresi Komponen Utama Dan Lasso Terboboti Geografis (Global Dan Lokal) (Studi Kasus: Data Produk Domestik Regional Bruto (Pdrb) Pada 113 Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa)
Abstrak: Pada model regresi linier berganda diasumsikan tidak ada multikolinieritas antar peubah bebas dan antar pengamatan bersifat saling bebas. Multikolinieritas adalah ada korelasi yang tinggi antar peubah bebas. Multikolinieritas pada regresi linier berganda dapat diatasi dengan mentransformasi peubah bebas awal menjadi peubah baru (komponen utama) yang tidak berkorelasi. Di samping itu masalah ini dapat diatasi dengan menambahkan regularisasi L1 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso)). Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Efek spasial terdiri dari dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Dependensi spasial dapat diselesaikan dengan menambahkan komponen otoregresif pada peubah tidak bebas, galat, atau keduanya pada model regresi. Keheterogenan spasial dapat diselesaikan dengan Regresi Terboboti Geografis (RTG). Seperti pada model regresi berganda, pada model RTG juga diasumsikan tidak ada multikolinieritas antar peubah bebas. RTG dengan kasus multikolinieritas dapat diselesaikan dengan Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG) dan Regresi Lasso Terboboti Geografis (RLTG). RKUTG dan RLTG bersifat global dan lokal. Pada RKUTG global komponen utama dibentuk secara global, sedangkan RKUTG lokal komponen utama dibentuk secara lokal. Pada RLTG global parameter penyusutan pada regularisasi L1 ditentukan secara global, sedangkan RLTG lokal parameter penyusutan pada pada regularisasi L1 ditentukank secara lokal. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model RKUTG (global dan lokal) serta RLTG (global dan lokal) dengan matrik pembobot kernel Gaussian pada data nilai PDRB di Pulau Jawa tahun 2013 serta memperoleh model dugaan terbaik dari model tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013. Peubah tidak bebas adalah nilai PDRB. Peubah bebas terdiri dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pendidikan, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, angka melek huruf, pengeluaran perkapita, persentase penduduk miskin, rumah tangga menggunakan gas, rumah tangga menggunakan listrik, jumlah pertokoan dan pasar, serta jumlah penginapan dan hotel. Untuk menentukan model RKUTG global, komponen utama global dibentuk berdasarkan matriks ragam peragam peubah tak bebas, sedangkan pada RKUTG lokal, komponen utama lokal dibentuk berdasarkan matriks ragam peragam peubah tak bebas dengan menggunakan matriks pembobot lokasi. Pada model RLTG global parameter penyusutan pada regularisasi sama untuk semua lokasi, sedangkan pada RLTG lokal parameter penyusutan pada regularisasi berbeda untuk setiap lokasi. Hasil penelitian menunjukan model RKUTG global dan lokal menghasilkan pseudo R2 masing-masing sebesar 67.74% dan 66.43%. Model RLTG global dan lokal menghasilkan pseudo R2 masing-masing sebesar 88.63% dan 98.61%. Model terbaik adalah model dengan menggunakan metode RLTG lokal dengan nilai R2 sebesar 98.61%. Nilai ini menunjukkan bahwa 98.61% keragaman nilai PDRB mampu dijelaskan oleh model sedangkan sisanya dijelaskan oleh peubah-peubah lain diluar model. Peubah bebas yang nyata disetiap kabupaten/kota di Pulau Jawa berbeda-beda. Jakarta Pusat dengan dugaan nilai PDRB tertinggi dipengaruhi oleh seluruh peubah bebas. Sedangkan peubah bebas yang nyata untuk Kota Sukabumi yang memiliki dugaan nilai PDRB terendah adalah jumlah pertokoan dan pasar.
Keyword: Multikolinearitas, RTG, RKUTG, RLTG

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: