Judul: Penerapan LASSO untuk Mengidentifikasi Peubah yang  Berpengaruh Terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah
Abstrak: Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak keempat di dunia dan termasuk kategori negara berkembang. Sebagai negara berkembang salah satu permasalahan yang ada di Indonesia adalah masalah kemiskinan. Provinsi Jawa Tengah menempati posisi kedua sebagai provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia pada tahun 2019. Selama lima tahun terakhir persentase kemiskinan di Jawa Tengah mengalami penurunan, akan tetapi pada awal tahun 2020 persentase kemiskinan di Jawa Tengah kembali meningkat. Analisis regresi linier dapat diterapkan pada data kemiskinan di Jawa Tengah untuk mengetahui peubah-peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah. Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam analisis regresi linier adalah adanya korelasi yang tinggi antarpeubah bebas (multikolinearitas). Multikolinearitas dapat mempengaruhi pendugaan metode kuadrat terkecil (MKT). Peubah pada data kemiskinan di Jawa Tengah mengalami masalah multikolinearitas sehingga pada penelitian ini dilakukan pendekatan dengan metode Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) untuk mengatasinya. Metode LASSO dapat menyusutkan koefisien MKT tepat nol sehingga dapat melakukan seleksi peubah. Model yang dihasilkan metode LASSO lebih sederhana dan secara tidak langsung bebas dari multikolinearitas. Berdasarkan hasil pada penelitian ini, peubah yang masuk ke dalam model LASSO yaitu indeks pembangunan manusia, upah minimum kabupaten, dan pengeluaran pemerintah., Indonesia is the fourth most populous country in the world and belongs to the category of developing countries. As a developing country, one of the problems in Indonesia is poverty. Central Java province was on the second position as the province with the highest number of poor people in Indonesia in 2019. During the last five years the percentage of poverty in Central Java has decreased, but in the beginning of 2020 the percentage of poverty in Central Java has increased again. Linear regression analysis can be applied on poverty data in Central Java to determine the variables that affecting the poverty level in Central Java. One of the problems common in linear regression analysis is the high correlation between independent variables (multicollinearity). In order to handle multicollinearity problem in the poverty dataset in Central Java, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method in used in this research. The LASSO method can reduce the value of OLS coefficient into zero, this can be the considered as variable selection. Furthermore, the model produced by the LASSO method is quite simpler and indirectly free from multicollinearity. The result show that the variables included in the LASSO model are human development index, district minimum wages, and government spending.
Keyword: LASSO, linear regression, multicollinearity, poverty

Judul: Pemodelan Regresi Lasso Berbasis Wilayah dalam Identifikasi Peubah yang Memengaruhi Pengangguran di Pulau Jawa 2022
Abstrak: Pengangguran merupakan salah satu permasalahan ekonomi yang sering dijumpai di negara Indonesia. Pada tahun 2022, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia sebesar 5,9% dan berada pada urutan ke-55 tertinggi di dunia. Tiga provinsi di Pulau Jawa memiliki nilai TPT di atas TPT Indonesia. Adanya kemungkinan ketidakmiripan karakteristik antar kabupaten/kota di dalam satu provinsi yang sama dapat memberikan hasil yang kurang dapat mewakili secara keseluruhan, sehingga diperlukan pembentukan cluster. Pembentukan cluster berdasarkan kabupaten/kota yang berdekatan menyebabkan di dalam cluster dapat terdiri dari beberapa provinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peubah yang memengaruhi TPT di Pulau Jawa 2022 dengan metode LASSO yang dapat melakukan seleksi peubah tanpa adanya pertimbangan cluster dan metode LASSO per cluster dan Generalized LASSO untuk melakukan pemodelan dengan mempertimbangkan cluster yang berdekatan. Hasil dari LASSO didapatkan bahwa hanya peubah TPAK dan UMK yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022, sedangkan hasil LASSO per cluster dan Generalized LASSO tidak terlalu berbeda jauh. Akan tetapi, pada Generalized LASSO dapat diketahui peubah dengan pengaruh yang sama antar cluster. Peubah yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022 berdasarkan hasil Generalized LASSO yaitu TPAK, kepadatan penduduk, IPM, UMK, dan PDRB., Unemployment is one of the most common economic problems in Indonesia. In 2022, Indonesia's Open Unemployment Rate (TPT) is 5.9% and ranked 55th highest in the world. Three provinces in Java Island have TPT above Indonesia's TPT. There is a possibility that the characteristics of dissimilarities between regencies/cities within the same province can produce results that are not representative as a whole, so that it is necessary to form clusters. The formation of clusters based on adjacent districts/cities means that a cluster can consist of several provinces. This study aims to determine the variables that affect TPT in Java Island with the LASSO which can select variables without considering clusters and the LASSO per cluster and Generalized LASSO for modeling by considering clusters. The results from LASSO that TPAK and UMK variables had an effect on TPT in Java Island, while the LASSO per cluster and Generalized LASSO results were not too different. Generalized LASSO it can be seen that the variables with the same effect between cluster. The variables that affect TPT in Java Island with Generalized LASSO are TPAK, population density, HDI, UMK, and GRDP.
Keyword: cluster, Jawa, Generalized LASSO, LASSO, Tingkat Pengangguran Terbuka

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: