Judul: Ridge Robust Analysis of Generalized M (GM) Suspects  for Calibration Modeling on Blood Sugar Level Data
Abstrak: Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara sebuah metode yang berbeda. Hubungan tersebut seperti hubungan antara pengkuran gula darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering muncul pada pemodelan kalibrasi yaitu multikolinearitas dan pencilan. Masalah multikolinearitas dapat mengakibatkan selang kepercayaan regresinya melebar, sehingga tidak ada koefisien regresi yang signifikan secara statistik. Masalah pencilan akan membuat segala uji statistik menyimpang. Pencilan dapat dihilangkan, namun dikhawatirkan akan menghilangkan sebuah informasi penting pada pencilan dalam menduga model yang lebih baik. Pencilan dapat diidentifikasi dengan menggunakan metode adjusted boxplot dan adjusted sequential fences. Kedua metode ini mampu mengidentifikasi data yang mengandung pencilan secara visual. Analisis regresi ridge robust penduga Generalized M (GM) merupakan salah satu metode yang dapat mengatasi permasalahan yang ada pada pemodelan kalibrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengeskplorasi data pencilan pada data kadar gula darah dan menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif dengan menggunakan regresi ridge robust penduga GM. Data penelitian yang digunakan terdiri dari data kadar gula darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan tahun 2019. Responden pada data penelitian tahun 2017 adalah mahasiswa IPB yang terdiri dari 118 responden. Responden data penelitian tahun 2019 adalah responden masyarakat umum bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor yang terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar gula darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran kada gula darah non-invasif berupa residu intensitas. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa adjusted boxplot memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan dengan adjusted sequential fences dalam mengidentifikasi pencilan. Pemodelan yang digunakan dengan regresi ridge robust penduga Generalized M (GM) dengan menggunakan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2017 lebih baik dibandingkan dengan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2019. Nilai statistik yang didapatkan yaitu SSE sebesar 0.910, RMSEadj sebesar 0.114, dan RMSEP sebesar 0.030. Pemodelan dengan regresi ridge robust penduga GM menghasilkan nilai RMSEadj dan RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan regresi ridge robust penduga MM. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust penduga GM lebih baik dari regresi ridge robust penduga MM dalam mengatasi masalah pada pemodelan kalibrasi.
Keyword: Adjusted Boxplot, Adjusted Sequential Fences, Generalized M, Pemodelan Kalibrasi

Judul: Application of Robust Jackknife Ridge Regression in Non-Invasive Blood Glucose Level Data Calibration Modeling
Abstrak: Pemodelan kalibrasi merupakan metode yang berfokus untuk melihat hubungan antara satuan pengukuran yang berbiaya murah dan mudah diperoleh dengan satuan pengukuran lainnya yang berbiaya mahal dan sulit diperoleh. Data kalibrasi sering kali terjadi permasalahan data berdimensi tinggi seperti jumlah peubah p lebih besar daripada jumlah observasi n. Masalah kedua adalah adanya multikolinearitas jika tidak terpenuhi, maka model regresi yang didapat tidak tepat dan memiliki tingkat kesalahan yang tinggi. Apabila pada data memiliki pencilan pada variabel independen, maka akan mengakibatkan model regresi yang didapat tidak tepat. Tujuan penelitian ini untuk mengatasi pencilan dan multikolinearitas pada data kalibrasi yang berdimensi tinggi dan menentukan model terbaik untuk memprediksi kadar glukosa darah non-invasif. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi data multikolinearitas adalah dengan menggunakan metode regresi Ridge, tetapi metode ini memiliki kekurangan yaitu, model regresi yang didapat memiliki nilai bias yang tinggi. Oleh karena itu, dalam mengatasi hal tersebut, dapat digunakan metode regresi jackknife Ridge. Kelemahan dari metode regresi jacknife ridge tidak dapat digunakan apabila terdapat pencilan pada variabel independen. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan pada data dapat menggunakan metode regresi robust. Dengan demikian, untuk mengatasi masalah multikolinearitas dan pencilan secara bersamasama dapat digunakan metode regresi robust jackknife ridge. Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non invasif tahun 2017 sebanyak 118 responden dan tahun 2019 sebanyak 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas. Hasil penelitian disimpulkan bahwa peringkasan luas trapesium pada pemodelan kalibrasi memberikan pendugaan yang baik. Pemodelan yang digunakan Robust Jackknife Ridge Regression dengan menggunakan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2017 lebih baik dibandingkan dengan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2019. Nilai statistik yang didapatkan yaitu SSE sebesar 0.024, RMSEadj sebesar 0.032, dan RMSEP sebesar 0.032. Pemodelan kalibrasi menggunakan Robust Jackknife Ridge Regression menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan pemodelan yang dilakukan pada penelitian sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa Robust Jackknife Ridge Regression lebih baik dari analisis penelitian sebelumnya dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah.
Keyword: Calibration, Jackknife Ridge Regression

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: