Judul: Analisis penerapan metode kuadrat terkecil dan regresi komponen utama dalam multikolinearitas
Abstrak: Masalah pendugaan parameter dalam analisis regresi linier berganda sering menjadi topik yang menarik dalam beberapa penelitian. Timbul masalah antara lain multikolinearitas diantara peubah-peubah bebas. Dengan MKT akan terlihat efeknya yaitu tingginya koefisien deterrninasi tidak diikuti dengan konsistensi hipotesis, tanda koefisien regresi setelah dimodelkan dan perubahan kesignifikan bila masing-masing dan bersama-sama dimasukkan dalam model. Keadaan ini akan mempengaruhi dalam penafsiran model regresi bila memerlukan kajian lebih lanjut. Berdasarkan kenyataan ini, dilakukan suatu kajian dengan berbagai jumlah data untuk mengetahui dan memberikan garnbaran kepada pengguna seberapa besar peluang perubahan tanda peubah bebas juga kesignifikan koefisien regresi sebagai efek dari penerapan MKT bila terjadi multikolinearitas diantara peubah bebas dan solusi penerapan regresi komponen utama. Kajian ini dilakukan dengan menggunakan data simulasi.
Keyword: 

Judul: Kajian Pemodelan Regresi Kekar Menggunakan Metode Penduga-MM dan Kuadrat Median Terkecil
Abstrak: Regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menduga pola hubungan dua peubah atau lebih yang disajikan dalam persamaan garis regresi. Persamaan garis ini umumnya diperoleh dari pendugaan menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Namun demikian, MKT memiliki keterbatasan yaitu sangat dipengaruhi pencilan. Salah satu penyelesaian masalah pencilan pada analisis regresi adalah menggunakan metode regresi kekar. Penelitian ini menggunakan regresi kekar median kuadrat terkecil atau LMS dan multi-stage method (MM). Analisis dilakukan terhadap data simulasi hasil pembangkitan dan data aktual. Simulasi analisis regresi menghasilkan kesimpulan bahwa metode LMS maupun MM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan MKT pada data yang mengandung pencilan. Metode MM memiliki rata-rata nilai bias pendugaan parameter terkecil, diikuti oleh LMS kemudian MKT. Metode LMS memiliki ratarata nilai root mean squares error (RMSE) terkecil dan rata-rata 𝑅������2 tertinggi, diikuti oleh MM kemudian MKT. Hasil perbandingan analisis regresi ketiga metode tersebut pada data produksi padi Indonesia tahun 2017 yang mengandung 10% pencilan diperoleh kesimpulan bahwa metode LMS merupakan metode terbaik. Metode LMS menghasilkan RMSE terkecil yaitu sebesar 4.44 dan 𝑅������2 tertinggi yaitu sebesar 98%. Metode MM berada pada posisi kedua terbaik dengan RMSE 6.78 dan 𝑅������2 96%. MKT menghasilkan RMSE terbesar dan 𝑅������2 terendah yaitu berturut-turut sebesar 23.15 dan 58%.
Keyword: least median of squares,, encilan, regresi kekar, root mean squares error

Judul: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis