Judul: Pendugaan Parameter Model Regresi Linier Berganda Berbasis Pencilan Sel Menggunakan Metode Detecting Deviating Cells
Abstrak: Salah satu proses dalam pemodelan regresi adalah pendugaan parameter. Pendugaan parameter umumnya menggunakan metode ordinary least squares (OLS). Akan tetapi, metode ini kurang baik saat digunakan terhadap data yang mengandung pencilan. Pencilan umumnya mengacu pada pencilan baris (rowwise outliers) dan pencilan sel (cellwise outliers). Pencilan baris menangani dengan menghapus suatu baris data jika pada baris tersebut terdapat pencilan. Sementara pencilan sel menanganai pencilan hanya pada data yang terdeteksi pencilan saja tanpa menghapus baris data. Metode untuk menanganai data dengan memakai prinsip pencilan sel adalah metode detecting deviating cells (DDC). Tujuan dari penelitian adalah menganalisis pengaruh pencilan sel terhadap pendugaan parameter model regresi. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendugaan parameter regresi pada data yang tidak mengandung pencilan tidak memiliki perbedaan baik menggunakan OLS saja ataupun dengan DDC. Namun jika data mengandung pencilan, metode OLS dengan DDC lebih unggul dibandingkan dengan OLS tanpa DDC. Hal ini didukung oleh hasil perbandingan nilai Mean Square Error pada OLS dengan DDC lebih kecil dibandingkan OLS serta R2 dan R2adj, One of the processes in regression modeling is parameter estimation. Parameter estimation generally uses the ordinary least squares (OLS) method. However, this method is not good when used with data containing outliers. Outliers generally refer to rowwise outliers and cellwise outliers. Row outliers handle by deleting a row of data if there are outliers in that row. While cell outliers handle outliers only on data detected by outliers without deleting rows of data. The method for handling data using the principle of cell outliers is the detecting deviating cells (DDC) method. The purpose of the study was to analyze the effect of cell outliers on estimating regression model parameters. The results of the analysis showed that the estimation of regression parameters in data that did not contain outliers had no difference either using OLS alone or with DDC. However if the data contains outliers, the OLS method with DDC is superior to OLS without DDC. This is supported by the comparison of the Mean Square Error value in OLS with DDC smaller than OLS and R2 and R2adj closer to 1.
Keyword: detecting deviating cell, ordinary least squares, pencilan

Judul: Metode Least Median of Squares (LMS) pada Analisis Regresi dengan Pencilan
Abstrak: Metode yang umum digunakan untuk menduga parameter dalam analisis regresi adalah Ordinary Least Squares (OLS) karena memiliki perhitungan yang sederhana. Namun, ketika data memiliki pencilan, metode ini menghasilkan dugaan parameter yang berbias. Karena itu disusunlah metode regresi kekar untuk mengatasi pencilan. Salah satu metode dalam regresi kekar adalah Least Median of Squares (LMS). Metode ini mampu mengatasi pencilan sehingga dihasilkan dugaan yang tak bias. Pada penelitian ini ingin diketahui persentase banyaknya pencilan yang mampu diatasi oleh LMS. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model regresi linier sederhana. Data yang digunakan merupakan data hasil simulasi, dengan β0 dan β1 sebesar 5 dan 10. Nilai X berkisar antara 1-30. Untuk setiap nilai X akan diberikan satu nilai Y. Sisaan yang digunakan berasal dari sebaran Normal dengan μ= 0 dan σ2=3 yang nilai mutlak dari sisaan bakunya tidak lebih dari 2. Ukuran data yang digunakan adalah 30 amatan, 60 amatan, 90 amatan, 120 amatan, dan 150 amatan. Setiap ukuran data diberikan pencilan sebesar 0% (tanpa pencilan) , 5%, 10%, 15%, dan 20% pada peubah tak bebas Y dan diulang sebanyak 30 kali sehingga diperoleh 750 gugus data yang terbagi menjadi 25 subkelompok gugus data. Parameter regresi diduga dengan metode OLS dan LMS. Hasil dugaan parameter masing – masing metode pada setiap subkelompok gugus data diuji dengan metode Pitman’s Measure of Closeness untuk mengetahui metode mana yang lebih baik. Metode LMS lebih baik daripada metode OLS dalam menduga parameter regresi pada data yang memiliki pencilan hingga persentase pencilan 20% untuk pencilan sebesar 4 × σ2. Metode LMS lebih kekar dalam menduga parameter β1 daripada parameter β0. Semakin besar ukuran data, kekekaran LMS semakin menurun terutama dalam pendugaan β0.
Keyword: 

Judul: Co-infection of Infectious Myonecrosis Virus (IMNV) and Vibrio harveyi in Pacific White Shrimp (Litopenaeus vannamei)
Abstrak: L. vannamei production in Indonesia was growing intensively. In 2006, IMN (infectious myonecrosis) disease was confirmed spread to Indonesia shrimp farm and declined shrimp production. The study was conducted to investigate effect of dose of V. harveyi on co-infection with IMNV in L. vannamei as well as development of viral infection. Shrimps juvenile were oral infected with IMNV infected shrimps 10 % feeding rate during 3 days and co-infected with 106, 107 and 108 cfu/ml V. harveyi. Mortality rate was 0 % in control and single infection of V. harveyi except 108 cfu/ml treatment. Mortality pattern demonstrated on co-infection was faster and higher than single IMNV infection in 14 days observation. The density of green colony Vibrio in hepatopancreas of co-infected shrimps collected in 2, 4, 6, 8 and 10 days post infection were higher than V. harveyi single infected (significantly in 10 days post infection). There were no difference of IMN disease development between co-infection and IMNV single infection. It was confirmed by visual gross sign appeared, tissue and lymphoid organ histophatology, organ abnormality, and PCR test. In conclusion, IMN disease caused higher and faster mortality on co-infection with V. harveyi, but not affect to IMN disease development.
Keyword: