Judul: Regresi Kekar Penduga M, Penduga S, dan Penduga MM pada Analisis Regresi Berganda
Abstrak: In classical multiple regression, the ordinary least squares estimation is the best method if assumptions are met to obtain regression weights when analyzing data. However, if the data does not satisfy some of these assumptions, then sample estimates and results can be misleading. Therefore, statistical techniques that are able to cope with or to detect outlying observations have been developed. Robust regression is an important method for analyzing data that are contaminated with outliers. It can be used to detect outliers and to provide resistant results in the presence of outliers. The purpose of this study is compare robust regression M-estimation, S-estimation, and MM-estimation with ordinary least square methods via simulation study. The simulation study is used in determine which methods best in all of the linear regression scenarios.
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: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4