Judul: Geo-additive Mixed Model with Variable Selection  Using an Adaptive Elastic Net Method for the Efficiency of Official Rice  Production Surveys
Abstrak: Model aditif memodelkan nilai harapan peubah respon sebagai penjumlahan dari bentuk hubungan fungsional setiap prediktor, sedangkan model geo-aditif menggabungkan model aditif dengan fungsi bivariat titik geografis. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan data yang kompleks seperti banyaknya prediktor dengan multikolinearitas, pola hubungan nonlinier, dependensi spasial dan waktu. Permasalahan tersebut perlu diatasi karena menyebabkan pendugaan parameter menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model statistika untuk mengatasi permasalahan-permasalahan tersebut. Model yang dikembangkan dimanfaatkan untuk efisiensi survei resmi produksi padi, yaitu penanganan non-respon pada survei resmi produktivitas padi, peningkatan akurasi peramalan proporsi luas panen padi, dan mengurangi amatan survei. Penanganan permasalahan multikolinieritas menggunakan pendekatan seleksi peubah dengan penyusutan (shrinkage) pengaruh parameter regresi. Penelitian ini mengembangkan metode elastic net adaptif dengan bobot berupa median dari koefisien bootstrap LASSO. Hasil simulasi dan kajian data empiris menunjukkan bahwa penduga OLS tidak lagi efisien saat data mengandung multikolinieritas tanpa dependensi spasial. Metode elastic net adaptif dapat meningkatkan akurasi prediksi, lebih efisien, dan menghasilkan model yang lebih parsimoni dibanding metode OLS, LASSO, elastic net, dan LASSO adaptif. Namun, ketika ada dependensi spasial, kinerja metode elastic net adaptif menurun seiring dengan peningkatan dependensi spasial. Penanganan dependensi spasial menggunakan pendekatan aditif geo-spasial (geo-aditif). Penelitian ini mengembangkan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif untuk menangani permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Berdasarkan simulasi data, metode seleksi peubah dapat menangani permasalahan multikolinieritas sekaligus mendapatkan model yang lebih parsimoni. Sementara itu, penambahan pengaruh geo-aditif dan pengaruh acak area mampu meningkatkan kinerja model regresi saat kondisi data mengalami pelanggaran asumsi autokorelasi spasial. Model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah menggunakan elastic net adaptif adalah model yang cocok digunakan saat terjadi permasalahan multikolinieritas dan dependensi spasial. Metode imputasi menggunakan model campuran geo-aditif dengan seleksi peubah digunakan untuk menangani non-respon pada survei resmi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja model geo-aditif campuran dengan seleksi peubah mengungguli kinerja model regresi linier, SVM, dan model geo-aditif campuran tanpa seleksi peubah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa bias untuk penduga rata-rata akan meningkat dengan meningkatnya persentase non-respon. Semakin besar tingkat non-respon, semakin lebar biasnya. Metode imputasi membantu mengurangi bias ketika data non-respon menyebar Missing Not at Random (MNAR). Kami menyimpulkan metode imputasi data non-respon lebih baik dibandingkan dengan mengabaikan non-respons. Permasalahan dependensi waktu ditangani dengan menambahkan pengaruh autoregresif. Penelitian ini mengembangkan model panel autoregresif multinomial elastic net dengan menambahkan pengaruh geo-aditif. Penerapan model tersebut untuk meramal peubah multikategori pada survei longitudinal. Survei longitudinal mengamati perubahan peubah respon selama beberapa periode. Penelitian ini mengangkat masalah peramalan peubah multikategori pada struktur data longitudinal dengan lokasi pengamatan bersarang dalam suatu kelompok area. Dalam survei longitudinal, ada korelasi temporal dan spasial. Korelasi temporal dimodelkan dengan aditif waktu dan pengaruh autoregresif, sedangkan korelasi spasial dimodelkan dengan geo-aditif. Salah satu survei yang menghasilkan struktur data longitudinal adalah survei KSA yang dilakukan setiap bulan oleh BPS. Unit contoh dalam survei KSA adalah segmen area berukuran 300×300 m2, dan setiap segmen dibagi menjadi sembilan subsegmen berukuran 100×100 m2. Pengamatan setiap segmen contoh dilakukan pada sembilan titik pusat subsegmen sehingga jarak dari satu titik amatan ke titik berikutnya dalam satu segmen adalah 100 m. Jadi, unit observasi dalam survei
Keyword: Elastic Net, geo-aditif, imputasi nonrespon, peramalan multikategori, survei longitudinal

Judul: Pendugaan Area Kecil Data Produktivitas Tanaman Padi dengan Geoadditive Small Area Model Berbasis Level Unit
Abstrak: Tanaman padi memiliki peran ekonomi dan politik sebagai tolak ukur keberhasilan pemerintah di bidang pertanian. Pemerintah daerah membutuhkan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan untuk mendukung program swasembada pangan. Permasalahannya, BPS tidak dapat menyajikan data produktivitas tanaman padi hingga level kecamatan karena ukuran contoh pada Survei Ubinan tidak representatif untuk penyajian data hingga level kecamatan. Ada dua solusi untuk memecahkan permasalahan tersebut. Pertama, pendugaan langsung dengan menambah ukuran contoh. Kedua, pendugaan tidak langsung melalui pemodelan dengan melibatkan peubah lain. Solusi pertama tidak disarankan karena akan memunculkan permasalahan baru, yaitu bertambahnya anggaran survei dan beban kerja pengumpul data. Solusi yang lebih tepat adalah menggunakan pendugaan tidak langsung karena lebih cepat dan murah dibanding pendugaan langsung. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pendugaan data produktivitas tanaman padi dan produksi beras per kecamatan di Kabupaten Seruyan Provinsi Kalimantan Tengah Tahun 2016. Kabupaten Seruyan dipilih karenamemiliki potensi cukup besar dikembangkan untuk pertanian yang tercermin dari 479 ribu hektar lahan yang menganggur. Metode pendugaan tidak langsung membutuhkan informasi tambahan yang memiliki sifat meminjam kekuatan informasi dari hubungan antara peubah yang menjadi perhatian dengan informasi dari peubah penyerta. Peubah yang menjadi perhatian dalam penelitian ini adalah produktivitas tanaman padi yang bersumber dari Survei Ubinan yang dilakukan oleh BPS. Sedangkan peubah penyerta ada tiga, yaitu proporsi luas panen padi sawah dan titik koordinat geografis (latitude dan longitude). Data nilai tengah populasi proporsi padi sawah tingkat kecamatan diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Seruyan, Kotawaringin Barat, dan Kotawaringin Timur sedangkan data level unit diperoleh dari Survei Ubinan. Dari sepuluh kecamatan di Kabupaten Seruyan, terdapat 3 kecamatan yang tidak terdapat contoh (nircontoh) pada Survei Ubinan, yaitu: Kecamatan Seruyan Raya, Hanau, dan Danau Seluluk. Ketiga kecamatan tersebut diduga dengan cara meminjam pengaruh acak 𝑣�������𝑖������� dan 𝑢�������𝑖������� pada area-i yang mempunyai kemiripan terdekat berdasarkan proporsi luas panen padi sawah. Pendugaan area kecil data produktivitas padi pada penelitian sebelumnya belum memberikan hasil yang memuaskan karena nilai RMSE masih besar. Hal ini disebabkan oleh pengaruh peubah penyerta yang bersifat nonlinier sehingga perlu pendekatan nonparametrik. Oleh karena itu, metode yang diajukan adalah model nonparametrik Geo-SAE. Model Geo-SAE merupakan penggabungan antara model Geo-additive dan model SAE. Langkah pertama dalam pemodelan Geo-SAE adalah menentukan simpul optimum berdasarkan nilai GCV minimum dan diperoleh enam titik simpul optimum yang terletak pada titik koordinat: {(-1.3288, 111.7713), (-1.7764,112.0640), (-1.9172, 112.1950),(-2.2098, 112.4756),(-2.7493, 112.5509), (-3.0578;112.9647)}. Langkah selanjutnya adalah melakukan pemodelan Geo-SAE dan diperoleh nilai dugaan parameter pengaruh tetap dan pengaruh acak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Geo-SAE memberikan hasil dugaan yang hampir sama dengan metode pendugaan langsung kecuali untuk Kecamatan Batu Ampar. Perbedaan hasil dugaan rataan produktivitas padi di Batu Ampar cukup nyata. Hal ini disebabkan contoh plot ubinan di Batu Ampar tidak representatif karena tidak mewakili keadaan populasi lahan yang sebagian besar berjenis padi ladang sedangkan contoh terpilih pada Survei Ubinan di Batu Ampar seluruhnya berjenis padi sawah. Dari hasil pemodelan, diperoleh tiga kelebihan model Geo-SAE dibandingkan dengan pendugaan langsung. Pertama, model Geo-SAE dapat menyajikan data produktivitas tanaman padi hingga tingkat kecamatan. Kedua, model Geo-SAE dapat mengoreksi contoh yang tidak mencerminkan keadaan populasi sebagaimana dapat dilihat dari hasil dugaan produktivitas padi di Kecamatan
Keyword: bootstrap parametrik, geoadditive small area model, padi, pendugaan produktivitas, surplus-defisit

Judul: Infeksi Cacing Jantung Dirofilaria Immitis, Railliet & Henry, 1911 Pada Anjing
Abstrak: Cacing Dirofilaria immitis dewasa yang tinggal dalm ventrikel kanan jantung anjing, sering kali menimbulkan gejala klinis yang cukup berat. Cacing Tersebut menghasilkan mikrofilaria yang selanjutnya berkembang menjadi larva infektif dalam saluran malphigi induk semang entara, yaitu nyamuk dari genus Culex, Aedes dan Anopheles.
Keyword: