Judul: Application of Generalized LASSO in Outlier Detection in House Price Modelling in West Java
Abstrak: Pencilan adalah amatan yang secara signifikan berbeda jauh dari amatan lainnya dalam sebuah data. Keberadaan pencilan ini dapat mengganggu pendugaan koefisien dalam regresi. Pendeteksian pencilan bisa dilakukan dengan menggunakan metode Generalized Least Absolute Shrinkage Selection Operator (Generalized LASSO). Generalized LASSO adalah sebuah metode yang mengaplikasikan nilai D sebagai matriks penalti (D) untuk regresi lasso. Variasi dari nilai D beragam disesuaikan dengan kebutuhan penggunaan, salah satunya untuk mendeteksi pencilan. Pengaplikasian metode Generalized LASSO untuk mendeteksi pencilan pada pemodelan harga rumah di Jawa Barat tahun 2023 menunjukkan bahwa metode ini cukup baik dalam mendeteksi pencilan sehingga bisa digunakan sebagai alternatif untuk pendeteksian pencilan. Pemilihan lamda optimal berpengaruh terhadap jumlah amatan yang terdeteksi pencilan. Semakin besar nilai lamda yang digunakan maka model akan menjadi lebih sederhan dan amatan yang terdeteksi pencilan semakin sedikit. Sebaliknya, semakin kecil nilai lamda yang digunakan maka model akan menjadi semakin kompleks dan amatan yang terdeteksi pencilan lebih banyak., Outliers are observations that are significantly different from other observations in the data. The existence of this outlier can interfere with the estimation of coefficients in regression. Outlier detection can be done using the Generalized Least Absolute Shrinkage Selection Operator (Generalized LASSO) method. Generalized LASSO is a method that applies the D value as a penalty matrix (D) for lasso regression. Variations in the D value vary according to usage needs, one of which is to detect outliers. The application of the Generalized LASSO method to detect outliers in house price modeling in West Java in 2023 shows that this method is quite good at detecting outliers so that it can be used as an alternative for outlier detection. Choosing the optimal lambda affects the number of observations that detect outliers. The greater the lambda value used, the simpler the model will be and the fewer outliers detected will be observed. On the other hand, the smaller the lambda value used, the more complex the model will become and more outliers will be detected.
Keyword: deteksi pencilan, generalized LASSO, pemodelan harga rumah, generalized LASSO, house price modelling, outlier detection

Judul: Modeling Study of Combined Outliers Handling Methods (LMS, MM) with Multicollinearity Handling Method (Ridge, Liu, GLTE)
Abstrak: Suatu amatan dengan nilai yang sangat jauh berbeda dengan kebanyakan data lainnya atau sering disebut sebagai pencilan sangat memengaruhi kinerja metode kuadrat terkecil (MKT) dalam pendugaan regresi linier. Adanya amatan pencilan ini dapat mengurangi kekuatan metode pendugaan. Terdapat 3 jenis pencilan, yaitu vertical outlier (VO), good leverage point (GLP), dan bad leverage point (BLP). Selain pencilan, pada kasus regresi linier berganda yaitu regresi linier dengan lebih dari satu peubah penjelas, kinerja MKT dalam pendugaan parameter juga dapat terganggu oleh adanya hubungan antar peubah penjelas (masalah multikolinieritas). Penelitian ini mengkaji metode gabungan penanganan pencilan dengan penanganan multikolinieritas dalam analisis regresi linier berganda pada himpunan data yang mengandung kedua masalah tersebut sekaligus. Metode least median square (LMS) dan multi-stage methods (MM) digunakan sebagai metode kekar penanganan pencilan. Metode penanganan multikolinieritas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gulud, Liu, dan generalized Liu-type estimator (GLTE). Dengan demikian, penelitian ini mengkaji metode Gulud-LMS, Gulud-MM, Liu-LMS, Liu-MM, GLTE-LMS, dan GLTE-MM. Kajian dilakukan melalui proses simulasi dan aplikasi pada data aktual. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan empat peubah penjelas (X) yang diberi berbagai skenario ukuran data (n), tingkat korelasi (ρ), tipe pencilan, dan persentase pencilan (δ). Adapun data aktual yang digunakan adalah produksi kelapa sawit Indonesia tahun 2018 dengan empat peubah penjelas (X_1,X_2,X_3,X_4) secara berturut-turut ialah luas perkebunan milik negara, swasta, rakyat, dan luas perkebunan yang mengalami kerusakan. Kinerja metode yang digunakan dinilai berdasarkan kriteria evaluasi bias relatif mutlak dugaan parameter, root mean square error (RMSE) dugaan parameter, dan RMSE prediksi model. Suatu metode memiliki kinerja yang baik apabila memiliki nilai kriteria evaluasi yang rendah. Proses simulasi menghasilkan beberapa kesimpulan. GLTE-MM memiliki kinerja terbaik untuk analisis regresi linier berganda pada data yang terdapat masalah multikolinieritas dan pencilan VO saat ukuran data 50 dan 300 dengan tingkat korelasi 0.8 dan 0.9 serta persentase pencilan 0.1 dan 0.2, selainnya metode Gulud-MM lebih baik. Metode dengan kinerja paling baik untuk analisis regresi berganda suatu himpunan data yang mengandung masalah multikolinieritas dan pencilan tipe GLP adalah GLTE. Liu-MM tepat digunakan untuk analisis regresi berganda suatu himpunan data yang mengandung masalah multikolinieritas dan pencilan tipe BLP saat ukuran data 25 dan 50 pada setiap kondisi tingkat korelasi dan persentase pencilan. Adapun saat kondisi ukuran data 300 metode GLTE-MM lebih tepat digunakan. Selaras dengan hasil yang diperoleh dari proses simulasi, metode dengan kinerja terbaik dalam analisis regresi berganda data produksi kelapa sawit 2018 dengan ukuran data 25 dan terdeteksi mengandung pencilan serta multikolinieritas adalah Liu-MM., An observation with a value that is very different from most other data or is often referred to as outliers greatly affects the performance of the least squares method (OLS) in estimating linear regression. The existence of these outlier observations can reduce the power of the prediction method. There are 3 types of outliers, namely vertical outliers (VO), good leverage points (GLP), and bad leverage points (BLP). Apart from outliers, in the case of multiple linear regression, namely linear regression with more than one explanatory variable, the performance of OLS in parameter estimation can also be disrupted by the relationship between explanatory variables (or is often called as multicollinearity). This study
Keyword: generalized Liu-type estimator, least median square, Liu-estimator, multi-stage method, ridge-estimator

Judul: N2 fixation and methane oxidation activity of mixed of culture of Azotobacter sp., Azospirillum sp., and Methanotrophic Bacteria
Abstrak: Metanotrophs bacteria are methane oxidizing bacteria. Methanotrophic bacteria especially type II and type X were also able to fix nitrogen using nitrogenase enzyme. This reasearch was conducted to determine activity of methane oxidation and nitrogen fixation of four isolates of methanotropic bacteria i.e. BGM 1, BGM 5, BGM 9, and SKM 14 which were combined with nitrogen-fixing bacteria (Azotobacter sp. and Azospirillum sp.). Six combinations were cultured and then inoculated into nitrogen free NMS medium. Activity of methane oxidation and nitrogen fixation activity was analysed. The highest methane oxidation activity was found in the mixed culture of BGM 9, BGM 5, Azotobacter sp., and Azospirillum sp. isolates. The activity was 184.5 x 10-8 ìM/cell /day. The highest accumulation of ammonium was found in the mixed culture of BGM 5, BGM 9, and Azotobacter sp. isolates. The concentration of accumulated ammonium was 4.075 ìM. Methane oxidation activity and ammonium accumulation of methanotrophic bacteria showed higher result when they were combined with nitrogen fixing bacteria.
Keyword: