Judul: Perapian data triwulanan produksi semen berdasarkan total tahunan melalui minimisasi kuadratik
Abstrak: Perapian suatu seri data lebih sering dilakukan pada seri data yang berasal dari satu sumber. Dalam hal ini perapian hanya dilakukan dari satu sumber data tanpa mempertimbangkan sumber data lain yang sejenis. Disamping itu ada juga perapian suatu seri data berpedoman pada sumber data yang lain. Perapian seperti ini dapat dilakukan dengan berbagai cara sedemikian sehingga dicapai penyimpangan yang minimum antara data hasil perapian dan data yang dirapikan. Perapian suatu paket data dengan berpedoman pada sumber data yang lain dapat dilakukan dengan metode pro- rata atau minimisasi kuadratik dengan berbagai variasi pemecahannya, misalnya menggunakan operator beda/diferen- si dan beda proporsional. Pada ordo diferensi ke 4 kurva hasil perapian dengan operator beda tidak jauh berbeda dengan operator beda proporsional, dan bentuk fluktuasi kurvanya juga serupa dengan kurva data yang dirapikan. Operator beda menghasilkan jumlah kuadrat pe- nyimpangan yang lebih kecil.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Kuadrat Terkecil Parsial Kekar untuk Penanganan Pencilan pada Data Kalibrasi
Abstrak: Pada pendugaan kalibrasi ganda permasalahan serius akan muncul jika diantara peubah bebas (X) saling berkorelasi (multikolinieritas) dan pengamatan yang jauh dari pusat data (pencilan). Ada dua tipe pengamatan pencilan yakni pencilan sisaan dan pengamatan berpengaruh (leverage point). Pencilan sisaan adalah pengamatan pencilan yang mempunyai sisaan baku yang besar, sedangkan pengamatan berpengaruh merupakan pencilan berganda (multivariate outliers) yang terdapat dalam ruang peubah bebas (Liebmann et al. 2009). Sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinieritas adalah Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (Partial Least Squares/PLS). Salah satu algoritma pendugaan PLS adalah Implementasi Langsung Kuadrat Terkecil Parsial (Straightforward Implementation Partial Least Squares/SIMPLS) yang dapat diterapkan dalam mengatasi multikolinieritas, tetapi tidak resisten terhadap pencilan. Pengembangan dari metode PLS dengan menggunakan algoritma SIMPLS sebagai alternatif untuk mengatasi pencilan adalah dengan menggunakan regresi kekar. Secara umum, PLS kekar (PLS Robust) dapat dibagi kedalam dua kelompok yaitu menggunakan teknik memboboti kembali secara iteratif dan penggunaan matriks peragam kekar (Turkmen, 2008). Salah satu metode yang termasuk dalam kelompok pertama adalah Regresi-M Kekar Parsial (Partial Robust M-Regression/PRM) yang diperkenalkan oleh Serneels et al. (2005) dan salah satu metode yang termasuk dalam kelompok kedua adalah RSIMPLS-M (Robust SIMPLS-M) yang diperkenalkan oleh Huber dan Branden (2003). Dalam regresi kekar terdapat beberapa metode pendugaan parameternya, diantaranya adalah penduga-M. Penduga-M merupakan generalisasi dari metode kemungkinan maksimum, yaitu penduga yang meminimumkan fungsi objektif tertentu dalam data. Fungsi pembobot dari penduga-M telah banyak tersedia, diantaranya adalah fungsi pembobot Huber dan fungsi pembobot Fair.
Keyword: 

Judul: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: