Judul: Performa Sparse Group Lasso Dan Overlapping Group Lasso Serta Aplikasinya Pada Data Inframerah Senyawa Sembung
Abstrak: Multikolinearitas yang hampir sempurna adalah kondisi antar peubah penjelas terdapat hubungan linear yang hampir sempurna sehingga mengakibatkan determinan (X’X)≈ 0, hal tersebut dikenal sebagai kondisi ill conditioned. Multikolinearitas membuat metode kuadrat terkecil dalam menduga koefisien peubah memiliki ragam yang besar. Penyeleksian peubah bisa menjadi salah satu alternatif dalam menyelesaikan masalah multikolinearitas. Adapun perluasan dari penyeleksian peubah adalah penyeleksian yang berbasis grup, ketika penyeleksiannya pada koefisien peubah grup. Berikut metode peneyeleksian berbasis grup diantaranya group nonnegative, group least angel regression: lasso modification (group LARS), dan Group lasso. Namun, metode-metode tersebut menganggap bahwa setiap peubah hanya muncul pada satu grup peubah. Faktanya, banyak kondisi yang terjadi jika satu peubah bisa muncul pada beberapa grup peubah. Pada penelitian ini akan digunakan metode penyeleksian grup yang memerhatikan grup sekaligus anggota grupnya, kemudian akan diterapkan untuk mengkaji performa metode tersebut pada tanaman obat daun sembung. Blumea balsamifera atau sembung merupakan jenis tanaman yang masuk dalam genus Blumea, Family Astereceae (Compositae) yang digunakan sebagai obat. Daun pada tanaman sembung mengandung senyawa metabolit sekunder golongan alkaloid, steroid, flavonoid, saponin dan fenolik. Meninjau kandungan metabolit sekunder pada daun sembung merupakan langkah efektif untuk pemanfaatan daun sembung lebih jauh. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui performa dari metode Penalized Regression berbasis grup menggunakan data simulasi dan data Fourier Transform Infrared senyawa sembung. Metode penalized berbasis grup yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Overlapping Group Lasso dan Sparse Group Lasso. Kajian data simulasi yang digunakan pada penelitian ini merupakan data bangkitan dengan banyaknya amatan n=20 dan peubah penjelas sebanyak delapan peubah melalui sebaran multivariat normal X~ N_P (1,∑) dengan matriks kovarians ∑= m_(8×8); m_jk=ρ_jk; jika j=k maka ρ_jk=1; jika j≠k maka ρ_jk=(0,1;0,9) dengan j dan k=1,2,…,8. Peubah respon Y = X*β + ε dibangkitkan dengan model persamaan regresi linier dari 8 peubah X yang sudah dibangkitkan sebelumnya ditambah dengan ε~Normal (0,0.5) dengan tiga skenario nilai koefisien peubah: β=(2,2,0,0,0,0,2,2),β= (0,0.5,0.5,0.5,0,0,0,0), β=(0,0,0,2,0.5,0,0,0). Data aktual yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil spektroskopi Fourier Transform Infrared dari daun sembung. Data terdiri dari 35 pengamatan dan 1866 peubah penjelas. Kemudian mengelompokkan data spektrum hasil Fourier Transform Infrared berdasarkan tabel Fourier Transform Infrared menurut Mecozzi, sehingga memungkinkan sasaran penyeleksian peubahnya adalah gabungan beberapa spektrum (peubah penjelas) yang membentuk kelompok-kelompok gugus fungsional, sehingga bukan lagi satu individu peubah penjelas saja. Berdasarkan kasus tersebut Sparse Group Lasso dan Overlapping Group Lasso adalah solusinya. Metode Sparse Group Lasso menyusutkan peubah tidak hanya dilakukan pada level grup tetapi juga penyustan peubah dilakukan didalam grup itu sendiri. Metode Overlapping Group Lasso juga menyelesaikan permasalahan penyusutan peubah antar grup serta peubah dalam grup yang saling tumpah tindih. Pendugaan koefisien parameter β > 0 menggunakan metode Sparse Group Lasso pada kajian simulasi cenderung buruk dalam menduga koefisien parameter sedangkan metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung baik dalam menduga koefisien parameter β > 0. Metode Lasso dan Overlapping Group Lasso cenderung lebih baik dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0) daripada metode Sparse Group Lasso, pada metode Sparse Group Lasso variansinya lebih besar dan cenderung melakukan overestimates dalam menyeleksi peubah (koefisien parameter β=0). Ukuran panjang grup tidak berpengaruh pada performa Sparse Group Lasso
Keyword: Seleksi peubah, Overlapping Group Lasso Regression, Sparse Group Lasso Regression

Judul: The perfomance of Robust-LASSO for Selection Variables on Data Containing Outlier
Abstrak: Analisis menerapkan serangkaian prosedur pemilihan peubah model regresi dengan peubah yang besar untuk mengidentifikasi peubah aktif yang lebih sedikit. LASSO menjadi metodologi yang banyak digunakan untuk seleksi peubah. Namun, seperti yang diungkapan beberapa penulis, LASSO sensitif terhadap keberadaan pencilan dalam dataset karena adanya pencilan dapat menyebabkan penduga parameter yang berbias dan menyimpang dari nilai yang sebenarnya. Salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan adalah metode robust. Penelitian ini mengkaji metode robust-LASSO dengan menggunakan bobot Huber dan Tukey Bisquare. Pembaharuan pada penelitian ini yakni menambahkan metode robust LASSO dengan bobot Welsch. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode robust LASSO dalam menyeleksi peubah pada data simulasi yang memuat berbagai karakteristik pencilan dan berbagai tingkat korelasi antar peubah penjelas, kemudian dari hasil kajian simulasi diketahui metode robust LASSO terbaik yang selanjutnya diterapkan pada data ekstak daun sembung. Data tersebut termasuk data dimensi tinggi karena memiliki sebanyak 2098 peubah penjelas dan 35 peubah respon. Lebih lanjut, penelitian ini juga mengidentifikasi peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kandungan antioksidan daun sembung. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan berbagai jenis kombinasi yang mencakup kombinasi beberapa struktur kovarians peubah, jenis pencilan, jumlah pencilan, dan jumlah peubah. Setiap kombinasi diulang sebanyak 1000 replikasi. Pada kajian terapan, data yang digunakan berasal dari hasil percobaan oleh Tim Pusat Studi Biofarmaka LPPM IPB yang bekerjasama dengan Departemen Statistika IPB pada Mei - Juni 2021. Pada penelitian ini peubah penjelas adalah data spektrometri massa dan peubah respon adalah tingkat kandungan antioksidan daun sembung. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan bahwa metode Tukey-LASSO mengungguli metode Huber-LASSO, Welsch-LASSO, dan LASSO dalam hal seleksi peubah dan akurasi prediksi. Hal ini ditunjukan nilai kriteria pemilihan model yang lebih baik dan error yang lebih kecil daripada metode lainnya. Selanjutnya, metode-metode tersebut diaplikasikan ke data riil. Hasil kajian dengan data riil menunjukan bahwa pada data eksrak daun sembung ditemukan pencilan. Jumlah peubah yang terseleksi dengan menggunakan metode Huber-LASSO dan Welsch-LASSO sebanyak 8 senyawa, metode Tukey-LASSO diketahui sebanyak 9 senyawa, dan metode LASSO sebanyak 13 senyawa dengan akurasi prediksi terbaik diperoleh oleh metode Tukey-LASSO.
Keyword: high dimensional regression, Huber, Tukey, variable selection, Welsch

Judul: The impact and contribution of the tourism sector to the Indonesian economy : an I-O and SAM approach
Abstrak: Tourism is an important and strategic sector for the Indonesian economy. The sector has been growing for the last two decades to enhance its contribution to the GDP, employment, regional, local economy, and to strengthen the balance of payment. In particular, a planned economy was introduced to provide substantial opportunities to utilize tourism as a mechanism for national development. As a service-based sector, tourism as also considered to be a vehicle of converting the manufacturing economy to a service economy which makes the delivery of the product rather than the creation of the product the most important thing.
Keyword: