Judul: Pemodelan Nonparametrik Birespon  menggunakan Hybrid Multivariate Adaptive Regression Spline dan Support Vector  Regression (MARS-SVR)
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan tingkat kemiskinan merupakan salah satu tolok ukur keberhasilan pembangunan negara melalui upaya peningkatan kualitas hidup manusia. Pengkajian terhadap tercapainya keberhasilan pembangunan mengindikasikan bahwa banyak faktor yang mempengaruhi sehingga diperlukan identifikasi faktor yang berpengaruh dengan analisis regresi. Salah satu pendekatan dalam regresi adalah nonparametrik. Adanya keterbatasan informasi dan pola hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas menjadikan pertimbangan digunakannya pendekatan nonparametrik yang lebih fleksibel dalam mengestimasi bentuk kurva, tanpa dipengaruhi subjektivitas peneliti. Beberapa metode diantaranya yaitu Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) dan Support Vector Regression (SVR). Penerapan model regresi dapat digunakan berdasarkan banyaknya peubah respon yang terlibat. Pada model regresi birespon mengahasilkan dua persamaan dan memberikan hasil yang lebih baik daripada pemodelan respon tunggal karena juga melibatkan hubungan antar peubah responnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kebaikan model MARS dan SVR (single-stage) serta hybrid MARS-SVR birespon. Kajian juga dilakukan dengan mengakomodasi adanya korelasi antar respon menggunakan matriks pembobot pada saat estimasi parameter model serta tanpa pembobot. Umumnya matriks bobot ini tidak diketahui, sehingga harus diduga dari data. Pemodelan birespon data riil diterapkan pada indikator kesejahteraan rakyat di Indonesia yang dikaji dari persentase penduduk miskin dan IPM di 34 Provinsi Indonesia tahun 2020. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan Kementerian PPN/Bappenas tahun 2021. Perbandingan model dilakukan berdasarkan nilai RMSECV. Model satu tahap (single-stage) dengan pembobot memberikan evaluasi yang lebih baik apabila digunakan metode SVR birespon dengan RMSECV sebesar 0,0038. Model SVR memberikan kinerja pemodelan yang baik karena kemampuannya dalam mendapatkan solusi yang unik, namun kelemahannya tidak dapat menangkap kepentingan relatif dari peubah penjelas terhadap peubah respon ketika banyak peubah yang dipertimbangkan. Peningkatan kinerja model prediksi dengan metode MARS diadaptasi untuk mengidentifikasi peubah penting yang selanjutnya digunakan sebagai peubah penjelas dalam metode SVR melalui pemodelan hybrid. Hasil estimasi hybrid MARS-SVR birespon dengan pembobot memberikan tingkat akurasi yang baik dengan nilai RMSECV sebesar 0,0043. Validasi model juga menunjukkan hasil prediksi yang baik dengan nilai RMSEPCV sebesar 0,618 serta korelasi antara data aktual dengan prediksi sebesar 0,9837 untuk respon persentase penduduk miskin dan 0,9995 untuk IPM.
Keyword: Biresponses, HDI, hybrid MARS-SVR, MARS, Poverty Rate

Judul: Ensemble Hybrid Terboboti pada Model Autokorelasi Spasial untuk Memprediksi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Jawa
Abstrak: Analisis regresi adalah suatu metode stastistika yang menggambarkan hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas. Pada saat hubungan yang terjadi tidak hanya pada peubah respon dan peubah penjelas namun terjadi hubungan antar observasi pada peubah respon. Salah satu penyebabnya dikarenakan observasi pada suatu lokasi memiliki pengaruh yang kuat dengan lokasi lain yang berdekatan. Kondisi tersebut dikenal dengan efek spasial yang dibagi kedalam dua bagian, yaitu auokorelasi spasial dan keragaman spasial (Anselin 1988). Model-model yang dapat mengatasi autokorelasi spasial yaitu Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SEM) dan General Spasial Model (GSM). SAR adalah model yang memuat informasi adanya ketergantungan observasi antar lokasi (autoregresi). SEM adalah model yang memuat informasi adanya autokorelasi error antar lokasi. Ketika informasi autoregresi dan autokorelasi error antar lokasi termuat dalam satu model, maka model ini disebut model GSM. Philip (2010) menyatakan bahwa GSM tidak banyak digunakan dalam praktek karena tidak terdapatnya panduan atau teori bila matriks pembobot yang digunakannya sama sehingga mengakibatkan masalah identifikasi. Ensemble hadir sebagai teknik yang dapat menggabungkan satu atau beberapa model dan memberikan keakuratan prediksi yang lebih kuat. Ensemble non-hybrid dilakukan pada model SAR (ESAR). Ensemble non-hybrid juga dilakukan pada model SEM (ESEM). Ensemble hybrid pada SAR dan SEM atau pada model autokorelasi spasial (EAS). Melakukan Ensemble hybrid terboboti pada model autokorelasi spasial dengan pembobot proporsional (Wpro-EAS), pembobot regresi (Wreg-EAS) dan pembobot korelasi (Wcorr-EAS). Teknik ini diaplikasikan pada data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di 117 kabupaten/kota di Pulau Jawa sebagai observasinya. Pendugaan terbaik dilakukan dengan memilih RMSEA yang terkecil dari beberapa metode pendugaan yang telah dilakukan. SAR memiliki nilai RMSEA sebesar 2.483, RMSEA dari SEM sebesar 1.978, RMSEA dari ESAR sebesar 2.482, RMSEA dari ESEM sebesar 1.975, RMSEA dari EAS sebesar 2.190, RMSEA dari Wpro-EAS sebesar 2.191, RMSEA Wreg-EAS sebesar 1.817, dan RMSEA dari Wcorr-EAS sebesar 15.539. Sehingga metode yang memiliki hasil prediksi terbaik adalah WregEAS dengan RMSEA sebesar 1.817.
Keyword: Ensemble, Human Development Indeks, SAR, SEM, Spatial

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: