Judul: Kajian Overdispersi pada Regresi Poisson dan Zero-Inflated Poisson untuk Beberapa Karakteristik Data
Abstrak: Analisis regresi poisson menunjukkan hubungan antara peubah penjelas (X) dengan peubah respon (Y) yang menyebar Poisson. Regresi Poisson memiliki asumsi equidispersi, yaitu kondisi dimana nilai rataan dan ragam pada peubah Y bernilai sama. Penyimpangan asumsi yang sering terjadi pada regresi Poisson yaitu overdispersi. Kondisi overdispersi yaitu nilai ragam lebih besar dari pada nilai rataan pada peubah Y. Penyebab dari overdispersi yang sering terjadi dalam regresi Poisson adalah peluang nilai nol yang berlebih pada peubah Y. Salah satu akibatnya adalah simpangan baku dari penduga parameter menjadi berbias ke bawah dan signifikansi dari peubah penjelas menjadi berbias ke atas, sehingga menghasilkan kesimpulan yang tidak valid (Ismail dan Jemain 2007). Ridout et al. (1998) menyatakan bahwa penanganan model yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah overdispersi pada regresi Poisson adalah Regresi ZIP. Lambert (1992) mengemukakan keunggulan dari regresi ZIP adalah sangat mudah diterapkan pada beberapa bidang dan mudah diinterpretasi penduga parameternya. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dimulai dengan mengembangkan model regresi ZIP sebagai solusi penanganan overdispersi dari model regresi Poisson di bidang industri pada bagian pengendalian mutu oleh Lambert (1992). Kemudian, Numna (2009) mengembangkan uji Wald untuk membandingkan model regresi Poisson dan ZIP. Pengembangan uji Wald dilakukan secara simulasi dengan penentuan peluang nol pada peubah Y yang ditetapkan berdasarkan nilai parameter dari sebaran Poisson. Perkembangan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya membuat peneliti mengembangkan kajian overdispersi pada beberapa karakteristik data untuk regresi Poisson dan ZIP. Kajian overdispersi pada regresi Poisson dan ZIP dilakukan dengan data simulasi dan data terapan. Penelitian ini bertujuan membandingkan regresi Poisson dan ZIP berdasarkan pengujian overdispersi dan evaluasi pendugaan parameter terhadap nilai parameter dari sebaran Poisson, peluang nol, serta ukuran contoh dari data simulasi. Selanjutnya, regresi Poisson dan ZIP diterapkan untuk mengkaji overdispersi pada data terapan. Data simulasi dibangkitkan berdasarkan karakteristik data berupa lambda (λ) yang dimulai dari λ=0.6, 0.8, 1, 6, 8, 10, dan 20, peluang munculnya nilai nol (p) yaitu p=0.1, 0.3, 0.5, dan 0.7, serta ukuran contoh (n) yaitu n=100, 300, 500. Data yang dibangkitkan berguna untuk mendapatkan penduga koefisien parameter regresi Poisson dan ZIP dengan banyanya ulangan (r) sebanyak 500 kali. Koefisien parameter regresi yang telah ditentukan yaitu 0=3, dan 1=0.01. Peubah X yang dibangkitkan merupakan peubah acak yang menyebar normal (μ,1). Peubah X diasumsikan sebagai peubah tetap. Membangkitkan peubah X dan Y pada kajian simulasi dilakukan dengan dua tahap. Data terapan yang digunakan merupakan data tentang faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa pascasarjana IPB berhenti studi. Peubah yang digunakan adalah peubah X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 dengan Y pada ukuran contoh yang digunakan n=249, dan data sekunder yang digunakan dari tahun 2007–2010. Peubah Y pada data terapan menunjukkan jumlah kejadian mahasiswa pascasarjana IPB yang berhenti studi pada masing-masing program studi dari tahun 2007–2010. Data pada peubah X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 berupa persentase dan rata-rata pada masing-masing program studi. Kajian overdispersi terhadap data simulasi dari kombinasi λ, n, p yang dicobakan menunjukkan bahwa semakin besar λ, n, dan p maka uji skor menghasilkan peluang nol berlebih yang semakin besar dan uji khi-kuadrat menghasilkan persentase sebaran Poisson yang semakin kecil. Hasil perbandingan menunjukan bahwa regresi
Keyword: karakteristik data, overdispersi, regresi Poisson, regresi ZIP

Judul: Perbandingan antara Regresi Poisson, Binomial Negatif, dan Zero-Inflated Poisson pada Data Overdispersi
Abstrak: Regresi Poisson digunakan untuk mengkaji hubungan antara peubah penjelas dengan peubah respon yang berupa data cacah. Regresi Poisson mengasumsikan nilai tengah dan ragam dari peubah respon mempunyai nilai yang sama. Akan tetapi, dalam penerapannya sering terjadi kondisi overdispersi. Overdispersi adalah kondisi pada saat ragam dari peubah respon lebih besar dari nilai tengah peubah respon. Overdispersi dapat terjadi karena banyaknyajumlah pengamatan yang bernilai nol pada peubah respon.Salah satu penanganan overdispersi pada regresi Poisson adalah menggunakan Regresi Binomial Negatif. Sedangkan penanganan overdispersi yang disebabkan oleh banyaknya jumlah amatan dengan peubah respon yang bernilai nol dapat menggunakan regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP).Kajian simulasi dilakukan untuk membandingkan kinerja metode regresi Poisson, regresi Binomial Negatif, dan regresi ZIP yang dicobakan pada data yang tidak overdispersi dan data overdispersi. Pada data overdispersi diatur berbagai persentase jumlah amatan dengan peubah respon yang bernilai nol pada tiap jumlah amatan. Ketiga metode memberikan hasil yang sama baiknya pada data yang tidak mengalami overdispersi baik dari penduga parameter, penduga galat baku, dan sisaan. Overdispersi pada regresi Poisson akan menghasilkan galat baku yang lebih kecil dari nilai sesungguhnya (underestimate). Semakin besar jumlah amatan maka penduga parameter yang dihasilkan akan semakin mendekati parameter yang sebenarnya. Semakin besar persentase jumlah amatan yang bernilai nol pada peubah respon maka parameter yang dihasilkan akan semakin jauh dari parameter yang sebenarnya. Penerapan regresi ZIP pada data dengan banyak jumlah amatan yang bernilai nol pada peubah respon menghasilkan penduga parameter dan penduga galat baku dari penduga parameter yang sangat dekat dengan nilai sebenarnya daripada penduga parameter dan penduga galat baku yang dihasilkan oleh regresi Poisson dan regresi Binomial Negatif
Keyword: 

Judul: Mitochondrial DNA Gene Organization and Phylogenetic Relationship of Naja siamensis
Abstrak: Naja siamensis is one of Asiatic cobra in the Family of Elapidae, known as a cryptic snake. It has many morphological variations that lead to misidentification. Misidentification can cause the wrong concept in developing antivenom types due to high snakebite cases occur in Thailand. Thus, an accurate species identification using a molecular approach is crucially required. Mitochondrial DNA has been used widely in snake molecular studies. These studies were aimed to determine the arrangement of the N. siamensis partial mitochondrial genes using reptile-oriented primers and to reveal the phylogenetic relationship among other species of Asian cobra. DNA extraction was carried out based on the standard DNA salting-out protocol and was conducted by bioinformatics analysis using BLASTn and MEGA 6 software. Gene annotation was performed against N. kaouthia complete genome. A total of 3121 bp of N. siamensis mtDNA genes were sequenced consisting of partial of six regions: 16S rRNA, ND1, tRNA-Ile, CRII region, tRNA-Leu, tRNA-Gln, and COI genes. The mtDNA gene organization of N. siamensis was predicted to has a similar pattern with the common Elapidae mtDNA gene organization. This study showed that there is a monophyletic form in Naja genus and N. kaouthia is the closest species with N. siamensis based on partial 16S rRNA and ND1 gene.
Keyword: 16S rRNA, Elapidae, ND1, phylogenetic relationship