Judul: Penyusunan perangkat lunak R-Stat untuk pendugaan model kalibrasi
Abstrak: Dalam pemodelan secara umum, permasalahan muncul jika banyak peubah p lebih besar dari jumlah amatan n dan antar peubah saling berkorelasi. Pemodelan akan menghasilkan dugaan parameter model yang tidak unik karena berasal dari sistem persamaan yang tidak konsisten. Hal ini diatasi antara lain dengan melakukan reduksi data sehingga diperoleh peubah baru p yang lebih kecil dari p serta menghilangkan kolinearitas antar peubah. Masalahnya kemudian adalah pada implementasi perangkat lunak. Dimensi peubah yang besar menyebabkan model terlalu rumit dan sulit dijadikan model umum, serta berakibat pada proses komputasi yang memakan waktu lama sehingga tejadi kendala proses (hang). Secara umum, hingga kini belum terdapat perangkat lunak yang khusus menangani permasalahan data besar dengan solusi model lengkap.
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: Evaluation of Influenza Antibody Titers in Serum and Egg Yolk of Layers Vaccinated with Influenza Vaccines.
Abstrak: Influenza belongs to the Orthomyxoviridae family which causes upper and lower respiratory tract infection. The aim of this study was to evaluate influenza-A specific antibody titers from serum and egg yolk of hens vaccinated with quadrivalent influenza vaccines. Three Hy-line Brown layers were vaccinated with quadrivalent influenza type A and B inactivated vaccines. Vaccination was carried out three times at a dose of 0.25 ml/chicken via the intramuscular route. The first vaccination was carried out at 24 weeks of age, then boosters were performed at 28 and 32 weeks of age. Serum and egg yolk were collected every week for 20 weeks since the first vaccination. Influenza A H3N2 and H1N1 antibody titers were determined using hemagglutination-inhibition (HI) test and agar-gel-precipitation (AGP) test. Influenza-A H3N2 and H1N1 specific antibodies were detected in both serum and egg yolk from the first to twenty weeks after the initial vaccination. Highest HI geometric mean titer (GMT) of H1N1 antibody reached 26.67 HIU at nine weeks post first vaccination (p.f.v), while H3N2 antibody reached 26 HIU at six weeks p.f.v. Our result showed that influenza antibodies can be produced in layers using quadrivalent vaccines and layer chickens are able to produce equivalent antibody levels for each influenza subtype.
Keyword: antibody, egg yolk, influenza, layer chickens, serum