Judul: ROBUST MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION TO MODELLING THE PERCENTAGE OF POVERTY IN JAVA IN 2012-2018
Abstrak: Analisis regresi linear berganda merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan linier antara beberapa peubah penjelas secara bersama-sama dengan suatu peubah respon. Apabila terdapat keragaman spasial pada parameter regresi, maka informasi tidak dapat ditangani oleh regresi metode kuadrat terkecil (MKT) dan akan ditampung sebagai galat. Selain keragaman spasial, waktu juga merupakan informasi yang ada namun tidak dapat ditangani pada metode ini. Regresi Terboboti Geografis Temporal (RTGT) merupakan metode yang menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu. Akan tetapi, pada pengujiannya tidak semua peubah signifikan bersifat lokal atau dapat bersifat global sehingga model RTGT dikembangkan menjadi Regresi Terboboti Geografis Temporal Campuran (RTGTC). Perbedaaan letak geografis antar wilayah dapat mengakibatkan adanya pencilan data. Model RTGTC tidak kekar untuk mengatasi pencilan yang terdapat pada data dan dapat mengakibatkan bias, sehingga penanganan pencilan tersebut dilakukan menggunakan penduga-M. Oleh karena itu, model tersebut dikembangkan menjadi RTGTC Kekar. Kemiskinan merupakan salah satu masalah mendasar pada suatu negara terutama Indonesia dan pada data kemiskinan di pulau Jawa ditemukan adanya keragaman data baik spasial maupun temporal. Selain itu, perbedaan potensi yang dimiliki suatu wilayah perkotaan dan pedesaan di kabupaten/kota menjadi salah satu penyebab perbedaan yang mencolok pada persentase penduduk miskin suatu wilayah sehingga dapat terdeteksi sebagai pencilan. Di Indonesia, pulau Jawa merupakan wilayah dengan keragaman potensi wilayah yang tinggi dan termasuk wilayah dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di Indonesia. Oleh karena itu, kemiskinan di pulau Jawa perlu pemodelan yang mampu menangani keragaman spasial temporal dan pencilan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan penduga parameter model RTGTCK dan memodelkan data persentase penduduk miskin di kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018 yang memiliki pencilan, pengaruh temporal, dan pengaruh spasial baik lokal maupun global menggunakan model RTGTCK. Pada penelitian ini digunakan data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 sebagai peubah respon (Y) dan produk domestik regional bruto (X1), persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah (X2), angka melek huruf (X3), persentase pengeluaran per kapita (X4), persentase rumah tangga rumah tangga penerima raskin (X5), persentase penduduk menurut kelompok umur 15-64 (X6), angka harapan lama sekolah (X7), serta rata-rata lama sekolah (X8) sebagai peubah penjelas. Data dibeberapa kabupaten/kota pada tahun 2012 hingga 2018 diduga tedapat pencilan, sehingga pencilan yang terdeteksi tersebut akan ditangani dengan metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Campuran Kekar (RTGTCK) dengan penduga-M. Berdasarkan peta sebaran, data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 memiliki keragaman pada data baik secara spasial dan temporal. Selain itu, pada tahun 2012 hingga 2018 data menunjukan adanya tren menurun dan berpotensi memiliki pencilan yaitu pada Kab. Bangkalan dan Kab. Pamekasan, yang merupakan kabupaten dari Provinsi Jawa Timur. Nilai VIF yang didapatkan untuk seluruh peubah penjelas kurang dari 10 sehingga dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar peubah penjelas. Selain itu, berdasarkan uji Breusch Pagan adanya keragaman spasial dan temporal terhadap persentase penduduk miskin pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018. Berdasarkan 8 peubah penjelas yang digunakan, nilai setiap penduga parameter model RTGT diukur untuk menentukan peubah global maupun lokal, didapatkan bahwa peubah produk domestik bruto (X1), angka melek huruf (X3), dan angka harapan lama sekolah (X7)
Keyword: global dan lokal, pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal campuran kekar (RTGTCK), global and local, outliers, M-estimators, robust mixed geographically and temporally weighted regression (RMGTWR)

Judul: Model Regresi Terboboti Geografis Temporal Kekar untuk Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Regresi terboboti geografis adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan menganalisis keragaman spasial. Keragaman spasial terjadinya ketika hubungan antar peubah berbeda-beda antara suatu lokasi dengan lokasi lainnya (Fotheringham et al 2002). Pendekatan yang dilakukan oleh RTG adalah pendekatan titik. Selain ruang, waktu juga merupakan dimensi penting yang berkaitan dengan kasus sosial dan lingkungan. Aspek waktu (temporal) dapat memberikan informasi berharga dalam dinamika proses spasial yang mendasarinya. Regresi terboboti geografis dikembangkan dengan melibatkan unsur waktu, yang kemudian dikenal dengan regresi terboboti geografis temporal (RTGT). Model RTGT dalam menduga parameter menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Pendugaan parameter menggunakan MKT sangat sensitif terhadap data pencilan. Pencilan sering kali mempengaruhi model secara umum sehingga pengaruh dari pencilan tersebut harus dikurangi atau dihilangkan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang membuat model RTGT kekar terhadap pencilan. Metode yang digunakan model untuk mengatasi pencilan model RTGT adalah menggunakan Generalized M-estimator (GM-estimator) dan S-estimator. Model RTGT kekar yang terbentuk dinamakan RTGTK GM-estimator dan S-estimator. GM-estimator dan S-estimator digunakan untuk memperbaiki model yang mengandung pencilan pada peubah penjelas dan peubah respon. GM-estimator mampu mengatasi pencilan ketika jumlah pencilan pada gugus data tidak lebih dari 1/(p+1) dengan p adalah dimensi peubah penjelas. S-estimator mempunyai kemampuan mengatasi pencilan sampai 50% gugus data. Data terapan yang digunakan adalah tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015. Tingkat kriminalitas merupakan salah satu indikator untuk mengukur rasa aman masyarakat. Semakin tinggi kriminalitas menunjukkan semakin banyak tindak kejahatan pada masyarakat yang merupakan indikasi bahwa kondisi masyarakat menjadi semakin tidak aman. Peubah penjelas yang digunakan adalah persentase penduduk miskin (����������1), kepadatan penduduk(����������2), PDRB perkapita(����������3), tingkat pengangguran terbuka(����������4) dan indeks pembangunan manusia (IPM). Berdasarkan hasil publikasi Badan Pusat Statistik Indonesia Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur termasuk 10 besar provinsi yang rawan terjadi tindak kriminalitas. Berdasarkan uji Breusch Pagan dan diagram kotak garis, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur terindikasi adanya data pencilan setiap tahunnya. Umumnya, data pencilan terjadi di daerah perkotaan di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur. Model RTGT di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan diagram kotak garis, dalam kurun waktu 2011-2015 galat yang sering terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Tengah terjadi di Kabupaten Magelang, Kabupaten Sragen, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Surakarta, dan Kota Salatiga. Galat model RTGT yang terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Timur dalam kurun waktu 2011-2015 terjadi di Kabupaten Jember, Kabupaten Jombang, Kabupaten Situbondo, Kabupaten Nganjuk, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Blitar, dan Kota Pasuruan. Perbandingan model RTGT, RTGTK GM-estimator dan RTGTK S-estimator dilihat berdasarkan nilai����������������������������������������������������������������������2, Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Deviation.(MAD). Hasil perbandingan model menunjukkan bahwa model RTGTK efektif memperbaiki model RTGT yang mengandung data pencilan. Model RTGTK GM estimator dan S-estimator menghasilkan nilai RMSE dan MAD yang lebih kecil dari RTGT. Perbandingan model RTGTK GM-estimator dan S-estimator menunjukkan S-estimator menghasilkan model dugaan yang lebih baik. Model RTGTK S-estimator di Provinsi Jawa Tengah menghasilkan
Keyword: regresi terboboti geografis (RTG), regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis temporal kekar (RTGTK), pencilan, GM-estimator, S-estimator

Judul: Studi Kasus Diagnosis Pencitraan Gangguan Saluran Pencernaan Atas Anjing Schnauze
Abstrak: The aim of this study was to learn the role of diagnostic imaging to define the diagnose of the upper gastrointestinal tract disorder of the Schnauzer. The information from the owner (anamneses) stated that the dog has been vomiting for a year, sometimes containing blood. There might also be a possibility that it had eaten a corpus alineum. This study case covered physical examination, hematology and blood chemical analysis, radiography, ultrasonography, and endoscopy performed. Physical examination showed weight loss and anorexia. Hematology and blood chemical analysis showed an increase in lymphocyte, haemoglobin (Hb), haemotocrit (Hct), ureum, creatinine, alanin aminotransferase (ALT), and alkaline phosphatase (ALP). Abdominal radiograph showed no abnormality in the abdominal organs. Abdominal ultrasonography showed a hyperechoic mass on the stomach mucosal surface. The mass forms an acoustic shadowing at the ventral. The acoustic shadowing in the stomach may be caused by an accumulation of gas or foreign object such as bone. Endoscopy showed that there was inconsistency of stomach mucosa surface, foamy bile fluid in the stomach, ulcers, and erosion of the stomach mucosal surface. Based on the endoscopy performed, the animal was clearly diagnosed with chronic gastritis accompanied by stomach ulcer and erosion.
Keyword: