Judul: Kajian Pemodelan Regresi Kekar Menggunakan Metode Penduga-MM dan Kuadrat Median Terkecil
Abstrak: Regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menduga pola hubungan dua peubah atau lebih yang disajikan dalam persamaan garis regresi. Persamaan garis ini umumnya diperoleh dari pendugaan menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Namun demikian, MKT memiliki keterbatasan yaitu sangat dipengaruhi pencilan. Salah satu penyelesaian masalah pencilan pada analisis regresi adalah menggunakan metode regresi kekar. Penelitian ini menggunakan regresi kekar median kuadrat terkecil atau LMS dan multi-stage method (MM). Analisis dilakukan terhadap data simulasi hasil pembangkitan dan data aktual. Simulasi analisis regresi menghasilkan kesimpulan bahwa metode LMS maupun MM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan MKT pada data yang mengandung pencilan. Metode MM memiliki rata-rata nilai bias pendugaan parameter terkecil, diikuti oleh LMS kemudian MKT. Metode LMS memiliki ratarata nilai root mean squares error (RMSE) terkecil dan rata-rata 𝑅������2 tertinggi, diikuti oleh MM kemudian MKT. Hasil perbandingan analisis regresi ketiga metode tersebut pada data produksi padi Indonesia tahun 2017 yang mengandung 10% pencilan diperoleh kesimpulan bahwa metode LMS merupakan metode terbaik. Metode LMS menghasilkan RMSE terkecil yaitu sebesar 4.44 dan 𝑅������2 tertinggi yaitu sebesar 98%. Metode MM berada pada posisi kedua terbaik dengan RMSE 6.78 dan 𝑅������2 96%. MKT menghasilkan RMSE terbesar dan 𝑅������2 terendah yaitu berturut-turut sebesar 23.15 dan 58%.
Keyword: least median of squares,, encilan, regresi kekar, root mean squares error

Judul: Kajian Perbandingan Metode Least Median of Squares dan Maximum Likelihood Type pada Regresi Kekar
Abstrak: Keberadaan pencilan dapat memengaruhi pendugaan parameter dalam analisis regresi yang menggunakan metode ordinary least squares (OLS). Metode regresi kekar dapat digunakan sebagai pendekatan alternatif dari OLS. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji perbandingan dari dua metode regresi kekar, yaitu least median of squares (LMS) dan maximum likelihood type (M) melalui data simulasi. Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan bilangan acak berdasarkan model regresi linear berganda dua peubah penjelas. Kombinasi yang digunakan adalah jenis pencilan, proporsi pencilan, dan ukuran contoh. Berdasarkan nilai bias mutlak dan kuadrat tengah galat (KTG) diperoleh bahwa metode M lebih tepat diterapkan ketika data mengandung vertical outlier atau good leverage point, lalu diikuti oleh metode LMS. Sementara itu, metode LMS dapat menduga parameter regresi pada data yang mengandung bad leverage point. Analisis selanjutnya dilakukan pada data pertanian mengenai pengaruh pupuk organik dan konsumsi beras per kapita terhadap produksi padi sawah di 34 provinsi tahun 2017. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode LMS menghasilkan nilai bias mutlak dan KTG terkecil., The presence of outliers can be affect to estimate the parameters of the linear regression using ordinary least squares (OLS). The robust regression methods can be used as an alternative to OLS. This study aims to compare the performance of two methods, namely least median of squares (LMS) and maximum likelihood type (M) using simulation study. The simulation data obtained by generating random number based on multiple linear regression with two explanatory variables. With combination of the sample size, outliers type, and the number of outliers. Based on the criteria: absoulut bias and mean square error (MSE), the M-estimator gave better result than the LMS-estimator when the data contains vertical outliers or good leverage point. Meanwhile, the LMS-estimator gave better result at data containing bad leverage points. The next step is analysed data application for agriculture on the affect of organic fertilizer and rice consumption per capita against the use of rice production in 34 provinces in 2017 using the best method based on data characteristic. The results from LMS-estimator produce the smallest absolut bias and MSE.
Keyword: LMS, M, OLS, Outlier, Robust Regression

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity