Judul: Kajian Regresi Panel Semiparametrik Pada Pola Nonlinear dan Penerapannya Pada Data Kemiskinan
Abstrak: Data panel merupakan gabungan data antara data lintas individu dan waktu. Regresi panel biasanya menggunakan pendekatan parametrik dengan asumsi hubungan antar peubah bersifat linear. Namun, peubah respon dan peubah penjelas tidak selalu memiliki hubungan linear, melainkan juga bisa memiliki hubungan nonlinear. Data dengan pola nonlinear dapat ditangani menggunakan metode regresi nonparametrik. Salah satu metode regresi nonparametrik yang dapat digunakan adalah regresi spline terpenalti (P-spline). Metode P-spline dapat diformulasikan dan diduga ke dalam model campuran linear. Komponen parametrik dan nonparametrik secara bersamaan dimungkinkan terdapat dalam model regresi panel, sehingga pendekatan semiparametrik bisa digunakan sebagai penyesuaian yang lebih baik terhadap karakteristik data. Model regresi panel semiparametrik menggunakan metode within group P-spline dengan pendekatan model campuran linear. Metode tersebut menggunakan P-spline ke dalam model campuran linear untuk menangkap pola nonlinear, sementara within group digunakan untuk mengendalikan heterogenitas antar unit yang tidak teramati. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kinerja regresi panel dengan pendekatan semiparametrik. Kajian dilakukan terhadap data simulasi yang memuat pola nonlinear dengan ukuran ragam yang berbeda. Hasil kajian tersebut kemudian diterapkan pada data kemiskinan di Pulau Jawa selama tahun 2018 sampai 2021. Lebih lanjut, penelitian ini juga mengidentifikasi peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Pulau Jawa. Kajian simulasi dibatasi pada regresi panel pengaruh tetap dengan pendekatan parametrik, nonparametrik, dan semiparametrik. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan tiga pola peubah penjelas yaitu pola linear, pola rataan tanpa tren, dan pola rataan dengan tren untuk masing masing ukuran ragam (??2) yaitu 1 dan 5. Ketiga pola tersebut dikombinasikan dengan ukuran ragam yang diberikan sehingga membentuk 6 skenario model. Setiap skenario model diulang sebanyak 1000 kali perulangan. Hasil kajian simulasi menunjukkan bahwa model regresi panel semiparametrik lebih baik digunakan pada pola rataan dengan tren ketika ragam ??2 = 1. Model tersebut memiliki nilai mean square error (MSE) dan korelasi yang lebih baik dibandingkan regresi panel dengan pendekatan parametrik dan nonparametrik. Artinya, model regresi panel semiparametrik mampu menghasilkan prediksi yang cukup akurat dalam mengikuti pola nonlinear dan dapat menjelaskan sebagian besar keragaman data. Hasil dari kajian terapan menunjukkan bahwa regresi panel semiparametrik menghasilkan nilai MSE, R2, dan adjusted-R2 yang lebih baik dibandingkan regresi panel.
Keyword: p-spline, regresi panel, semiparametrik, within group

Judul: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Tak Seimbang Di Pulau Jawa Dengan Model Spasial Durbin.
Abstrak: Kemiskinan merupakan isu utama dalam pembangunan nasional Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2012, persebaran kemiskinan berdasarkan provinsi menunjukkan jumlah penduduk miskin terbanyak ada di Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat, dengan jumlah penduduk miskin masing-masing sebesar 4.96, 4.86, dan 4.42 juta jiwa. Kajian tentang kemiskinan beberapa tahun ke belakang berkembang pada kajian panel spasial. Namun sebagian besar dari kajian tersebut masih terbatas pada pengaruh spasial pada peubah respon. Pada kenyataannya, pengaruh spasial juga dapat terjadi pada peubah penjelas. Menurut LeSage dan Pace (2009), mengabaikan ketergantungan spasial pada peubah respon dan atau pada peubah penjelas, akan lebih beresiko dibandingkan mengabaikan ketergantungan spasial pada sisaan yang hanya akan mengakibatkan berkurangnya efisiensi. Mengabaikan pengaruh spasial pada peubah respon atau peubah penjelas, sama halnya menghilangkan satu atau lebih peubah penjelas yang nyata terhadap model. Hal ini mengakibatkan penduga koefisien yang dihasilkan akan bias dan tidak konsisten. Model yang mengakomodir adanya ketergantungan spasial pada peubah respon, dan peubah-peubah penjelasnya adalah Model Spasial Durbin (SDM). Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan peubah respon adalah persentase kemiskinan di seluruh kab/kota di Pulau Jawa, dan peubah penjelas adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan pertumbuhan ekonomi setiap kab/kota tahun 2008-2012. Namun, adanya dua kota baru akibat pemekaran di Provinsi Banten yaitu Kota Serang dan Kota Tangerang Selatan, menyebabkan data panel kemiskinan menjadi tak seimbang karena tidak tersedianya beberapa data pada dua kota baru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data panel tak-seimbang di Pulau Jawa dengan SDM dan membandingkan dengan SAR panel, dengan dua matriks pembobot, yaitu matriks langkah ratu dan matriks invers jarak. Selanjutnya, dari model terbaik didapatkan dengan membandingkan AIC dan 𝑅����2 setiap model yang terbentuk. Berdasarkan model terbaik, dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa. Kelebihan model spasial panel adalah dapat diketahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinaan, baik pengaruh langsung atau faktor yang dimiliki oleh kab/kota yang bersangkutan, maupun pengaruh tidak langsung atau faktor dari kab/kota lainnya. Pada data yang tak tersedia di Kota Serang dan Tangerang Selatan, dilakukan pendugaan dengan menggunakan rataan terboboti spasial, yaitu luas tetangganya. Metode ini dilakukan karena diketahui adanya ketergantungan spasial baik pada peubah respon maupun peubah penjelasnya. Selain itu, data semua peubah Kota Tangerang Selatan tahun 2008 tidak tersedia, dan tidak dapat diakomodir oleh metode imputasi lain seperti Algoritma EM dan Multiple Imputation. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik adalah menggunakan metode panel SDM dengan efek tetap, dengan sisaan adalah fungsi dari sisaan tahun sebelumnya. Matriks pembobot spasial yang digunakan adalah matriks langkah ratu untuk peubah respon, dan matriks invers jarak untuk peubah penjelasnya. Model menghasilkan 𝑅����2 sebesar 99.66%. Faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa adalah: IPM di semua kab/kota, terutama IPM kab/kota yang bersangkutan; TPT di kab/kota yang bersangkutan dan TPT di kab/kota tetangga; serta pertumbuhan ekonomi di semua kab/kota, terutama pertumbuhan ekonomi di kab/kota tetangga.
Keyword: data panel, kemiskinan, model spasial durbin, tak seimbang (unbalanced)

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: