Judul: Perbandingan Performa Parameter Ridge-K pada Regresi Ridge untuk Mengatasi Multikolinearitas
Abstrak: Multikolinearitas terjadi ketika antar peubah bebas terdapat hubungan linear. Multikolinearitas dapat membuat hasil pendugaan koefisien regresi menggunakan analisis regresi linear berganda tidak akurat. Salah satu cara mengatasi multikolinearitas adalah regresi ridge. Regresi ridge merupakan modifikasi dari metode kuadrat terkecil dengan penambahan nilai tetapan bias k. Nilai parameter k pada regresi ridge mempunyai peran penting untuk mengontrol bias regresi terhadap rata-rata peubah tak bebas. Penelitian ini menerapkan regresi ridge menggunakan nilai parameter yang diusulkan oleh Hoerl, Lawless dan Wang serta Dorugade pada data simulasi yang memiliki tingkat multikolinearitas rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi dan pada data riil yaitu data indeks pembangunan manusia (IPM) di Pulau Jawa. Hasil analisis pada data simulasi menunjukkan bahwa regresi ridge merupakan metode terbaik pada data dengan tingkat multikolinearitas sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Penerapan pada data IPM menunjukkan bahwa regresi ridge dengan parameter Hoerl merupakan metode terbaik pada data dengan tingkat multikolinearitas tinggi., Multicollinearity occurs when there is linear relation among independent variables. Multicollinearity can effect the estimation of regression coefficients using multiple linear regression inaccurate. Ridge regression is one of the ways that can be used to overcome multicollinearity. It is a modification of the least-square method with adding the value of constant k. The parameter k on the ridge regression has important roles to control the regression bias to the average of dependent variable. The ridge regression in this research is applied using the parameter that proposed by Hoerl, Lawless and Wang, and also Dorugade on the simulation data that has low, moderate, high, very high multicollinearity levels and also applied on the riil data, Human Development Index (HDI) in Java Island. The result on the simulation data shows that ridge regression is the best way for the data in low, moderate, high, and very high multicollinearity levels. The application on HDI data shows that the ridge regression with Hoerl's parameter is the best method for high multicollinearity data.
Keyword: multicollinearity, ridge parameter, ridge regression

Judul: Kajian Evaluasi Metode Ridge Kekar untuk Data yang Mengandung Pencilan dan Multikolinieritas
Abstrak: Pada regresi linier, Metode Kuadrat Terkecil (MKT) merupakan penduga parameter yang paling populer. Namun, MKT bersifat tidak kekar ketika dalam data terdapat pencilan, karena dapat menyebabkan penduga MKT menjadi bias. Masalah serius lainnya dalam menduga parameter model regresi berganda adalah adanya multikolinieritas. Adanya multikolinieritas mengakibatkan penduga koefisien regresi yang diperoleh dari MKT akan menghasilkan ragam penduga yang besar, meskipun tetap tidak bias. Masalah multikolinieritas dan adanya pencilan bisa terjadi secara bersamaan dalam satu set data. Seperti pada bidang kemometrik, pertanian, makroekonomi, dan lain sebagainya. Maka sangat penting untuk mengombinasikan metode-metode pendugaan yang dirancang untuk mengatasi masalah tersebut. Salah satu metode untuk mengatasi kedua masalah tersebut adalah Ridge kekar yang sangat berguna ketika diasumsikan bahwa semua koefisien regresi memiliki kepentingan yang sama dan bisa memboboti pencilan. Penelitian ini mengkaji metode Ridge kekar berdasarkan penduga M, S, dan MM untuk mengatasi pencilan dan multikolinieritas dalam satu set data. Kajian metode ini dilakukan pada data simulasi dengan berbagai proporsi pencilan dan skenario korelasi antar peubah bebas, kemudian diaplikasikan pada data angkatan kerja Indonesia. Mean Square Error (MSE), bias relatif mutlak, dan VIF (Variance Inflation Factor) digunakan sebagai kriteria untuk menjelaskan kebaikan dari penduga tersebut. Hasil kajian terhadap data simulasi menujukkan secara umum metode Ridge kekar (Ridge M, Ridge S, Ridge MM) dengan ��������=0 baik dalam melakukan pendugaan parameter regresi pada data yang mengandung pencilan. Metode Ridge dengan ��������=0.015 baik dalam menduga parameter regresi pada data yang terdapat masalah multikolinieritas. Sedangkan pada data yang mengandung kedua masalah tersebut (pencilan dan multikolinieritas), metode terbaik dalam melakukan pendugaan parameter regresi adalah Ridge kekar (Ridge M, Ridge S, Ridge MM) dengan ��������=0.015. Pada data angkatan kerja Indonesia, metode terbaik adalah Ridge M.
Keyword: Metode Kuadrat Terkecil, Ridge kekar, multikolinieritas, pencilan

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: