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: Kajian Evaluasi Kebaikan Pendugaan Parameter Regresi pada Beberapa Metode Regresi Kekar untuk Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Metode regresi kekar merupakan metode pendugaan parameter regresi yang tidak sensitif terhadap pencilan, sehingga metode ini dapat dijadikan alternatif yang baik jika terindikasi adanya pencilan pada data regresi karena pendugaan parameter dengan metode kuadrat terkecil (MKT) dapat menyimpang. Metode regresi kekar yang dikaji dalam penelitian ini adalah least trimmed of square (LTS), least median of square (LMS), m-estimator, dan Winsor. Penelitian ini bertujuan melakukan kajian mengenai evaluasi kebaikan metode regresi kekar tersebut dalam menduga parameter regresi dengan prinsip merepresentasikan sebagian besar data. Penelitian diawali dengan proses pembangkitan data simulasi dengan ukuran amatan 30, 100, 500, dan 1000 serta proporsi pencilan 0%, 5%, 20%, dan 40%. Selanjutnya, pendugaan parameter regresi dengan MKT dan metode regresi kekar diaplikasikan pada data simulasi tersebut. Hasil kajian terhadap data simulasi menunjukkan secara umum metode LTS dan LMS baik dalam melakukan pendugaan parameter regresi untuk semua ukuran amatan dengan proporsi pencilan mencapai 40%, sedangkan metode m-estimator dan Winsor baik digunakan pada data dengan proporsi tak lebih dari 20%. Kemudian, setiap metode diterapkan pada data pengaruh tinggi bukit (Climbe) terhadap waktu (Time) pendakian pegunungan Skotlandia. Metode paling baik dalam melakukan pendugaan pada data tersebut adalah metode LTS diindikasikan dengan selisih relatif ��������0 yang paling kecil.
Keyword: least trimmed of square, pencilan, regresi kekar, Winsor

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell