Judul: Partial Least Square Method in Solving Multicollinearity (Case Study Regression Analysis on the Level of Proverty in Indonesia in 2013).
Abstrak: Analisis regresi merupakan analisis statistika yang digunakan untuk memodelkan suatu hubungan dari peubah respon (Y) terhadap peubah penjelasnya (X). Salah satu asumsi yang harus diperiksa pada regresi berganda adalah multikolinearitas karena dapat menyebabkan masalah yang serius pada pendugaan dan pemodelan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode kuadrat terkecil parsial (MKTP). MKTP adalah teknik regresi yang mengombinasikan dan menggeneralisasikan analisis komponen utama dan regresi linear berganda. Metode ini mengatasi multikolinearitas dengan membentuk komponen-komponen yang saling bebas. Pada kasus kemiskinan 2013, terbentuk 2 komponen dari 13 peubah penjelas dan 1 peubah respon dengan total keragaman X sebesar 66.62 % dan total keragaman Y sebesar 61.11 %. Berdasarkan nilai Variable Importance in Projection (VIP), terdapat 7 peubah penjelas yang dianggap penting yaitu persentase rumah tangga dengan atap terluas bukan ijuk/lainnya,lantai terluas bukan tanah, sanitasi layak, air minum layak, luas hunian per kapita ≤ 7.2 m2, memiliki kendaraan motor, dan sumber penerangan listrik.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Multicollinearity, Partial least square, Variable importance in projection, Validasi silang, Model MKTP, Nipals, VIP, Loading weighr

Judul: Metode Regresi Komponen Utama, Regresi Kuadrat Terkecil Parsial, dan LASSO pada Data Kemiskinan Hasil Olahan Susenas 2012
Abstrak: Multicollinearity is a problem that is arise in multiple linear regression. Multicollinearity lead testing and estimating coefficient regression models become invalid because it produces a large variety. Methods that can be used to overcome multicollinearity in the data in among these are PCR, PLS, and LASSO. PCR and PLS forming independent new components to overcome multicollinearity. Both method previously unable to do the screening variables. LASSO does the screening variables by shrinking appropriate coefficient value of zero. The result showed the best model of the three based on RMSE value produced by LASSO method, and based on RMSEP value produced by RKU method. Difference in value of error for the three method are not much different.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), PLS, PCR, Multicollinearity, LASSO

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii