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: Aplikasi Analisis Regresi Spasial Ensemble Pada Data Kemiskinan Di Pulau Jawa
Abstrak: Kemiskinan di Indonesia hingga saat ini masih menjadi masalah yang belum sepenuhnya terselesaikan. Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 menunjukkan bahwa persentase penduduk miskin di Pulau Sumatera sebesar 11.53%, 10.98% di Pulau Jawa, 14.49% di Pulau Bali dan Nusa Tenggara, 6.66% di Pulau Kalimantan, 11.75% di Pulau Sulawesi serta 24.24% di Pulau Maluku dan Papua. Pulau Jawa merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terkecil kedua setelah Pulau Kalimantan, namun jumlah penduduk miskinnya terbesar di Indonesia. Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang saling berkaitan satu dengan lainnya. Faktor tersebut antara lain tingkat pendapatan, pendidikan, kesehatan, akses barang dan jasa, lokasi geografis, serta kondisi lingkungan. Faktor-faktor ini juga dipengaruhi oleh kedekatan wilayah. Pemodelan regresi untuk mengetahui faktor-faktor yang menjadi indikator kemiskinan yang dipengaruhi oleh aspek wilayah sangat penting. Pada kasus kemiskinan misalnya wilayah yang berdekatan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang rendah, sebaliknya wilayah yang berjauhan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi. Hal ini karena interaksi antar dua wilayah berupa keterkaitan spasial. Keterkaitan spasial atau otokorelasi spasial dapat berakibat pendugaan tidak tepat karena asumsi keacakan galat tidak dipenuhi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan model regresi spasial. Beberapa model regresi spasial yaitu model umum regresi spasial, model spasial otoregresif dan model galat spasial. Model regresi spasial dibentuk dengan cara melibatkan efek spasial dan pembobotan dalam bentuk matriks. Data kemiskinan biasanya memiliki keragaman yang besar. Kondisi tersebut mengakibatkan asumsi pada model sulit terpenuhi. Oleh karena itu ada suatu metode yang bersifat kekar untuk mengatasi kondisi tersebut yaitu dengan teknik ensemble. Teknik ensemble regresi spasial merupakan suatu teknik untuk menggabungkan 𝑘��� model regresi spasial. Penggabungan model regresi spasial dilakukan dengan merata-ratakan koefisien pada model. Penggunaan model regresi spasial ensemble mampu meningkatkan kemampuan pendugaan menjadi lebih stabil dari suatu model standar dan bersifat kekar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan regresi spasial ensemble pada data kemiskinan di Pulau Jawa dan menelaah faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa. Data dalam penelitian ini adalah data kemiskinan BPS tahun 2011 di 118 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hasil uji efek spasial menunjukkan bahwa model spasial otoregresif dan model galat spasial dapat digunakan dalam pemodelan regresi spasial. Pemilihan model terbaik untuk model regresi linier klasik, model spasial otoregresif dan model galat spasial berdasarkan R2. Semakin besar nilai R2 semakin baik modelnya. Model spasial otoregresif lebih baik dari model galat spasial dan model regresi linier klasik. Oleh karena itu, teknik ensemble diterapkan untuk model spasial otoregresif. Proses ensemble dilakukan dengan menambahkan noise (additive noise) pada data. Noise dibangkitkan dari 𝛆���~N(𝟎���, σ) . Simpangan baku yang dipilih untuk masing-masing noise adalah 1.55, 1.57, 1.59, 1.61, 1.63, 1.65, 1.67, 1.69, 1.71 dan 1.73. Setiap noise dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali, sehingga didapatkan 100 model spasial otoregresif. Teknik ensemble dilakukan dengan merata-ratakan koefisien dari 100 model. Berdasarkan nilai RMSE, model spasial otoregresif ensemble lebih baik daripada model spasial otoregresif tanpa ensemble. Faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa berdasarkan model spasial otoregresif ensemble adalah persentase angka melek huruf penduduk miskin usia 15-55 tahun, persentase penduduk miskin yang bekerja di sektor informal dan persentase rumah tangga
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, spasial otoregresif ensemble.

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: