Judul: Kajian Metode Pembobotan dan Metode Agregasi pada Penyusunan Indikator Komposit Data Campuran (Studi Kasus Status Kesejahteraan Rumah Tangga Desa Dramaga, Kabupaten Bogor).
Abstrak: Indikator komposit seringkali ditemui dalam berbagai penelitian khususnya pada bidang sosial. Penyusunan indikator komposit dilakukan melalui tahapan pembobotan dan agregasi. Metode pembobotan klasik, seperti metode pembobotan berdasarkan analisis regresi, analisis faktor, dan analisis korespondensi berganda, dikembangkan untuk menangani peubah bertipe numerik atau kategorik saja, walaupun telah tersedia berbagai teknik kuantifikasi untuk peubah numerik dan teknik kualifikasi untuk peubah kategorik. Selain itu, penggunaan peubah respon sebagai ukuran indikator komposit dalam pembobotan berdasarkan analisis regresi kadang kala dapat dimanipulasi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran. Metode agregasi klasik, seperti metode agregasi linear aditif, tidak dapat menangani campuran dari peubah numerik compensatory dan non-compensatory. Permasalahan ini dapat diatasi dengan metode agregasi geometrik. Metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran dan metode agregasi geometrik dalam penyusunan indikator komposit data campuran perlu dikaji keakuratannya. Studi kasus dilakukan dengan membangun lima model status kesejahteraan rumah tangga Desa Dramaga, Kabupaten Bogor dengan membandingkan metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran dan analisis korespondensi ganda, serta metode agregasi linear dan agregasi geometrik. Lima model ini dibandingkan untuk memilih model terbaik. Kemudian model terbaik yang diperoleh dibandingkan dengan model PPLS 2011. Metode pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran memberikan hasil lebih akurat daripada dengan analisis korespondensi berganda. Pada peubah numerik, metode agregasi geometrik memberikan hasil lebih akurat dibandingkan metode agregasi linear. Pada peubah kategorik, metode agregasi linear memberikan hasil lebih akurat dibandingkan agregasi geometrik. Model terbaik dari penyusunan status kesejahteraan rumah tangga Desa Dramaga adalah model dengan pembobotan berdasarkan analisis faktor data campuran serta agregasi geometrik pada peubah numerik dan agregasi linear pada peubah kategorik, dengan nilai rata-rata pergeseran peringkat ( ̅ ) sebesar 0.42 dan nilai akurasi klasifikasi 60.13%. Model terbaik memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan model PPLS 2011 karena memiliki nilai korelasi antara peubah numerik dengan status kesejahteraan yang lebih tinggi, serta memiliki karakteristik kategori pada peubah kategorik yang lebih akurat.
Keyword: agregasi geometrik, analisis faktor data campuran, indeks, indikator komposit, status kesejahteraan rumah tangga

Judul: Suatu studi pengelompokan Kabupaten dan Kotamadya di Jawa Timur berdasar indikator kesejahteraan rakyat
Abstrak: Berdasar peubah indikator kesejahteraan rakyat dilakukan pengelompokan kabupaten dan kotamadya di Jawa Timur dengan menggunakan sidik faktor dan algoritma ditto. Dengan delapan akar ciri terbesar pertama yang mapu menerangkan 84,83% total keragaman, maka semua faktor tadi di- ambil untuk sidik faktor hingga didapat skor faktor setiap unit pengamatan pada masing-masing faktor. Dari skor faktor itu dengan suatu selang tertentu ditentukan nilai masing-masing unit pengamatan pada setiap faktor. Nilai r diberikan pada unit pengamatan (kabupaten dan kotamadya se Jawa Timur) apabila skor faktornya berada di bawah batas bawah selangnya (kecuali faktor 1 dan 8), nilai s bagi yang skor faktornya berada dalam selang yang ditentukan, serta t bagi unit pengamatan yang skor faktornya berada di atas batas atas selangnya (kecuali bagi aktor 1 dan 8) pada faktor yang diteliti. Selanjutnya nilai-nilai itu dikelompokkan menggunakan algoritma ditto yaitu dengan mencari sekumpulan kelompok awal bagi dasar pengalokasian yang dilakukan dengan memadankan atau mencocokkan nilai unit pengamatan dengan nilai pusat kelompok awal. Dengan cara ini akan didapat kelompok baru dengan modus (rata-rata) nilai kelompoknya sebagai dasar pengalokasian berikutnya. Cara demikian diulang terus (iterasi) sampai diperoleh kelompok terakhir. Peubah dipilih dengan memperhatikan matrik korelasi dan matrik loding faktornya. Dari analisa kedua matrik tersebut, peubah-peubah yang dominan akan menjadi pilihan utama dalam kumpulan peubah yang dipakai untuk studi semacam ini pada kesempatan lain, sedang peubah yang kurang berperan bisa disisihkan dari pilihan.
Keyword: 

Judul: Infection Of Babesia Bigemina In Cattle And Methods Of Control
Abstrak: Babesia bigemina is the species which occurs mostly through out the tropics and subtropical areas. It gains access to the susceptible cattle through the bite of an· ig fected tick and penetrates an erythrocyte. The pathogenesis of B. bigemina is considered to be as highly pathogenic and may cause heavy mortality in susceptible stock. Infecied cattle rapidly become dull and listless and lose their appetite, the erythrocytes are destroyed resulting anaemia, icterus, emaciation, weakness, and a drop in milk production. Death and loss of productivity due to B. bigemina account for the economic loss.
Keyword: