ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE LINGKUNGAN MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARE PATH MODELING

Percobaan multilokasi telah banyak digunakan oleh para pemulia tanaman untuk mengkaji kemampuan realatif genotipe-genotipe pada berbagai Lokasi tanam dengan tujuan menemukan genotipe-genotipe unggulan. Nyatanya pengaruh interaksi genotipe × lokasi (IGL) pada percobaan multilokasi menyulitkan dalam proses seleksi genotipe unggulan. Sehingga memahami faktor lokasi dan genotipik yang berpengaruh terhadap nyatanya IGL akan sangat membantu pada setiap tahapan pemuliaan tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji struktur interaksi dari karakteristik agronomi tanaman jagung menggunakan kombinasi metode Additive Main Effect Multiplicative Interaction (AMMI) dengan model persamaan struktural. Penggabungan model persamaan strutkural dengan AMMI memungkinkan peneliti menjelaskan interaksi genotipe x lokasi dengan memasukkan informasi rangkaian proses biologis yang terkait dalam pertumbuhan dan perkembangan tanaman serta memasukkan informasi kombinasi kovariat genotipik dan lokasi. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data hasil pemuliaan jagung hibrida dengan 9 genotipe harapan dan 3 genotipe komersial yang dicobakan pada 16 lokasi. Karakteristik agronomi yang diamati sesuai dengan kajian literatur adalah usia masak fisiologis (UMF), kadar air panen (KAP), berat tongkol panen (BTK), dan hasil (HSL). Hasil eksplorasi data menunjukkan data tidak menyebar normal multivariat sehingga dalam pemodelan persamaan struktural menggunakan pendekatan partial least square (PLS). Hasil analisis Biplot-AMMI memberikan kesimpulan bahwa genotipe-genotipe yang relatif stabil adalah genotipe BC 41399 (F), BIO 9899 (I) dan BC 42683 (E) dan faktor yang paling berpengaruh terhadap hasil jagung hibrida adalah berta tongkol panen. Kata Kunci : Model AMMI, Model Persamaan Struktural, PLS, Biplot-AMM

KAJIAN PENANGANAN MULTIKOLENIERITAS DALAM ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION

Salah satu tujuan dari analisis regresi adalah meramalkan nilai variabel respon didasarkan pada beberapa variabel independen. Permasalahan yang sering ditemukan dalam analisis regresi adalah adanya korelasi yang tinggi antara variabel independen yang berakibat pada standar error pendugaan dari parameter regresi sangat besar yang berakibat pada model regresi tidak layak digunakan sebagai model peramalan karena modelnya tidak reliable. Beberapa metode diperkenalkan untuk menanggulangi multikolenieritas khususnya yang hampir sempurna, salah satunya adalah Principal Coponent Regression (PCR). Namun pendekatan ini memiliki kelemahan dalama proses pereduksian variabel independen tidak mempertimbangkan korelasi antar independen dengan variabel dependen. Kondisi ini menyebabkan pada saat pemodelan regresi, komponen utama pertama yang terbentuk dari proses reduksi tidak dijamin menjadi komponen yang paling mampu menjelaskan keragamana variabel respon, sedangkan komponen utama pertama merupakan komponen yang merangkum paling banyak informasi dari variabel independen. Satu metode baru diperkanalkan sebagai perbaikan dari metode PCR yaitu metode Partial least square Regression (PLSR). Metode ini dalam proses reduksi variabel independen telah mengakomodasi korelasi antara variabel respon dengan variabel bebasnya

Bayesian Spatiotemporal Modeling and Mapping of Infectious Diseases:Methodology and Applications to Dengue Disease in Bandung City and Covid-19 in West Java, Indonesia

Dengue disease is among the biggest health hazards in the twenty-first century. It is endemic to more than one hundred tropical and subtropical countries and affects hundreds of millions of people in the Asia-Pacific region, the Americas, the Middle East, and Africa every year. South Asia and Southeast Asia have the highest levels of vulnerability to Dengue disease. However, it continues to spread and increase worldwide.In late December 2019, the COVID-19 pandemic, caused by the new coronavirus (SARS-CoV-2), broke out. It emerged in Wuhan, China, and spread to more than 200 countries worldwide. Since December 2019, COVID-19 has infected over 172.2 million people, and more than 3.67 million deaths have been reported as of July 2021. Dengue and COVID-19 have serious public health and socioeconomic implications. To prevent disease transmission and mitigate health and socioeconomic consequences, an effective and efficient early warning system (EWS) is required. To this end, adequate understanding of the spatiotemporal development of diseases is needed. The main objective of this thesis is to develop methodologies for the analysis, prediction, and mapping of the spatiotemporal distribution of infectious diseases at various spatiotemporal scales, with applications to Dengue disease in Bandung and COVID-19 in West Java

FORECASTING FOR THE ARRIVAL OF INTERNATIONAL TOURISTS AFTER TWO YEARS OF THE COVID-19 PANDEMIC IN INDONESIA

Before to the entrance of COVID-19 Indonesia in March  2019, foreign visitor arrivals have shown a positive trend from 2006 to 2019. Coronavirus COVID-19 is having a "catastrophic" effect on Indonesia's tourism industry, particularly in Bali province. The Indonesian province looks to have escaped the pandemic's worst effects. COVID-19 has the most severe effects on public health and the tourism industry, with the most severe economic implications. Although COVID-19 is relatively under control in contrast to other Asian countries, the tightening of travel restrictions has a significant influence on foreign tourist arrivals. With the Omicron variant's extremely high transmission rate, statistical modeling predicts that the number of international tourist visits in Indonesia will continue to fall. Keywords: COVID-19, Indonesia, Tourism Industry

PENDEKATAN ANALISIS MULTILEVEL RESPON BINER DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMUNISASI LENGKAP

Dalam suatu penelitian survei, terutama yang ukuran populasinya besar, data yang digunakan biasanya merupakan data berjenjang (hierarchy) atau data yang sifatnya tersarang (nested). Salah satu analisis yang bisa digunakan untuk data tersebut adalah Analisis Data Multilevel. Apabila resopn data tersebut biner maka model multilevel yang digunakan model multilevel logistik. Salah satu metode pendugaan untuk model multilevel logistik adalah penalized quasi likelihood. Permasalahan kelengkapan imunisasi anak selain dipengaruhi oleh faktor-faktor pada tingkat keluarga juga dipengaruhi oleh faktor-faktor pada tingkat yang lebih tinggi. Pendekatan analisis multilevel dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini. Kata-kata kunci: model intersep-acak, komponen ragam, penalized quasi likelihood

KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL

Data set yang merupakan kombinasi data cross section dan time series sering sekali ditemukan dalam kajian ekonomi, disebut sebagai data panel. Dalam pemodelan data panel kita dihadapkan pada komponen stokastik yang relatif kompleks. Analisis regresi data panel adalah analisis regresi dengan struktur data merupakan data panel. Umumnya pendugaan parameter dalam analisis regresi dengan data cross section dilakukan menggunakan pendugaan metode kuadrat terkecil (MKT). Metode ini akan memberikan hasil pendugaan yang bersifat Best Linear Unbiased Estimation (BLUE) jika semua asumsi Gauss Markov terpenuhi diantaranya adalah non-autcorrelation. Kondisi terakhir ini tentunya sulit terpenuhi pada saat kita berhadapan dengan data panel. Sehingga pendugaan paramter tidak lagi bersifat BLUE. Jika data panel dianalisis dengan pendekatan model-model time series seperti fungsi transfer, maka ada informasi keragaman dari unit cross section yang diabaikan dalam pemodelan. Salan satu keuntungan dari analisis regresi data panel adalah mempertimbangkan keragamaan yang terjadi dalam unit cross section. Dalam penelitian ini penulis menerapkan analisis regresi data panel untuk melakukan pemodelan penyerapan tenaga kerja industri kecil di wilayah Jawa Barat dan mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penyerapan tenaga kerja di Jawa Barat

MCMC Algorithm for Bayesian Heterogeneous Coefficients of Panel Data Model

Panel data models have been applied widely in many subject areas related to economic, social, and epidemiology. In some cases (e.g. epidemiology studies), the phenomena encountered have a complex relationship structured. The risk factors such as house index, healthy behaviour index, rainfall and the other risk factors of particular infectious disease may have different effect on the outcome due to the heterogeneity of cross-section units. The effect of the covariates on outcome could vary over individual and time units. This condition is called as a non-stationary or instability relationship problem. This problem leads to bias and inefficient of the estimators. It is important to examine the heterogeneous coefficients model for avoiding inefficient estimator. We present in detail a statistical estimation procedure of the heterogeneous coefficients for fixed effect panel data model by means of the hierarchical Bayesian estimation approach. The challenges of the Bayesian approaches are finding the joint posterior distribution and developing the algorithm for estimating the parameters of interest. We find that the joint posterior distribution of the heterogeneous coefficients fixed effect panel data model does not follow any standard known distribution form. Consequently, the analytical solution cannot be applied and simulation approach of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) was used. We present the MCMC procedure covering the derivation of the full conditional distribution of the parameters model and present step-by-step the Gibbs sampling algorithm. The idea of this preliminary research can be applied in various fields to overcome the nonstationary proble

PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL DENGAN PARTIAL LEAST SQUARE

Pemodelan persamaan structural umumnya menggunakan Linear Structural Relationship, Metode pendugaan yang umumnya digunakan adalah metode Maksimum Likelihood. Pendugaan parameter dengan metode ML dalam LISREL membutuhkan berapa asumsi kritis seperti ukuran sampel minimal 10 kali banyaknya indikaor atau lebih dari 100 unit pengamatan, data menyebar mengikuti sebaran normal. LISREL menyediakan beberapa pendekatan yang dapat digunakan dalam pendugaan paremeter model, diantaranya dengan Bootstrap atau menggunakan metode Weighted Least Square. Namun, kedua pendekatan ini tetap membutuhkan data yang relative besar sehingga untuk model yang kompleks dengan ukuran sampel yang relative kecil dan data tidak menyebar normal dibutuhkan suatu pendekatan baru. Salah satu pendekatan baru yang diperkenalkan oleh Herman Wold, adalah Partial Least Square (PLS) dan sering disebut soft modeling. Dengan menggunakan PLS dimungkinkan melakukan pemodelan persamaan structural dengan ukuran sampel relative kecil dan tidak membuhkan asumsi normal multivariate. Kata Kunci: SEM, PL

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering

Ketersediaan data tidak dalam format standar yaitu tidak dalam bentuk vektor dalam dimensi ruang p, sering kali menjadi kendala dalam penggunaan analisis gerombol tradisonal. Untuk dapat menggunakan teknik analisis gerombol tradisional, data terlebih dahulu harus dirubah ke dalam struktur yang diinginkan untuk mempermudah analisis. Namun tidak jarang dalam proses mengubah struktur data awal menjadi struktur data baru banyak informasi yang hilang. Dalam setiap teknik ini disajikan statistik varians-kovarians atau matriks kekeliruan (measurement Error) yang terkait dengan hasil perubahan struktur data tersebut yang merupakan ukuran informasi yang hilang selama proses tranformasi. Metode Error based clustering memungkinkan melakukan penggerombolan objek dengan emmperhatikan kekeliruan pengukuran. Salah satu aplikasi dari metode ini adalah penggerombolan parameter regresi dalam kasus klasifikasi sekuritas dalam perdagangan saham. Key Word : Error-Based Clustering, kErro

KOREKSI METODE CONNECTED AMMI DALAM PENDUGAAN DATA TIDAK LENGKAP

Percobaan multilokasi mempunyai peranan penting dalam perkembangbiakan tanaman dan penelitian agronomi. Kajian mengenai interaksi antara genotipe dan lingkungan diperlukan dalam penyeleksian genotipe yang akan dilepas. Metode statistika yang biasa digunakan untuk mengolah data hasil percobaan multilokasi salah satunya adalah AMMI (Additive Main effect and Multiplicative Interaction). Metode ini menggabungkan analisis ragam aditif bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama pada pengaruh interaksinya.Hambatan utama dalam menggunakan analisis AMMI adalah keseimbangan data. Sedangkan pada percobaan multilokasi kejadian data menjadi tidak seimbang peluangnya sangat besar. Agar setiap kombinasi genotipe dan lokasi memiliki jumlah ulangan yang sama, maka harus dilakukan pendugaan terhadap data yang tak lengkap. Pada kasus data tidak lengkap, diperlukan suatu metode pendugaan data untuk mempermudah analisis. Pada penelitian ini digunakan metode connected data dan algoritma EM-AMMI untuk menduga data yang tak lengkap dengan fungsi tujuannya adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil simulasi menunjukkan bahwa semakin besar keragaman dari data maka semakin besar pula nilai MAPE semakin besar selaras juga dengan semakin tingginya persentas ketidaklengkapan data. Metode EM-AMMI memberikan MAPE yang lebih baik jika nilai awal dalam proses iterasi ditetapkan denga menggunakan metode Connected. Sehingga metode Connected –EM AMMI merupakan metode yang layak untuk dijadikan dasar pendugaan data tidak lengkap dalam analisis AMMI. Kata Kunci : AMMI, Connected AMMI, EM-AMM