Judul: Kajian Metode Pendugaan Area Kecil untuk Indikator Kemiskinan Melalui Pendekatan Regresi Kekar M-Kuantil
Abstrak: Pendugaan parameter indikator kemiskinan pada area yang tidak menjadi rencana dalam survey sering terkendala adanya data pencilan dimana akibat dari karakteristik dari data pengeluaran rumah tangga yang digunakan. Salah satu upaya untuk mengatasi hal tersebut adalah menggunakan suatu metode pendugaan area kecil yang kekar terhadap pencilan. Terdapat beberapa pilihan metode pendugaan area kecil yang bersifat kekar umumnya berbasis model linier campuran sebagai model konvensional. Akan tetapi model tersebut menuntut terpenuhinya suatu asumsi-asumsi kedistribusian pada model. Sebagai metode alternatif untuk menghindari hal tersebut dipilih suatu pendekatan melalui regresi M-kuantil yang diaplikasikan pada pendugaan area kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan di kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat melalui pendekatan metode M-kuantil untuk pendugaan area kecil dengan memanfaatkan ketersediaan data Susenas dan Potensi Desa yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penduga langsung indikator kemiskinan untuk proporsi penduduk miskin untuk tingkat kecamatan menghasilkan 11 kecamatan dengan penduga 0% akibat ketidakcukupan ukuran contoh. Dari tinjauan kualitas pendugaan, hasil Root Mena Square Error (RMSE) masih pada daerah yang dapat diterima.
Keyword: Indikator Kemiskinan, pendugaan area kecil, Regresi kekar, Regresi M-kuantil

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Oversampling dan Pendekatan Regresi Kekar M-kuantil
Abstrak: Indikator kemiskinan meliputi persentase penduduk miskin (P0), indeks kesenjangan kemiskinan (P1), dan indeks keparahan kemiskinan (P2) dihitung melalui Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Pengambilan contoh Susenas dirancang untuk pendugaan level nasional, propinsi, dan kabupaten. Meskipun memiliki contoh yang sangat besar secara nasional tetapi ketika diterapkan untuk wilayah lebih kecil (kecamatan), jumlah contoh menjadi tidak cukup sehingga pendugaan langsung akan menghasilkan akurasi yang rendah. Untuk mengatasi kelemahan pendugaan langsung, solusi yang digunakan adalah dengan menambah jumlah contoh (oversampling) melalui survei tambahan. Akan tetapi pelaksanaan survei tambahan membutuhkan waktu, sumber daya manusia, dan biaya yang sangat besar. Untuk mengatasi kendala tersebut, diperlukan teknik pendugaan area kecil dengan tetap hanya menggunakan contoh aslinya. Penelitian ini menggunakan teknik pendugaan area kecil yang didasarkan pada model level unit dengan menggunakan data Sensus Penduduk 2010 (SP2010) dan Susenas 2015 sebagai penyedia peubah penyerta dan pengeluaran perkapita rumah tangga sebagai peubah responnya. Metode yang digunakan adalah model regresi M-kuantil yang memiliki karakteristik kekar terhadap pencilan. Model M-kuantil adalah model regresi yang menggunakan fungsi pengaruh �����(�����) dan nilai kuantil (q) tertentu untuk memboboti sisaan dalam pendugaan koefisien regresinya. Penelitian menggunakan tiga peubah penyerta yang diperoleh menggunakan metode stepwise regression yang sebelumnya dipilih dari delapan peubah kuesioner Susenas 2015 yang dianggap mempengaruhi pengeluaran rumah tangga. Pemilihan peubah juga mempertimbangkan ketersediaan dan kesamaan dengan peubah yang ada di SP2010. Ketiga peubah yang terpilih tersebut adalah: jumlah anggota rumah tangga (X1), lapangan usaha/pekerjaan kepala rumah tangga (X2), dan status/kedudukan kepala rumah tangga dalam usaha/pekerjaan (X3). Metode analisis dimulai dengan menentukan koefisien M-kuantil unit contoh (��������������� ) dan koefisien M-kuantil area (��������������� ) yang merupakan rata-rata dari koefisien M-kuantil unit. Matriks ���������������, vektor ���������������, nilai ���������������, dan fungsi pengaruh �����(�����) digunakan dalam prosedur IRLS untuk mendapatkan ����� ����� �����(���������������) dan sisaan ���������������. Penduga ����� ����� �����(��������������� ) dan sisaan ��������������� inilah yang menjadi dasar model dalam menduga indikator kemiskinan level kecamatan. Untuk menguji akurasi pendugaan, digunakan RRMSE terhadap dugaan indikator kemiskinan kecamatannya. Berdasarkan penghitungan, rata-rata RRMSE ����� ���������� (dalam %) level kecamatan adalah sebesar: 38.29%, 30.27%, 29.51%, dan 32.32% berturut-turut untuk pendugaan langsung (dengan oversampling), dan model M-kuantil (fungsi Huber, fungsi Hampel, fungsi Tukey Bisquare). Terlihat bahwa model M-kuantil yang menggunakan fungsi Hampel memiliki rata-rata nilai RRMSE paling kecil. Rata-rata RRMSE ����� ����� ����� dihasilkan oleh model M-kuantil yang menggunakan fungsi pembobot Hampel sebesar 38.78. Rata-rata RRMSE ����� ����� �����, nilai terkecil dihasilkan oleh fungsi pembobot Hampel. Secara umum, model Mkuantil yang menggunakan fungsi Hampel dan fungsi Huber selalu menghasilkan rata-rata RRMSE lebih kecil dibandingkan dengan pendugaan langsung dengan oversampling. Kesimpulan penelitian ini adalah, model M-kuantil dalam pendugaan area kecil mampu memberikan pendugaan yang akurasinya bisa menjadi alternatif bagi pendugaan langsung yang menggunakan oversampling.
Keyword: fungsi pengaruh, M-kuantil, oversampling, pendugaan area kecil

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: