Judul: Kajian Penggerombolan Area Melalui Analisis Faktor Dalam Pendugaan Area Kecil (Analisis Pengeluaran Per Kapita Kecamatan Di Bogor).
Abstrak: Prediksi Tak Bias Terbaik Empirik merupakan salah satu metode pendugaan berbasis model yang telah banyak digunakan untuk menduga parameter area dengan ukuran contoh yang kecil. Metode ini bekerja dengan memanfaatkan peubah penyerta dari area sekitar serta menambahkan pengaruh acak dari area. Permasalahan yang muncul adalah ketika melakukan pendugaan pada area yang tidak disurvei (nircontoh) maka informasi menyangkut pengaruh acak area tidak tersedia. Hal ini menyebabkan metode EBLUP tidak lagi baik digunakan untuk menduga parameter area nircontoh karena kurangnya informasi pengaruh acak area. Salah satu gagasan yang telah dikembangkan untuk menduga parameter area nircontoh adalah dengan memodifikasi model EBLUP dengan penambahan informasi gerombol. Kebaikan model modifikasi EBLUP dengan penambahan informasi gerombol sangat tergantung dari keoptimalan kondisi informasi gerombol yang terbentuk. Penelitian ini berupaya untuk mendapatkan informasi gerombol yang optimal sehingga dilakukan kajian simulasi berbagai metode gerombol melalui tahapan analisis faktor dengan membangkitkan data simulasi. Data simulasi dilakukan dengan membangkitkan k populasi yang menyebar normal ganda yang terdiri dari 7 peubah penggerombolan dengan pusat antar gerombol (μ), matrik ragam peragam (𝚺����), dan korelasi antar peubah (𝜌����). k populasi tersebut disimulasikan menjadi 3 skenario populasi yaitu skenario dengan jarak antar populasi berdekatan, skenario dengan jarak antar populasi berdekatan dan berjauhan, serta skenario dengan jarak antar populasi berjauhan. Metode gerombol yang optimal dalam pembentukan gerombol dievaluasi berdasarkan persentase ketepatan gerombol. Hasil kajian simulasi gerombol menunjukkan bahwa penggunaan analisis faktor dalam pembentukan gerombol mampu meningkatkan ketepatan gerombol. Metode ward merupakan metode terbaik dalam pembentukan gerombol. Pembentukan gerombol dengan metode Ward melalui analisis faktor diterapkan dalam simulasi pendugaan area kecil untuk mengkaji kebaikan model modifikasi EBLUP baku. Kebaikan model dievaluasi berdasarkan nilai bias relatif dan galat baku relatif. Hasil kajian simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa model modifikasi EBLUP memberikan akurasi pendugaan parameter area contoh dan nircontoh yang lebih baik jika dibandingkan dengan model EBLUP. Kajian terapan menggunakan data Susenas 2010 dan Podes 2011 yang diperoleh dari BPS. Penerapan pada studi kasus menggunakan model modifikasi EBLUP (model 2) dalam menduga rata-rata pengeluaran per Kapita Kecamatan di wilayah Bogor. Penggerombolan memegang peranan penting dalam menerapkan model yang diusulkan pada studi kasus. Model modifikasi EBLUP baku (model 2) merupakan model yang lebih baik dalam menduga parameter area kecil sesuai hasil kajian simulasi SAE.
Keyword: Analisis Faktor, Analisis Gerombol, EBLUP, SAE

Judul: Pengembangan Metode Pendugaan Area Kecil Melalui Penggunaan Informasi Gerombol Pada Area Yang Tidak Terdapat Contoh (Studi Kasus Indikator Kemiskinan Di Wilayah Bogor).
Abstrak: Survei merupakan salah satu metode pengumpulan data dengan mengambil sebagian populasi. Survei nasional memberikan informasi terbatas sehingga tidak dapat memberikan presisi yang tinggi untuk area dengan ukuran contoh kecil, bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih unit contoh. Dengan demikian untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan metode pendugaan area kecil. Pendugaan area kecil merupakan metode yang biasa digunakan untuk menduga parameter dengan ukuran contoh kecil, metode ini merupakan pendugaan tidak langsung atau berbasis model, sehingga diperlukan informasi tambahan dari peubah yang memiliki korelasi dengan peubah yang diamati yang disebut sebagai peubah penyerta. Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan parameter pada pendugaan area kecil. Permasalahan terjadi ketika model digunakan untuk memprediksi area yang tidak terdapat contoh dimana model tersebut hanya menggunakan model sintetik yang mengabaikan pengaruh acak dari area. Menambahkan informasi gerombol pada model sintetik dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini akan memodifikasi model pendugaan pada area yang tidak terdapat contoh dengan menambahkan informasi gerombol, mengkaji pengembangan model tersebut berdasarkan kajian simulasi dan menerapkan model untuk menduga indikator kemiskinan pada kajian aplikasi. Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan tiga indikator kemiskinan, yaitu: presentase penduduk dibawah garis kemiskinan (P0), Indeks kedalaman kemiskinan (P1), dan Indeks keparahan kemiskinan (P2). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan dua skenario populasi, yaitu skenario pertama dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada kondisi populasi ideal, yaitu karakteristik antar gerombol dapat dibedakan dengan baik. Skenario ke dua dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada penggerombolan yang beririsan. Kebaikan model yang diusulkan dievaluasi berdasarkan nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE). Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan menghasilkan prediksi yang lebih baik pada area yang tidak terdapat contoh. Data Susenas 2013 dan PODES 2014 digunakan pada aplikasi data rill untuk menduga indikator kemiskinan pada kecamatan yang tidak terdapat contoh di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan mampu memprediksi dengan nilai prediksi RRMSE yang lebih kecil pada area yang tidak terdapat contoh.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, Bayes empirik, indikator kemiskinan, 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: