Judul: Pendugaan Area Kecil dengan Log-normal HB dan Skew-normal HB untuk Pengeluaran Per Kapita RTP Tanaman Pangan di Provinsi Sulawesi Tenggara
Abstrak: Ketersediaan informasi yang lebih rinci, cepat, dan akurat sangat dibutuhkan di era desentralisasi seperti saat ini. Sebagai National Statistical Office (NSO) di Indonesia, Badan Pusat Statistik (BPS) harus mampu menyajikan statistik dasar berkualitas untuk menjamin kebijakan pemerintah yang tepat sasaran. Sumber data untuk memperoleh statistik dasar dapat berasal dari sensus ataupun survei. Namun, sensus memiliki keterbatasan dalam cakupan informasi, sedangkan survei hanya didesain untuk menduga karakteristik suatu populasi secara akurat pada wilayah administrasi tertentu, seperti nasional, provinsi, ataupun kabupaten/kota. Metode pendugaan parameter pada area atau domain kecil, yang ukuran contohnya tidak cukup memadai dari segi reliabilitas dan akurasi ketika menduga langsung dikenal sebagai pendugaan area kecil (Small Area Estimation-SAE). Salah satu indikator yang penting diukur pada skala mikro agar kebijakan pembangunan tepat sasaran yaitu kesejahteraan petani. Peningkatan kesejahteraan petani merupakan salah satu visi misi pembangunan pertanian dalam mencapai swasembada pangan. Namun, kendala peningkatan kinerja sektor pertanian adalah belum tersedianya indikator yang komprehensif, valid, praktis, dan kontinu untuk mengukur kesejahteraan petani. Penelitian ini bermaksud menggunakan rata-rata pengeluaran per kapita per bulan pada komoditi makanan dan bukan makanan dari data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) sebagai alternatif pendekatan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan rumah tangga pertanian (RTP), yang dapat dilihat dari pola pengeluaran RTP. Menduga rata-rata pengeluaran per kapita RTP tanaman pangan berdasarkan data Susenas adalah bagian dari permasalahan ukuran contoh kecil. Hal ini karena RTP tanaman pangan adalah sub-populasi dari unit rumah tangga Susenas. Melakukan pendugaan secara langsung pada sub-populasi berpotensi menghasilkan dugaan dengan presisi yang tidak memadai karena tidak didesain untuk level estimasi tersebut SAE sebagai metode penduga parameter berbasis model, menerapkan linear mixed model (LMM) untuk model dasarnya, yang secara konvensional diselesaikan dengan pendekatan Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). EBLUP mensyaratkan komponen acak menyebar normal. Akan tetapi, data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki masalah kemenjuluran pola sebaran data dan relatif kecilnya jumlah level area yang akan diduga yaitu 17 kabupaten/kota se-Provinsi Sulawesi Tenggara. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pemodelan SAE pada gabungan data cross-section dan time series dengan pendekatan Hierarchical Bayes (HB) di bawah asumsi sebaran yang lebih sesuai untuk data menjulur, yaitu log-normal dan skew-normal. Dengan gabungan data cross-section dan time series maka hasil dugaan SAE dapat ditingkatkan efisiensinya, selain karena data terkait kesejahteraan, khususnya di sektor pertanian akan lebih bermakna ketika disajikan pada beberapa periode amatan. Model SAE yang digunakan adalah Rao-Yu dengan asumsi ragam penarikan contoh tidak diketahui dan akan diduga berdasarkan data, demikian halnya dengan ragam acak area, ragam acak area-waktu, dan koefisien autokorelasi. Adapun tujuan utama penelitian ini adalah membandingkan efisiensi hasil pendugaan langsung, SAE log-normal HB, dan SAE skew-normal HB pada gabungan data cross-section dan time series yang berpola menjulur. Setelah proses iterasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan algoritma Gibbs Sampling, dapat dicapai konvergensi parameter saat rantai Markov sebanyak 3 dengan iterasi setiap rantai sebanyak 500.000, dimana 250.000 iterasi untuk burn-in period dan 250.000 untuk analisis posterior. Rantai ditipiskan dengan mengambil setiap nilai contoh ke-50 untuk mengurangi efek autokorelasi antar contoh yang dibangkitkan. Dari model yang terbentuk, diperoleh hasil bahwa SAE log-normal HB mampu menurunkan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) sebesar
Keyword: DIC, log-normal HB, RRMSE, SAE, skew-normal HB

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Model Multivariat Fay-Herriot (Studi Kasus Rataan Pengeluaran per Kapita per Desa di Kabupaten Bogor)
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Peranan yang harus dijalankan BPS adalah menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Kegiatan survei yang selama ini dilakukan BPS pada umumnya dirancang untuk menyediakan informasi-informasi statistik untuk level nasional, provinsi dan kabupaten/kota. Sedangkan untuk informasi statistik pada level yang lebih kecil seperti kecamatan atau desa belum mampu dipresentasikan oleh survei ini karena ukuran contoh yang kecil. Kebutuhan akan informasi statistik sampai tingkat kecamatan dan desa merupakan suatu yang sangat penting bagi pemangku kebijakan saat ini, karena program kebijakan yang dilakukan sudah menyentuh langsung sampai kecamatan atau desa tersebut. Misalnya rata-rata pengeluaran konsumsi rumah tangga per kapita per desa yang digunakan untuk menghitung indikator kemiskinan tingkat desa, merupakan statistik yang sangat diperlukan ketersediannya untuk programprogram kebijakan dalam rangka mengurangi jumlah kemiskinan di desa. Salah solusi yang dapat dilakukan untuk menduga parameter tingkat kecamatan atau desa adalah menggunakan teknik pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Data Susenas 2016 dan PODES 2014 digunakan sebagai studi kasus untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan di Kabupaten Bogor. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan pendugaan untuk pendugaan langsung, model Univariat Fay-Herriot (UFH) dan Multivariat Fay- Herriot (MFH) menggunakan metode EBLUP. Selain itu juga membandingkan hasil pendugaan ragam menggunakan Maximum Likelihood (ML) dengan Restricted Maximum Likelihood (REML) pada model MFH. Untuk desa yang tidak tersurvei dilakukan prediksi rata-rata pengeluaran per kapita makanan dan non makanan dimana terlebih dahulu dilakukan perbandingan model antara desadesa tanpa digerombolkan dengan desa-desa yang digerombolkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai sebaran pendugaan langsung menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan pendugaan tidak langsung (UFH dan MFH). Selanjutnya untuk model yang terbaik dapat dilihat dari nilai RMSE yang paling kecil, pendugaan area kecil model MFH memperlihatkan nilai RMSE yang paling kecil dari pada pendugaan langsung dan model UFH, sehingga kecilnya nilai RMSE menunjukkan bahwa penduga model MFH memberikan hasil ketelitian yang lebih tinggi untuk pengeluaran per kapita makanan maupun non makanan. Selain itu prediksi rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan untuk desa yang tidak tersurvei menggunakan model MFH-ML dengan penggerombolan karena nilai ukuran kebaikan model dengan penggerombolan lebih baik dibanding model tanpa penggerombolan.
Keyword: ML, Multivariat, REML, SAE, Univariat

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: