Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik dengan Model Linier Koregionalisasi.
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan analisis regresi terboboti untuk parameter peubah yang beragam geografis atau yang disebut parameter lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Pada pengaplikasian RTG, terkadang ditemukan suatu kondisi yang membutuhkan beberapa parameter yang bernilai konstan disetiap lokasi atau yang disebut parameter global. RTG dengan parameter yang beragam geografis (parameter lokal) dan parameter yang bernilai konstan (parameter global) disetiap lokasi disebut RTG Campuran atau RTG Semiparametrik. Fotheringham et al. (2002) menyatakan pemodelan yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global disebut sebagai RTG Campuran. Seiring berkembangnya waktu, Nakaya et al. (2005) menyatakan pendugaan RTG yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global dilakukan dengan menggabungkan metode parametrik untuk menduga parameter global dan metode nonparametrik untuk menduga parameter lokal, sehingga pemodelan tersebut lebih cocok dinamakan RTG Semiparametrik. Penelitian ini mengkaji mengenai pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik (RTG-S) yang penentuan jenis parameter peubahnya ditetapkan berdasarkan hasil Model Linier Koregionalisasi (MLK). MLK mampu memperlihatkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda dan pengaruh spasial parameter peubah. Pengaruh spasial yang dihasilkan oleh MLK digunakan untuk menetapkan parameter yang beragam geografis (lokal) dan parameter yang konstan (global) disetiap lokasi. Penelitian ini juga membandingkan hasil pemodelan RTG dan pemodelan RTG-S berdasarkan Akaike Information Criterion Corrected (AICC) dan Kuadrat Tengah Penduga Galat (KTPG). Model dengan nilai AICC dan KTPG terendah dipilih sebagai model terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara yang bersumber dari Basis Data Terpadu keluarga miskin untuk Program Perlindungan Sosial Juli 2012 pada 159 kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara dan diambil dari website TNP2K (Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan). Data yang digunakan terdiri dari 1 peubah respon dan 11 peubah penjelas. Data ini telah digunakan oleh Pongoh (2015) pada studi kasus sebelumnya. Pongoh (2015) melakukan pemilihan parameter peubah berdasarkan selang kepercayaan parameter global, sehingga penelitian ini juga membandingkan hasil studi kasus sebelumnya dengan hasil yang diperoleh dengan MLK. Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan proses pemilihan parameter peubah yang lebih sistematis dan terukur berdasarkan keragaman spasial parameter peubah. Penelitian ini terbagi atas dua model, Model-1 merupakan model yang menggunakan semua peubah penjelas, sedangkan Model-2 merupakan model yang hanya menggunakan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Model-2 merupakan model yang dibandingkan dengan studi kasus sebelumnya oleh iii Pongoh (2015). Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTG terlebih dahulu yang semua parameter peubahnya beragam geografis (lokal) disetiap lokasi. Setelah itu, pemilihan parameter beragam dan parameter konstan dilakukan berdasarkan MLK. MLK menunjukkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda. Proporsi pengaruh spasial dihitung berdasarkan proporsi keragaman spasial, peubah dengan proporsi pengaruh spasial tinggi (diatas 70%) ditetapkan sebagai parameter beragam geografis (lokal) dan sisanya ditetapkan sebagai parameter konstan (global). Perbandingan model RTG dan model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan hasil MLK dan selang kepercayaan parameter global dilakukan dengan melihat nilai AICC dan KTPG disetiap model. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan MLK menghasilkan nilai AICC dan KTPG yang paling rendah. Penelitian ini memperoleh model RTG-S merupakan model yang lebih baik dibandingkan model RTG pada kasus data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara. Secara umum dapat disimpulkan
Keyword: regresi terboboti geografis, regresi terboboti geografis semiparametrik, model linier koregionalisasi

Judul: Pengaruh Peubah Gabungan Global dan Lokal pada Model Regresi Terboboti Geografis dan Temporal
Abstrak: Regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari model regresi terboboti geografis (RTG) yang digunakan untuk menangani keragaman spasial dan temporal. Pemodelan ini menghasilkan model yang bersifat lokal saja untuk setiap lokasi dan waktu, sedangkan jika terdapat peubah penjelas yang berpengaruh secara global, maka diperlukan model yang bersifat global dan lokal. Regresi terboboti geografis dan temporal gabungan (RTGTG) merupakan metode yang dapat memuat beberapa peubah penjelas yang mempengaruhi respon bersifat lokal sesuai dengan lokasi dan waktu serta bersifat global untuk semua lokasi dan waktu. Pada penelitian ini, karakteristik pengaruh peubah global dan lokal diterapkan pada model RTGT dan RTGTG pada data simulasi. Simulasi data dilakukan dengan membangkitkan dua dataset yang memiliki karakteristik yang berbeda. Dataset 1 berisi koefisien 𝛽������1 dan 𝛽������2 yang bersifat lokal, sedangkan dataset 2 berisi koefisien 𝛽������1 yang bersifat global dan 𝛽������2 yang bersifat lokal. Simulasi data dilakukan dengan titik geometris m =10 dan jumlah amatan n =1000 dengan 10 kali ulangan, serta menggunakan fungsi kernel gaussian untuk menentukan matriks bobot spasial yang akan digunakan. Hasil simulasi disajikan dalam bentuk nilai rata-rata AIC, RMSE, dan R2 dari kedua model yang digunakan untuk mengevaluasi model terbaik. Selain itu, hasil simulasi data juga disajikan dalam bentuk plot perbandingan nilai RMSE untuk setiap koefisien 𝛽������ dari kedua model. Penerapan model RTGTG dilakukan pada data persentase kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara yang berasal dari Badan Pusat Statistika (BPS). Peubah yang digunakan adalah persentase kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara tahun 2010-2015 sebagai peubah respon dan lima peubah penjelas yaitu persentase angka melek huruf (X1), persentase pengangguran terbuka (X2), persentase angka partisipasi sekolah (X3), persentase partisipasi angkatan kerja (X4), dan persentase rumah tangga yang membeli raskin (X5). Matriks bobot spasial yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pembobot dengan fungsi kernel eksponensial yang diperoleh dari nilai validasi silang minimum. Pada data persentase kemiskinan ini, kebaikan model RTGTG dibandingkan dengan model RTGT. Berdasarkan hasil simulasi, model RTGT memberikan nilai AIC dan RMSE yang lebih kecil serta nilai R2 yang lebih besar dibandingkan medel RTGTG pada dataset 1. Disisi lain, model RTGTG memberikan nilai AIC dan RMSE yang lebih kecil serta nilai R2 yang lebih besar dibandingkan model RTGT pada dataset 2. Jika dilihat dari plot perbandingan nilai RMSE untuk setiap koefisien 𝛽������, maka diperoleh bahwa model RGTG memiliki nilai RMSE yang lebih kecil dari RTGTG untuk koefisien 𝛽������1 dan memiliki nilai RMSE yang hampir sama untuk 𝛽������2 pada dataset 1, sedangkan pada dataset 2, model RTGTG memiliki nilai RMSE yang lebih kecil dari RTGT untuk koefisien 𝛽������1 dan 𝛽������2. Berdasarkan hasil eksplorasi data persentase kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara tahun 2010-2015 menunjukkan bahwa terdapat keragaman spasial dan waktu. Selain itu, secara umum nilai VIF untuk setiap peubah penjelas kurang dari 10, sehingga dianggap tidak terjadi multikolinieritas antar peubah. Pada penelitian ini pemilihan peubah global dan lokal menggunakan uji Breusch-pagan. Hasil uji BP menunjukkan bahwa peubah X2 dan X4 merupakan peubah global, sedangkan peubah X1, X3, dan X5 merupakan peubah lokal. Model RTGTG memberikan nilai AIC dan RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan model RTGT. Hal ini berarti pemodelan dengan RTGTG lebih baik digunakan pada data persentase
Keyword: kemiskinan, peubah global dan lokal, regresi terboboti geografis temporal gabungan

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: