Judul: Model Zero Inflated Beta pada Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Proporsi Penduduk Miskin Tingkat Desa di Kota Langsa
Abstrak: Angka kemiskinan penduduk tingkat desa dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan untuk mengalokasikan dana desa. Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga yang secara resmi mengeluarkan data kemiskinan di Indonesia. BPS mengeluarkan data kemiskinan setiap tahun yang bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Sejak tahun 2015 pelaksanaan Susenas dilaksanakan dua kali setahun, yaitu bulan Maret dan September. Pencacahan pada bulan Maret menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat kabupaten/kota. Sedangkan pencacahan pada bulan September menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan proporsi penduduk miskin tingkat desa tidak bisa dilakukan menggunakan data Susenas bulan Maret 2016, karena contoh Susenas bulan Maret 2016 hanya cukup untuk menduga proporsi penduduk miskin tingkat kabupaten/kota. Apabila kita melakukan pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa secara langsung hanya berdasarkan data survei saja, maka hasil dugaan tidak memiliki presisi yang baik. Salah satu cara yang digunakan agar dugaan menghasilkan presisi yang baik dengan ukuran contoh yang kecil adalah dengan menerapkan metode pendugaan area kecil/ Small Area Estimation (SAE). Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi zero inflated beta karena peubah yang menjadi perhatian mempunyai nilai pada selang [0,1). Penelitian ini juga menduga proporsi penduduk miskin untuk desa yang tidak terkena contoh (nircontoh). Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengakomodasi pengaruh acak area untuk desa nircontoh adalah dengan teknik penggerombolan (clustering). Teknik ini berdasarkan asumsi bahwa suatu area memiliki kedekatan hubungan berdasarkan karakteristik tertentu dengan area yang lain. Desa-desa yang memiliki karakteristik yang sama atau hampir sama dikelompokkan menjadi satu gerombol. Pendugaan proporsi penduduk miskin pada tingkat desa diperoleh hasil bahwa rata-rata hasil dugaan dengan model zero inflated beta lebih besar dibandingkan dengan rata-rata hasil dugaan langsung. Hasil dugaan dengan model zero inflated beta tidak menghasilkan nilai 0, sedangkan pada dugaan langsung terdapat nilai 0. Hasil dugaan desa nircontoh dengan model regresi zero inflated beta juga tidak menghasilkan nilai 0. Sehingga bisa dikatakan bahwa pendugaan dengan model zero inflated beta lebih sesuai dengan kondisi populasi. Akan tetapi, ragam dari dugaan dengan menggunakan model regresi zero inflated beta lebih besar dibandingkan ragam penduga langsung.
Keyword: angka kemiskinan, model zero inflated beta, pendugaan area kecil, penggerombolan

Judul: Pendugaan Area Kecil Persentase Angka Kemiskinan menggunakan Model Regresi Beta dengan Pendekatan Bayes
Abstrak: Survei dikenal sebagai metode pengumpulan data yang hemat biaya untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Hal ini disebabkan karena survei hanya mengambil sebagian objek dari populasi melalui teknik pengambilan contoh tertentu. Objek terpilih digunakan untuk merampatkan informasi terkait populasi tanpa harus meneliti keseluruhan objek dalam populasi. Kurangnya jumlah contoh atau ketiadaan contoh (nircontoh) di suatu wilayah merupakan permasalahan area kecil. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan metode Small Area Estimation (SAE). Prinsip SAE merupakan metode pendugaan tidak langsung yang berbasis pemodelan dengan memanfaatkan informasi tambahan dari peubah penyerta. Salah satu metode yang digunakan dalam SAE adalah Bayes berhierarki. Pemodelan area kecil dalam penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model regresi beta bagi proporsi rumah tangga (ruta) miskin di Kabupaten Tanggamus. Asumsi yang melandasi penelitian ini adalah proporsi ruta miskin mengikuti sebaran beta. Model yang diperoleh digunakan untuk menghitung penduga proporsi ruta miskin pada desa contoh Susenas dan membandingkannya dengan penduga langsung, selain itu dilakukan kajian untuk menduga proporsi ruta miskin di desa nircontoh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Susenas Maret 2016 dan pendataan Potensi Desa (Podes) 2014. Data Susenas digunakan untuk menghitung pendugaan langsung proporsi ruta miskin. Data podes digunakan sebagai peubah penyerta dan dipilih berdasarkan penelitian terdahulu. Peubah baru ditambahkan dengan asumsi peubah tersebut memiliki korelasi dengan peubah respon. Tahapan analisis data dimulai dengan menghitung penduga langsung proporsi ruta miskin. Penduga langsung yang bernilai 0 ditransformasi dengan algoritme zoib supaya berada dalam interval (0, 1). Peubah respon hasil transformasi digunakan untuk membangun model Bayes berhierarki. Konsep pendugaan parameter dengan Bayes berhierarki memerlukan asumsi sebaran prior karena parameter bersifat acak. Sebaran prior merupakan fungsi parameter regresi yang ditetapkan berdasarkan subjektivitas peneliti ataupun berdasarkan penelitian terdahulu. Sebaran prior untuk 𝛽������� dan ragam pengaruh acak area 𝜎�������𝑣�������2 diasumsikan mengikuti sebaran normal dan inverse gamma. Pendugaan parameter dilakukan dengan pembangkitan contoh MCMC (Markov Chain Monte Carlo) sampai diperoleh penduga parameter regresi beta yang konvergen. Berdasarkan perbandingan KTG dan Coefficient of Variation (CV), diperoleh hasil bahwa KTG dan CV penduga bayes berhierarki lebih kecil dibandingkan penduga langsung, sehingga model Bayes berhierarki lebih baik dibandingkan model pendugaan langsung. Proporsi ruta miskin di desa nircontoh Susenas diduga dengan model yang diperoleh dari pendugaan Bayes berhierarki. Pengaruh acak area untuk desa nircontoh diperoleh dengan cara menggerombolkan seluruh desa-desa di Kabupaten Tanggamus dengan penggerombolan berhierarki. Pengaruh acak bagi desa nircontoh diperoleh dari nilai tengah pengaruh acak desa contoh di dalam gerombol tersebut. Agregasi penduga Bayes berhierarki desa contoh dan nircontoh di tingkat kabupaten menghasilkan nilai tengah proporsi ruta miskin sebesar 0.1437 atau 14.37%.
Keyword: area nircontoh, Bayes berhierarki, pendugaan area kecil, penggerombolan, regresi beta

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: