Judul: Pengaruh Informasi Gerombol terhadap Hasil Prediksi Area Nircontoh pada Data Binomial (Studi Kasus Proporsi Pengangguran di Sulawesi Tenggara).
Abstrak: Data ketenagakerjaan merupakan salah satu indikator penting terkait kemajuan pembangunan suatu negara. Kondisi ketenagakerjaan di wilayah Indonesia hanya dapat diperbandingkan antar waktu melalui data Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas). Data yang dihasilkan dari Sakernas dan dipublikasikan oleh BPS adalah jumlah yang bekerja dan menganggur. Kendala dalam melakukan pendugaan angka pengangguran semesteran pada tingkat kabupaten/kota adalah kurangnya jumlah contoh, untuk itu diperlukan suatu metode pendugaan tidak langsung yang mampu meningkatkan efektifitas ukuran contoh, sehingga pendugaan parameter dapat dilakukan. Salah satu pendugaan tidak langsung yang sedang berkembang saat ini adalah pendugaan area kecil (small area estimation/SAE). Model pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil untuk mendapatkan presisi yang memadai dibandingkan ketika dilakukan pendugaan secara langsung. Penelitian ini mengembangkan model linier campuran terampat (MLCT) dengan menambahkan informasi gerombol dan mengkaji pengembangan dengan beberapa skenario model. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model prediksi MLCT dasar pendekatan area kecil dengan menambahkan informasi gerombol sebagai pengaruh tetap maupun pengaruh acak. Hasil simulasi menunjukkan bahwa Model-2, model yang menambahkan pengaruh tetap gerombol ke-k dan nilai tengah dari pendugaan pengaruh acak area pada area nircontoh, merupakan model terbaik dengan nilai relative bias (RB) dan relative root mean squares error (RRMSE) terkecil. Model ini lebih baik daripada model MLCT dasar (Model-0) dan Model-1 (model yang hanya menambahkan nilai tengah dari pendugaan pengaruh acak area pada area nircontoh). Model-2 diterapkan untuk menduga proporsi pengangguran tingkat kecamatan di Provinsi Sulawesi Tenggara. Pendugaan proporsi pengangguran dengan Model-2 kalibrasi menghasilkan agregasi dugaan proporsi pengangguran Provinsi Sulawesi Tenggara sebesar 0.0272. Hasil tersebut serupa dengan angka publikasi BPS (0.0272). Dengan demikian, hasil dugaan proporsi pengangguran tingkat kecamatan dengan Model-2 kalibrasi dapat dikatakan layak digunakan.
Keyword: binomial, model campuran, pengangguran, SAE

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil dengan Model Zero Inflated Binomial (Studi Kasus Pengangguran di Provinsi Jambi).
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) bertanggung jawab secara nasional terhadap ketersediaan data yang diperlukan untuk perencanaan pembangunan sektoral maupun lintas sektoral di Indonesia. Data yang digunakan untuk perencanaan pembangunan di bidang ketenagakerjaan, dikumpulkan melalui Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas). Kegiatan pengumpulan data ketenagakerjaan melalui Sakernas pertama kali dilaksanakan tahun 1976. Hingga saat ini, Sakernas mengalami berbagai perubahan baik waktu pelaksanaan, level pendugaan, cakupan, maupun metodologinya. Sejak 2015, Sakernas didesain dengan menggunakan metode Three Stage Sampling (Panel Blok Sensus) dan dilaksanakan dengan waktu setiap semesteran, yaitu pada bulan Februari (Semester I) dan Agustus (Semester II). Sakernas Februari didesain memiliki ketelitian yang memadai untuk pendugaan di tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan indikator ketenagakerjaan di tingkat kabupaten/kota hanya dilakukan pada bulan Agustus dengan menggunakan jumlah contoh 4 (empat) kali jumlah contoh Sakernas Februari. Pada tahun 2016 tidak tersedia dugaan indikator ketenagakerjaan pada tingkat kabupaten/kota, hal ini dikarenakan tidak ada penambahan contoh pada Sakernas Agustus 2016. Terdapat permasalahan dalam berbagai pendugaan indikator ketenagakerjaan semesteran di tingkat kabupaten/kota, yaitu ketidakcukupan ukuran contoh. Metode pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area dengan presisi yang memadai ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil. Pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial adalah metode pendugaan area kecil untuk mengatasi banyaknya nilai nol dalam data respons bertipe biner. Penelitian ini mengembangkan pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial menggunakan seluruh unit desa/kelurahan populasi, yaitu unit yang tersurvei dan tidak tersurvei (SAE ZIB). Pada kajian aplikasinya, penelitian ini melakukan pendugaan area kecil dengan menggunakan model Zero Inflated Binomial untuk menduga proporsi pengangguran terhadap angkatan kerja tingkat kabupaten/kota pada periode Agustus 2016 di Provinsi Jambi, Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial yang mempertimbangkan unit tersurvei dan tidak tersurvei (SAE ZIB) lebih layak dan lebih baik daripada model yang hanya menggunakan unit tersurvei (SAE ZIB Sintetik) karena memiliki RRMSE yang lebih kecil. Hasil dugaan proporsi pengangguran Provinsi Jambi dengan metode SAE ZIB sama dengan yang dipublikasikan oleh BPS, yaitu terdapat 4 (empat) orang menganggur dari 100 orang angkatan kerja. Metode pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial dapat menghasilkan dugaan proporsi pengangguran / TPT Agustus 2016 tingkat kabupaten/kota di Provinsi Jambi yang sebelumnya tidak dihasilkan oleh BPS karena ketidakcukupan contoh.
Keyword: pendugaan area kecil, zero inflated binomial, pengangguran

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: