Judul: Pendugaan Area Kecil dengan Efek Spasial untuk Proporsi Level Desa (Studi Kasus Proporsi Penduduk Miskin di Kabupaten Lembata).
Abstrak: Ketersediaan data level desa yang akurat sangat dibutuhkan dalam proses pembangunan desa. Salah satu data yang berperan penting dalam proses pembangunan desa adalah data proporsi penduduk miskin level desa. Data proporsi penduduk miskin secara rutin dikeluarkan oleh BPS. Data tersebut hanya mampu disajikan hingga level kabupaten/kota. Pendugaan langsung hingga level desa tidak dapat dilakukan karena jumlah contoh yang kecil bahkan nol. Salah satu teknik analisis yang dapat mengatasi masalah tersebut adalah pendugaan area kecil. Model area kecil bagi proporsi harus dapat menjamin bahwa dugaan proporsi yang dihasilkan berada dalam selang 0 dan 1. Pendekatan yang dapat dilakukan untuk memodelkan proporsi antara lain dengan sebaran normal dan sebaran binomial. Pendekatan model pendugaan area kecil (Small Area Estimation/SAE). dengan sebaran normal dilakukan terhadap hasil transformasi logit peubah proporsi. Proporsi merupakan salah satu parameter dari sebaran binomial, sehingga asumsi sebaran binomial dapat diterapkan pada banyaknya penduduk miskin per desa. Analisis yang berkaitan dengan wilayah perlu mempertimbangkan adanya pengaruh spasial. Pengaruh spasial pada model SAE sangat bergantung pada karakteristik data. Penelitian ini bertujuan menerapkan model SAE dengan pendekatan normal dan binomial untuk menduga proporsi pada tiga karakteristik data. Ketiga karakteristik data tersebut adalah data tanpa efek spasial, data dengan efek spasial stasioner SAR, dan data dengan efek spasial nonstasioner. Spasial stasioner pada penelitian ini hanya dibatasi pada pengaruh spasial yang mengikuti proses Simultaneously Autoregressive (SAR). Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada ketiga skenario data, pendekatan asumsi sebaran binomial menghasilkan dugaan yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan asumsi sebaran normal. Berdasarkan bias relatif dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE), model binomial tanpa spasial dengan pendekatan laplace (GLMER) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi ketika data tidak mengandung spasial. Pada karakteristik data yang mengandung efek spasial stasioner (spasial SAR) model terbaik untuk menduga proporsi adalah model binomial dengan spasial SAR (HSP). Model binomial dengan spasial nonstasioner (MNSE) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi pada data yang mengandung efek spasial nonstasioner. Hasil aplikasi metode menunjukkan karekteristik data cenderung mengandung efek spasial SAR. Model terbaik untuk menduga proporsi penduduk miskin level desa di Kabupaten Lembata adalah model SAE pendekatan binomial dengan efek spasial SAR (HSP). Pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa nircontoh diperoleh dengan koreksi gerombol. Pendugaan dengan HSP kalibrasi menghasilkan dugaan proporsi penduduk miskin Kabupaten Lembata sebesar 0.2652. Hasil tersebut tidak jauh berbeda dengan angka BPS (0.2648) sehingga hasil dugaan proporsi dengan HSP kalibrasi layak digunakan.
Keyword: binomial, nonstasioner, SAE, spasial, transformasi logit

Judul: Studi Penentuan Matriks Pembobot Spasial Optimum Dalam Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Statistik area kecil di Indonesia saat ini telah menjadi perhatian oleh para statistisi seiring dengan bergesernya sistem ketatanegaraan dari sistem sentralisasi ke sistem desentralisasi. Pada sistem desentralisasi, pemerintah daerah memiliki kewenangan yang lebih besar untuk mengatur dirinya sendiri, khususnya pada level pemerintah kabupaten/kota. Dengan demikian kebutuhan statistik sampai pada level desa/kelurahan menjadi suatu kebutuhan dasar sebagai landasan bagi pemerintah daerah kabupaten/kota untuk menyusun sistem perencanaan, pemantauan dan penilaian pembangunan daerah atau kebijakan penting lainnya. Pada umumnya survey yang digunakan hanya dirancang untuk menduga parameter populasi berskala nasional. Sehingga permasalahan akan muncul ketika ingin memperoleh informasi untuk area yang lebih kecil, misalnya pada level propinsi, level kabupaten atau level kecematan. Ukuran contoh pada level area tersebut biasanya sangat kecil sehingga statistik yang diperoleh akan memiliki ragam yang besar. Guna mengatasi hal ini, diperlukan suatu prosedur statistika yang dapat mengkombinasikan data dari contoh kecil dan besar, dengan mengambil keuntungan secara detil dalam survei contoh dan sensus. Metode yang tepat untuk memberi solusi dalam hal ini adalah metode pendugaan area kecil (Small Area Estimation, SAE). Metode ini membantu memperbaiki informasi dan ukuran contoh menjadi lebih efektif. Salah satu metode dalam pendugaan area kecil adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Fay dan Herriot (1979) merupakan peneliti pertama yang mengembangkan pendugaan area kecil berdasarkan model linier campuran. Model yang kemudian menjadi rujukan dalam pengembangan penelitian pendugaan area kecil lebih lanjut. Model Fay-Herriot yang menjadi dasar dalam pendugaan area kecil mengasumsikan bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Penyebabnya adalah keragaman suatu area dipengaruhi area sekitarnya, sehingga pengaruh spasial dapat dimasukkan ke dalam pengaruh acak. Efek spasial merupakan hal yang lazim terjadi antara satu area dengan area yang lain, ini berarti bahwa area yang satu mempengaruhi area lainnya. Selain itu, dasar dalam analisis spasial adalah segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh daripada sesuatu yang jauh. Berdasarkan hal tersebut, informasi spasial dapat digunakan dalam model pendugaan area kecil. Dengan memasukkan efek korelasi spasial ke dalam efek acak area, maka akan diperoleh pendugaan area kecil yang mempertimbangkan efek korelasi spasial antar area. Penduga EBLUP dengan memperhatikan pengaruh acak area yang berkorelasi spasial dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Model dengan efek random korelasi spasial dalam masalah SAE pertama kali diperkenalkan oleh Cressie (Cressie 1991 diacu dalam Rao 2003b). Para peneliti sebelumnya menyebutkan bahwa pendekatan spasial EBLUP ini bisa menghasilkan interval kepercayaan yang baik yang bergantung pada pengaruh korelasi spasial dan nilai dari ragam pendugaannya. Selain itu, penggunaan informasi tambahan spasial dapat memperkecil ragam dan bias dari penduga EBLUP. Walaupun para peneliti sebelumnya telah menjelaskan tentang pendekatan spasial dalam pendugaan area kecil, namun terdapat masalah, yaitu masalah dalam penentuan matriks pembobot spasial yang akan akan digunakan dalam pendugaan area kecil. Sebagaimana dijelaskan oleh Getis dan Aldstads (2004) bahwa dalam model spasial, matriks pembobot spasial merupakan komponen penting dalam kebanyakan model ketika representasi struktur spasial dibutuhkan. Oleh karena itu perlu dilakukan pengkajian khusus mengenai pembentukan matriks pembobot yang optimum dalam pendugaan area kecil. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan
Keyword: ARRMSE, EBLUP, matriks pembobot spasial, pendugaan area kecil, SEBLUP

Judul: Characterization of CoCrMo alloy with titanium nitride and hydroxyapatite-chitosan coating
Abstrak: Endoprosthetic is moving tool for implant in the body, made of metals or polymers. Stainless steel, Co-based alloys, and Ti materials are widely used for implant materials. Co alloy used is CoCrMo which has excellent properties such as good biocompatibility, corrosion resistant, good mechanical properties such as hardness, strength, and high wear resistance, supporting its utilization as an implant material. CoCrMo alloy was synthesized using tri arc furnace with heating temperature of 3000 °C. TiN coating using plasma sputtering and nitriding method, characterized by a layer of gold. The content of Ti in the layer was 3.85% (w/w), whereas the content N was difficult to determine. Hydroxyapatite (HAp) was synthesized using wet method with Ca source of chicken eggshell and P source of H3PO4 80%. HAp-chitosan composite coating aimed at improving the biocompatibility and corrosion resistance of CoCrMo. In vitro test showed that CoCrMo with TiN and HAp-chitosan coating had excellent corrosion resistance in liquid medium infusion, whereas samples HAp and CoCrMo with TiN coatings and HAp-chitosan had high level of toxicity in endothelial cell culture tests.
Keyword: