Judul: Pendugaan Area kecil Indikator Kemiskinan Tingkat Kecamatan di Kabupaten Bantul dengan Model Regresi Beta
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah kemanusiaan yang menjadi perhatian utama pemerintah. Salah satu aspek penting untuk mendukung strategi penanggulangan kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat. Badan Pusat Statistik (BPS) sebagai lembaga penyedia kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat menyajikan data indikator kemiskinan secara rutin setiap tahun. Data penghitungan indikator kemiskinan bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Penerapan sistem pemilihan contoh dalam survei mengakibatkan informasi yang dihasilkan survei hanya terbatas untuk menduga wilayah yang besar atau sebagian kelompok populasi yang besar yang sedari awal menjadi sasaran survei. Pendugaan indikator kemiskinan tingkat kecamatan tidak dapat dilakukan karena contoh survei tersebut hanya cukup untuk menduga indikator kemiskinan tingkat kabupaten dan provinsi. Apabila dilakukan pendugaan langsung tingkat kecamatan dengan data tersebut maka hasil dugaan tidak memberikan presisi yang baik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menghasilkan presisi yang baik dengan contoh yang sedikit adalah dengan menggunakan metode pendugaan tak langsung pada area kecil. Model yang digunakan dalam pedugaan area kecil di penelitian ini adalah model regresi beta karena nilai peubah yang menjadi perhatian merupakan peubah kontinu, berada pada selang (0,1) serta tidak berdistribusi normal. Peubah yang menjadi perhatian atau indikator kemiskinan yang dihitung di penelitian ini adalah persentase rumah tangga miskin (P0), indeks kedalaman kemiskinan (P1) dan indeks keparahan kemiskinan (P2). Pendugaan indikator kemiskinan tingkat kecamatan dengan pendugaan langsung menghasilkan nilai 0 pada satu kecamatan, sedangkan dengan model regresi beta tidak terdapat nilai 0. Nilai root mean squared error (RMSE) pendugaan model regresi beta lebih kecil dibanding pendugaan langsung. Hal tersebut dapat dijadikan indikasi bahwa model regresi beta lebih baik dibanding pendugaan langsung.
Keyword: indikator kemiskinan, model regresi beta, pendugaan area kecil

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: 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: