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: Pengembangan Metode Pendugaan Area Kecil Melalui Penggunaan Informasi Gerombol Pada Area Yang Tidak Terdapat Contoh (Studi Kasus Indikator Kemiskinan Di Wilayah Bogor).
Abstrak: Survei merupakan salah satu metode pengumpulan data dengan mengambil sebagian populasi. Survei nasional memberikan informasi terbatas sehingga tidak dapat memberikan presisi yang tinggi untuk area dengan ukuran contoh kecil, bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih unit contoh. Dengan demikian untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan metode pendugaan area kecil. Pendugaan area kecil merupakan metode yang biasa digunakan untuk menduga parameter dengan ukuran contoh kecil, metode ini merupakan pendugaan tidak langsung atau berbasis model, sehingga diperlukan informasi tambahan dari peubah yang memiliki korelasi dengan peubah yang diamati yang disebut sebagai peubah penyerta. Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan parameter pada pendugaan area kecil. Permasalahan terjadi ketika model digunakan untuk memprediksi area yang tidak terdapat contoh dimana model tersebut hanya menggunakan model sintetik yang mengabaikan pengaruh acak dari area. Menambahkan informasi gerombol pada model sintetik dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini akan memodifikasi model pendugaan pada area yang tidak terdapat contoh dengan menambahkan informasi gerombol, mengkaji pengembangan model tersebut berdasarkan kajian simulasi dan menerapkan model untuk menduga indikator kemiskinan pada kajian aplikasi. Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan tiga indikator kemiskinan, yaitu: presentase penduduk dibawah garis kemiskinan (P0), Indeks kedalaman kemiskinan (P1), dan Indeks keparahan kemiskinan (P2). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan dua skenario populasi, yaitu skenario pertama dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada kondisi populasi ideal, yaitu karakteristik antar gerombol dapat dibedakan dengan baik. Skenario ke dua dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada penggerombolan yang beririsan. Kebaikan model yang diusulkan dievaluasi berdasarkan nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE). Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan menghasilkan prediksi yang lebih baik pada area yang tidak terdapat contoh. Data Susenas 2013 dan PODES 2014 digunakan pada aplikasi data rill untuk menduga indikator kemiskinan pada kecamatan yang tidak terdapat contoh di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan mampu memprediksi dengan nilai prediksi RRMSE yang lebih kecil pada area yang tidak terdapat contoh.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, Bayes empirik, indikator kemiskinan, pendugaan area kecil

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: