Judul: STUDY OF SMALL AREA ESTIMATION USING LOGISTIC MIXED MODEL APPROACH ON THE DATA WITH OUTLIERS
Abstrak: Pendugaan area kecil merupakan teknik statistika yang bertujuan memperoleh penduga pada area (domain) kecil dengan jumlah contoh tidak cukup untuk memperoleh penduga yang reliabel. Salah satu metode pendugaan area kecil yang dapat digunakan adalah pendugaan dengan berbasis model. Dalam pendugaan berbasis model seringkali ditemukan adanya masalah pencilan. Pada model dengan peubah respons kategorik biner ada dua jenis pencilan yaitu pencilan peubah respons dan peubah penyerta. Adanya pencilan pada peubah penyerta akan memengaruhi hasil pendugaan parameter model dengan metode Maximum Likelihood, sehingga diperlukan pemodelan yang kekar terhadap pencilan. Salah satu model pendugaan area kecil kekar terhadap pencilan untuk peubah respons biner adalah Model Campuran Logistik (MCL) Kekar pengembangan dari model logistik kekar dalam Kruschke (2015). Pendugaan area kecil dengan pendekatan MCL Kekar dapat diterapkan untuk menduga indikator proporsi pengguna internet. Indikator tersebut merupakan salah satu indikator penting dalam SDGs. Sumber data untuk menghitung indikator proporsi pengguna internet bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang reliabel sampai level kabupaten/kota. Untuk memperoleh nilai proporsi pengguna internet tingkat kecamatan dilakukan pendugaan area kecil. Dalam penelitian ini dilakukan evaluasi apakah MCL Kekar mampu mengatasi masalah pencilan pada kasus pendugaan area kecil dengan kajian simulasi. Pada kajian simulasi dilakukan pendugaan dengan metode MCL Kekar untuk skenario data kontrol (tanpa pencilan), pencilan peubah respons, pencilan peubah penyerta, serta kombinasinya dengan persentase pencilan 1,3,5,7, dan 10 persen. Dilakukan juga pendugaan area kecil pendekatan MCL dengan pendugaan parameter model metode Maximum Likelihood dan pendekatan Bayesian sebagai pembanding. Sedangkan pada kajian aplikasi dilakukan pendugaan proporsi pengguna internet tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor tahun 2020. Berdasarkan hasil kajian simulasi, evaluasi pendugaan dengan kuadrat tengah galat untuk pendugaan area kecil dengan pendekatan MCL Kekar bernilai konsisten, sehingga dapat dikatakan bahwa pendekatan ini bersifat kekar terhadap pencilan. Selain itu, pada kajian simulasi dan aplikasi diperoleh hasil yang sejalan bahwa metode pendugaan dengan pendekatan MCL Kekar merupakan metode pendugaan area kecil terbaik. Pendugaan dengan pendekatan MCL Kekar menghasilkan nilai dugaan dengan evaluasi rataan kuadrat tengah galat terkecil untuk kajian simulasi dan rataan akar kuadrat tengah galat relatif terkecil untuk kajian aplikasi dibandingkan dengan metode pendugaan langsung dan pendekatan model lainnya., Small area estimation is a statistical technique that aims to obtain an estimator in a small area (domain) which is not sufficient to obtain a reliable estimator. One of the small area estimation kinds that can be used in model-based estimation. In model-based estimation, outliers are often found. In the model with binary categorical response variables, there are two types of outliers, namely outliers on the response variable and the auxiliary variable. The existence of outliers in the auxiliary variables will affect the results of estimating the model parameters with the Maximum Likelihood method so that robust modelling of the outliers is needed. One of the small area estimation models which robust against the outliers for the binary response variable is the Robust Logistic Mixed Model, the development of the Kruschke (2015) Robust Logistics Model. Small area estimation using the Robust Logistic Mixed Model approach can be applied to estimate the indicator of internet users proportion. This indicator is one of the important indicators in
Keyword: Bayesian, Outlier, Proportion Estimation, Robust Logistic Mixed Model, Small Area Estimation

Judul: Kajian Metode Prediksi Tak Bias Linier Terbaik Empiris Terboboti Geografis Kekar pada Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Suatu area dikatakan kecil jika ukuran contoh pada area tersebut tidak cukup untuk menghasilkan pendugaan langsung dengan presisi yang memadai. Pendugaan area kecil (small area estimation, SAE) merupakan suatu metode untuk menghasilkan penduga dari parameter populasi pada area dengan ukuran contoh kecil. Dalam pendugaan area kecil biasanya diasumsikan bahwa unit populasi pada area kecil yang berbeda tidak saling berkorelasi. Namun terdapat beberapa kasus ketika unit-unit yang dekat secara spasial lebih berkaitan daripada unit-unit yang jaraknya lebih jauh, meskipun unit-unit tersebut mungkin berada pada area kecil yang berbeda. Penelitian ini mempertimbangkan penggunaan informasi spasial seperti koordinat geografis. Kontaminasi pencilan pada data dapat memengaruhi hasil pendugaan area kecil. Salah satu cara untuk mengatasi keberadaan pencilan adalah dengan menggunakan metode regresi kekar pada pendugaan area kecil. Penelitian dilakukan melalui metode simulasi dengan data yang dibangkitkan pada enam skenario. Skenario yang digunakan adalah kombinasi dari pengaruh spasial (spasial stasioner dan spasial non-stasioner) serta kontaminasi pencilan (tanpa pencilan, pencilan simetris, dan pencilan non-simetris). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode pendugaan GWEBLUP dan RGWEBLUP pada pendugaan area kecil serta membandingkan hasilnya dengan penduga langsung, EBLUP, dan REBLUP. Hasil pendugaan dievaluasi menggunakan relative root mean squared error (RRMSE). Studi kasus dilakukan dengan menggunakan data Susenas 2015 dan PODES 2014 untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita tiap kecamatan di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada enam skenario data, pendugaan area kecil menghasilkan dugaan dengan nilai median RRMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan pendugaan langsung. Pada karakteristik data yang terkontaminasi pencilan, penduga kekar merupakan penduga yang lebih efisien dibandingkan penduga non-kekar. Pada data yang memiliki pengaruh spasial non-stasioner, penduga yang terboboti geografis merupakan penduga yang lebih efisien dibandingkan penduga global. Pada data yang memiliki pengaruh spasial stasioner, penduga global lebih efisien dibandingkan penduga terboboti geografis. Pada studi kasus menggunakan data aktual, metode pendugaan tidak langsung (metode pendugaan area kecil) yang menambahkan peubah penyerta dari data PODES lebih efisien untuk digunakan dalam menduga nilai rata-rata pengeluaran per kapita di Kabupaten/Kota Bogor dibandingkan dengan pendugaan langsung.
Keyword: geographically weighted, outlier, small area estimation, spatial non stationary

Judul: Sifat Fisis Kayu Jati (Tectona grandis L.f.) dan Jabon (Neolamarckia cadamba Roxb.) Hasil Modifikasi Panas.
Abstrak: Modifikasi panas (heat modification), atau juga disebut sebagai perlakuan panas (heat treatment), merupakan salah satu teknologi yang memiliki prospek yang baik untuk peningkatan mutu kayu serta ramah lingkungan dalam penerapannya. Dalam penelitian ini, modifikasi panas diaplikasikan pada dua jenis kayu tropis yang umum dimanfaatkan secara komersial, yaitu jati dan jabon. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh modifikasi panas dengan pengeringan awal terhadap sifat fisis kayu jati (Tectona grandis L.f.) dan jabon (Neolamarckia cadamba Roxb. atau Anthocephalus cadamba Miq.). Hasil yang diperoleh adalah kerapatan dan berat jenis kedua kayu menurun setelah diberi perlakuan panas. Sifat higroskopisitas kayu pada keduanya berkurang seiring peningkatan suhu dan durasi pemanasan. Stabilitas dimensi kedua kayu tersebut meningkat yang ditandai dengan meningkatnya nilai anti-swelling efficiency (ASE) seiring bertambahnya waktu pemanasan. Hasil uji warna pada kedua kayu juga menunjukkan perubahan yang signifikan, terutama ketika dipanaskan dengan suhu 180 °C selama 6 jam. Perlakuan pemanasan yang direkomendasikan pada kayu jati adalah menggunakan suhu 150 °C selama 6 jam dengan pengeringan awal oven. Untuk jabon, pemanasan yang direkomendasikan adalah 180 °C selama 6 jam dengan pengeringan awal oven.
Keyword: kayu jabon, kayu jati, modifikasi panas, sifat fisis