Judul: Pendugaan Parameter Model Regresi Terboboti Geografis Kekar pada Data Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Timur
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan metode pendugaan parameter regresi yang dapat menangani adanya perbedaan karakteristik berdasarkan lokasi amatan. Perbedaan karakteristik ini mengakibatkan adanya keragaman antar lokasi amatan (spasial). Pendugaan parameter regresi dengan RTG menghasilkan model regresi yang bersifat lokal untuk setiap lokasi amatan, yang diakibatkan oleh adanya pembobot spasial dalam proses pendugaan parameternya. Beberapa kasus data, tidak terkecuali data spasial dimungkinkan memuat data yang sangat berbeda dari data pada umumnya atau disebut pencilan. Pencilan pada data yang diamati berdasarkan wilayah/lokasi dipengaruhi oleh jarak. Pencilan yang dimaksud adalah adanya lokasi amatan yang mempunyai karakteristik yang sangat berbeda dengan karakteristik dari lokasi pada umumnya. Pencilan pada data spasial tidak dapat dihilangkan dari proses pendugaan. Hal ini dikarenakan setiap lokasi amatan, tidak terkecuali data yang teridentifikasi sebagai pencilan, mempunyai pengaruh terhadap lokasi sekitarnya. Metode lain dalam menangani pencilan adalah dengan pembobotan berulang. Regresi kekar (RK) merupakan metode regresi yang proses pendugaan parameternya menggunakan pembobotan berulang. Dua metode lain yang juga menggunakan pembobotan berulang adalah RTG kekar (RTGK) penduga-M dan RTGK penduga-S. Penelitian ini bertujuan menerapkan serta membandingkan beberapa model regresi. Model-model regresi yang digunakan dan dibandingkan adalah model regresi dengan metode kuadrat terkecil (MKT), RK penduga-M, RK penduga-S, RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S. Keenam model tersebut diterapkan pada data PDRB atas dasar harga konstan 2010 di Provinsi Jawa Timur tahun 2015 beserta peubah jumlah angkatan kerja (JAK), indeks pembangunan manusia (IPM), dan upah minimum regional kabupaten/kota (UMK). Berdasarkan nilai korelasi Pearson, peubah penjelas IPM mempunyai nilai korelasi terkecil, sedangkan nilai korelasi dari peubah penjelas JAK dan UMK tidak jauh berbeda. Selain itu, hasil pengujian Breusch Pagan menunjukkan bahwa data PDRB beserta peubah-peubah penjelas mengindikasikan adanya keragaman spasial, sedangkan pendeteksian pencilan dilakukan dengan melihat plot nilai duga terhadap sisaan dari model RTG, yang memperlihatkan Kota Surabaya sebagai pencilan. Hasil pemodelan RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S memperlihatkan adanya kabupaten/kota yang mempunyai penduga parameter yang bernilai negatif. Model-model regresi yang telah terbentuk dibandingkan berdasarkan keragaman sisaannya yang kemudian dipilih model terbaik berdasarkan nilai mean absolute deviation (MAD). Model RTGK baik penduga-M maupun penduga-S menghasilkan keragaman sisaan yang terkecil dibandingkan dari model lainnya. Nilai MAD menunjukkan bahwa model RTGK penduga-M adalah model terbaik untuk digunakan pada kasus ini. Hasil pendugaan nilai PDRB dari model RTGK penduga-M menunjukkan ketidakbiasan, yang dapat dilihat dari sebagian kabupaten/kota mempunyai nilai dugaan yang melebihi nilai aktualnya dan sebagian kabupaten/kota yang lainnya mempunyai nilai dugaan PDRB yang tidak melebihi nilai aktualnya. Pengujian parameter dari model RTGK penduga-M memperlihatkan adanya keragaman berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata untuk tiap kabupaten/kota. Peubah penjelas yang berpengaruh nyata dikelompokkan menjadi tujuh kelompok, yaitu peubah JAK (X1); peubah UMK (X3); peubah JAK dan IPM (X1, X2); peubah JAK dan UMK (X1, X3); peubah IPM dan UMK (X2, X3); peubah JAK, IPM, dan UMK (X1, X2, X3), serta tidak ada peubah yang berpengaruh nyata. Kota Surabaya dan Kabupaten Sidoarjo merupakan dua daerah yang nilai PDRB dipengaruhi oleh ketiga peubah penjelas. Adanya kabupaten/kota yang tidak mempunyai peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB sangat dimungkinkan karena keterbatasan penggunaan peubah penjelas, atau dengan kata lain, terdapat peubah lain yang mempunyai
Keyword: Pencilan spasial, RTGK penduga-M, RTGK penduga-S, PDRB

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Kekar dengan Simpangan Mutlak Terkecil dan Penduga-M (Studi Kasus: PDRB Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2015).
Abstrak: Regresi terboboti geografis (RTG) merupakan pengembangan dari analisis regresi berganda yang digunakan untuk menangani keragaman spasial. Parameter pada RTG beragam sehingga setiap lokasi amatan mempunyai nilai parameter yang berbeda-beda. Metode yang digunakan pada analisis RTG adalah metode kuadrat terkecil terboboti. Penggunaan metode ini tidak kekar terhadap pencilan sehingga dapat menghasilkan penduga parameter yang berbias. Penanganan pencilan pada RTG dapat dilakukan metode kekar atau metode yang tidak terpengaruh adanya pencilan. Berbagai metode kekar yang dapat digunakan antara lain metode median kuadrat terkecil (LMS), metode kuadrat terpangkas terkecil (LTS), metode simpangan mutlak nilai tengah (MAD), metode simpangan mutlak terkecil (LAD), metode penduga skala (penduga S), metode penduga maksimum likelihood (penduga M), dan metode penduga momen (MM). Metode LAD merupakan metode yang dikenal paling sederhana pada regresi dengan pendekatan non-parametrik dalam mengatasi pencilan. Metode penduga M merupakan metode dengan penduga yang dianggap memiliki tingkat keakuratan tinggi dibanding penduga tak bias lainnya. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi metode RTG kekar (RTGK) LAD dan penduga M (RTGK-M) pada data yang mengandung pencilan 5%, 10%, dan 15%, serta menggunakan metode RTGK pada data PDRB pulau Jawa tahun 2015. Data yang digunakan ada 2 macam yaitu data simulasi dan data penerapan. Pada data simulasi, pencilan didesain sebanyak 5 %, 10 %, dan 15%. Koordinat lokasi untuk membangkitkan parameter adalah pusat kabupaten/kota di Pulau Jawa. Data penerapan adalah PDRB kabupaten/kota dipulau Jawa tahun 2015 dengan jumlah tenaga kerja (��������1), pendapatan daerah (��������2), upah minimum kabupaten/kota (��������3), dan indeks pembangunan manusia (��������4) sebagai peubah penjelas. Pada kedua macam data ini diterapkan metode RTGK LAD dan RTGK-M. Pada data simulasi, kebaikan kedua metode ini dievaluasi berdasarkan nilai bias. Metode dengan bias terkecil akan diterapkan pada data penerapan. Pada data penerapan, kebaikan kedua metode dievaluasi berdasarkan mean absolute percentage error (MAPE), mean absolute deviation (MAD), dan R2 pseudo. Penduga parameter ��������̂1 dan ��������̂2 pada kedua pemodelan RTGK menghasilkan koefisien berbeda dengan RTG. RTGK LAD memiliki nilai bias kecil pada pencilan 5% dan 10%, sedangkan RTGK-M memiliki nilai bias kecil pada pencilan 15%. Hasil pengujian BP data PDRB diketahui PDRB pulau Jawa tahun 2015 memiliki keragaman spasial dan pengujian multikolinieritas diketahui tidak adanya multikolineritas antar peubah penjelas. Berdasarkan diagram kotak garis galat dari model RTG terdapat pencilan pada Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Tangerang, Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Utara, Kota Surabaya, Kota Jakarta Selatan, dan Kota Jakarta Pusat. Nilai MAPE dari RTGK LAD sebesar 31.08%, RTGK-M sebesar 37.61% yang nilainya lebih kecil dibanding RTG sebesar 47.4%. Pada penduga parameter iii RTGK LAD terdapat delapan kelompok kabupaten/kota yang memiliki kesamaan pengaruh dari peubah penjelas. Berdasarkan hasil kajian terdapat perubahan koefisien penduga paramater pada kedua metode RTGK dilihat dari besaran koefisien, nilai bias koefisien dan sebaran koefisien. Kedua metode RTGK mempunyai kekekaran pada pencilan lebih baik dibandingkan RTG. RTGK LAD paling baik digunakan untuk pencilan dengan jumlah yang kecil dan RTGK-M untuk pencilan dengan jumlah yang lebih besar.
Keyword: regresi terboboti geografis (RTG), kekar, simpangan mutlak terkecil (LAD), penduga M

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: