Judul: Pendugaan parameter volume penggunaan bahan bakar minyak (BBM) kendaraan roda dua menggunakan pendekatan metode jackknife
Abstrak: Pengetahuan sebaran data dan parameter populasi sangat penting untuk mengetahui karakteristik suatu populasi. Karakteristik populasi merupakan unsur penting, yang diharapkan mampu memberikan informasi baru. Informasi tersebut kemudian dijadikan acuan dalam menentukan keputusan. Pendugaan sebaran data dan parameter populasi dapat menggunakan metode momen. Apabila asumsi-asumsi yang ada dalam proses pengumpulan data sulit untuk dipenuhi, maka metode yang bersifat robust sangat tepat untuk diterapkan. Salah satu metode robust yaitu metode bootstrap diterapkan untuk menduga sebaran dan parameter dari data volume penggunaan BBM. Dalam penelitian ini digunakan metode robust lainnya yaitu metode jackknife untuk menduga parameter dari data tersebut. Dari ketiga metode pendugaan ini, akan dibandingkan hasil dugaan parameternya.
Keyword: Sebaran data, Dugaan parameter, Jackknife

Judul: Pendugaan Sebaran Volume Penggunaan Bahan Bakar Minyak (BBM) Kendaraan Roda Dua Menggunakan Metode Bootstrap (Studi Kasus : Wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, Dan Bekasi (JABODETABEK)
Abstrak: Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan komoditas penting dalam pemenuhan energi terutama bagi pemilik kendaraan bermotor. Kendaraan roda dua merupakan kendaraan yang paling banyak dimiliki masyarakat karena harga yang terjangkau. Data hasil survei tidak dapat menunjukkan pendugaan sebaran dikarenakan faktor mobilitas dan pengkondisian dengan asumsi tertentu tidak mungkin dilakukan, sehingga rnemerlukan metode nonparametrik yang memungkinkan asumsi-asumsi yang terkondisikan dapat diabaikan. Teknis pendugaan scharan populasi yang memungkinkan adalah metode penarikan eontoh berulang (resampling) dengan metode bootstrap. Penelitian ini mengkaji pendugaan sebaran yang paling tepat untuk menghampiri sebaran populasi dan menduga parameter dari sebaran yang paling menghampiri. Indikator yang digunakan adalah Nilai-P dan statistik dari uji kesesuaian sebaran. Pendugaan langsung memberikan hasil yaitu nilai-P < 0. (0.=0, I 0) untuk semua uji kesesuaian sebaran. Statistik terkecil untuk pendugaan langsung adalah statistik untuk sebaran lognormal, sehingga memberi keeenderungan bahwa data menyebar menurut sebaran lognormaL Metode bootstarp untuk ulangan bootstrap (B) berukuran kecil memberi hasil bahwa sebaran eksponensial tidak layak untuk menghampiri sebaran populasi. Metode bootstrap dengan B standard memberikan hasil bahwa sebaran yang paling konsisten adalah sebaran lognormal dan gamma, sementara seharan weibull dan normal sudah tidak konsisten menghampiri pada B = 1000. Dengan eontoh besar, dimana B = 3000 dan 5000 sebaran gamma sudah tidak lagi mampu menghampiri sebaran populasi karena untuk berbagai jumlah resompling (n) nilai-P < 0., sehingga sebaran yang paling tepat untuk menduga sebaran populasi adalah sebaran lognormaL Nilai pendugaan parameter memberikan hasil bahwa dugaan Zeta (I;) adalah 0,3 dan untuk dugaan Sigma (0') adalah 0,06. Parameter lain yang diduga adalah Mean yaitu sebesar 1,38 dan Standard Deviasi sebesar 0,09. Standard error dari B = 5000 dan 7000 seeara asimtotik mendekati 0,01. Selang kepercayaan untuk 1; adalah [-0, I ; 0,5] dan untuk 0' adalah [0,05 ; 0,8].
Keyword: 

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: