Judul: Kajian Peningkatan Pendugaan Kualitas Area Kecil melalui Transformasi Peubah Target
Abstrak: Linier Mixed Models (LMM) telah dipelajari lebih luas baik secara teori maupun penerapan. Sebagai salah satu jenis LMM yang spesifik, model Fay- Herriot telah digunakan pada penerapan pendugaan area kecil (small area estimation). Pendugaan area kecil (SAE) dengan penduga langsung menghasilkan penduga galat yang tidak dapat diterima dikarenakan ukuran contohnya terlalu kecil. Pendugaan area kecil merupakan suatu metode yang digunakan untuk menduga parameter pada area kecil dengan memanfaatkan informasi dari luar area, dari dalam area itu sendiri dan dari luar survey dan suatu area dikatakan kecil jika contoh yang diambil pada area tersebut tidak mencukupi untuk melakukan pendugaan secara langsung dengan hasil yang akurat. Model Fay-Herriot yang diterapkan dalam pendugaan area kecil umumnya perlu dilakukan transformasi agar pendugaan yang didapatkan menghasilkan penduga yang baik. Transformasi diperlukan umumnya untuk memenuhi asumsi sebaran data. Untuk peubah target atau peubah yang menjadi perhatian (interested variable) yang berjenis data positif seperti data pendapatan masyarakat, transformasi standar yang dilakukan adalah log. Meskipun menurut kepercayaan umum transformasi log dapat menurunkan keragaman data dan membuat data lebih sesuai dengan sebaran normal, namun hal ini tidak selalu tepat untuk digunakan karena bergantung pada sebaran data targetnya (���������). Transformasi lainnya yang biasa digunakan yaitu transformasi Box-Cox (BC). Namun, transformasi ini memiliki truncated problem, sehingga transformasi BC tidak cocok dengan asumsi kenormalan (tidak memenuhi batas –∞ sampai ∞). Untuk menghapus keterbatasan pada transformasi BC serta menjaga sifat non-negatif bagi ��������� terdapat transformasi alternatif lainnya yaitu transformasi dual power (DP). Transformasi ini merupakan hasil modifikasi dari model BC yang terdiri dari dua fungsi kekuatan (power function), yaitu positive power dan negative power maka peneliti menyebut modifikasi ini sebagai dual power transformation. Penelitian ini menyarankan alternatif transformasi selain logaritma dalam menangani data yang miring (skewed data) yang dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam pendugaan pada model pendugaan area kecil. Transformasi BC dan DP adalah metode yang disarankan karena hasil dari studi simulasi menunjukkan bahwa keduanya dapat menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan data tanpa transformasi ataupun dengan transformasi log. Meskipun DP tidak konsisten menghasilkan nilai rataan MAPE terkecil, tetapi secara teknis, DP dapat mengatasi truncated problem yang terjadi pada BC. Sehingga transformasi baru ini diusulkan menjadi transformasi terbaik untuk mengatasi ketidaknormalan pada data ���������. Karena transformasi ini menghasilkan fungsi monoton yang memiliki domain bilangan real positif (ℝ+) dan rentang bilangan real utuh (ℝ).
Keyword: Box-Cox, dual-power, logaritma, transformasi, small area

Judul: Kajian Transformasi Logaritma Untuk Penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction Pada Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Berbagai survei umumnya dirancang untuk menduga parameter populasi berskala nasional. Masalah akan timbul jika dari survei tersebut ingin diperoleh informasi untuk area yang lebih kecil, misalnya pada level propinsi,level kabupaten atau level kecematan. Ukuran contoh pada level area tersebut biasanya sangat kecil sehingga statistik yang diperoleh akan memiliki ragam yang besar. Guna mengatasi hal ini, dikembangkan sebuah metode pendugaan parameter yang dikenal metode pendugaan area kecil (small area estimation, SAE). Salah satu metode dalam pendugaan area kecil adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) telah banyak digunakan untuk Small Area Estimation. Beberapa tahun kemudian pendekatan EBLUP dikembangkan dengan memasukkan pengaruh spasial ke dalam model. Penduga EBLUP dengan memperhatikan pengaruh acak area yang berkorelasi spasial dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Penduga SEBLUP maupun EBLUP menggunakan model campuran linier dalam pendugaannya. Model campuran linier memiliki asumsi distribusi normal sehingga data (peubah yang menjadi perhatian) yang digunakan pada penduga SEBLUP maupun EBLUP harus memilki distribusi normal. Pada kenyataanya, data yang ditemukan dilapangan memiliki distribusi tidak normal sehingga model yang digunakan untuk pendugaan akan memberikan hasil yang kurang baik. Salah satu dari metode untuk menangani masalah tersebut adalah dengan menggunakan transformasi logaritma pada peubah yang menjadi perhatian agar distribusinya mendekati distribusi normal. Pada kenyataannya, ada juga data yang memilki distribusi tidak normal sekaligus memilki pengaruh spasial sehingga diperlukan metode pendugaan yang tepat untuk menangani masalah tersebut. Pada penelitian ini, transformasi logaritma dilakukan pada metode SEBLUP. Penduga ini diharapkan dapat menghasilkan penduga dengan presisi dan akurasi yang lebih baik. Penduga transformasi logaritma SEBLUP juga diharapkan dapat mengatasi data yang memilki distribusi tidak normal sekaligus memiliki pengaruh spasial. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan bahwa penduga transformasi logaritma SEBLUP memiliki nilai rata-rata BR dan nilai rata-rata AKTGR yang hampir sama jika dibandingkan dengan penduga transformasi logaritma EBLUP. Hasil simulasi ini sejalan dengan hasil studi kasus rata-rata pengeluaran per kapita tingkat kecamatan di kota atau kabupaten Bogor 2010. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penduga transformasi logaritma SEBLUP dan penduga transformasi logaritma EBLUP sama baiknya. Kedua penduga tersebut memiliki performa yang sama dalam melakukan pendugaan area kecil.
Keyword: EBLUP, SAE, SEBLUP

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4