Judul: Pemanfaatan Twitter pada Penerapan Pendugaan Area Kecil dalam Pendugaan Elektabilitas Calon Gubernur Provinsi Jawa Tengah
Abstrak: Suatu survei dirancang untuk menduga elektabilitas calon gubernur Provinsi Jawa Tengah pada tingkat provinsi. Ukuran contoh pada kabupaten/kota sedikit atau bahkan tidak ada. Sedikitnya ukuran contoh dapat menyebabkan nilai dugaan elektabilitas tidak presisi. Pendugaan area kecil dapat mengatasi masalah tersebut tanpa meningkatkan ukuran contoh. Terdapat dua hal yang dibutuhkan dalam pendugaan kecil yaitu model area kecil dan informasi dari luar survei. Elektabilitas diduga secara tidak langsung menggunakan model area kecil. Modifikasi model dilakukan pada pendugaan tidak langsung elektabilitas kabupaten/kota yang tidak ada contonnya. Informasi dari luar survei yang digunakan berasal dari media sosial Twitter serta data dari pilkada dan pilgub periode sebelumnya. Twitter diidentifikasi untuk menyediakan informasi tambahan yang bisa didapatkan dan layak digunakan. Kuadrat tengah galat (KTG) dugaan elektabilitas diduga menggunakan metode resampling. Pendugaan elektabilitas pada tingkat provinsi untuk pendugaan langsung maupun tidak langsung memiliki presisi yang sama, namun pendugaan tidak langsung memiliki keunggulan mampu menduga elektabilitas pada tingkat kabupaten/kota.
Keyword: pendugaan area kecil, twitter, elektabilitas

Judul: Penggunaan Twitter sebagai Penyedia Peubah Penyerta dalam Pendugaan Area Kecil (Studi Kasus Pendugaan Elektabilitas Pasangan Calon Presiden dan Calon Wakil Presiden Pilpres 2019).
Abstrak: Suatu survei tentang elektabilitas pasangan calon presiden dan calon wakil Presiden pada Pilpres 2019 dirancang untuk menduga elektabilitas pada tingkat nasional. Ketika data hasil survei digunakan untuk menduga elektabilitas pada tingkat provinsi data terlalu sedikit bahkan pada beberapa provinsi contoh yang diambil hanya ada sebanyak 20 dari sekian ratus ribu pemilih. Padahal, elektabilitas pada tingkat provinsi sangat diperlukan untuk mengetahui bagaimana peta kekuatan masing-masing pasangan calon. Strategi dalam pemilu akan bisa diatur jauh lebih efektif jika elektabilitas pada tingkat provinsi dapat diketahui. Memperbesar ukuran contoh pada masing-masing provinsi tentu dapat dilakukan tetapi hal tersebut sangat tidak efektif dari segi waktu, biaya, dan tenaga. Metode pendugaan area kecil dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Pendugaan dilakukan secara tidak langsung melalui suatu pemodelan yang memanfaatkan informasi dari berbagai sumber. Sumber lain yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari Twitter. Orang-orang menjadi sangat tertarik pada topik pembicaraan elektabilitas menjelang Pemilihan Presiden 2019. Pemilihan presiden menjadi topik yang ramai diperbincangkan di media sosial. Topik pembicaran pada Twitter dapat memuat hal-hal yang bersifat positif ataupun negatif sehingga menarik untuk dilihat bagaimana sentimennya. Ketika elektabilitas pasangan calon presiden dan wakil presiden dikaitkan dengan topik pembicaraan di Twitter dan akan menjadi sangat menarik jika ternyata kedua hal tersebut saling berhubungan. Informasi yang diekstrak dari media sosial dapat sangat berguna sebagai informasi tambahan dalam pendugaan area kecil untuk menduga elektabilitas pasangan calon presiden pada setiap provinsi. Pendugaan area kecil dengan memanfaatkan Twitter sebagai informasi tambahan ini merupakan sesuatu hal yang baru sehingga diperlukan suatu kajian terlebih dahulu untuk mengetahui apakah Twitter mampu dijadikan sumber informasi tambahan dalam pendugaan area kecil. Material yang diekstrak untuk memperoleh sentimen adalah kicauan masyarakat yang berisi masing-masing topik pembicaraaan pasangan calon presiden dan wakil presiden. Proses yang dilakukan adalah menghitung skor sentimen untuk setiap kicauan lalu menghitung rata-ratanya untuk setiap provinsi. pada dasarnya skor sentimen untuk setiap kicauan dihitung hanya mencocokkan kata negatif dan kata positif. Pendugaan area kecil menggabungkan data survei dan sentimen masyarakat dari Twitter melalui suatu pemodelan. Tidak semua populasi pemilih merupakan pengguna Twitter sehingga diperlukan pengukuran kesalahan dalam pemodelan. Berdasarkan hasil survei yang dilaksanankan pada Februari 2019, Pasangan Calon nomor urut 01 lebih unggul dari Pasangan Calon nomor urut 02 dalam skala nasional. Hal ini juga diikuti dengan lebih baiknya sentimen pasangan Pasangan Calon nomor urut 01 pada tingkat nasional. Sentimen yang diperoleh dari setiap provinsi cukup mampu menggambarkan pergerakan elektabilitas paslon di masing-masing provinsi. Skor sentimen pada tingkat provinsi mampu memprediksi dengan benar pasangan mana yang akan menang pada Pilpres 2019 pada 23 dari 33 provinsi di Indonesia. Skor sentimen pada tingkat nasional mampu memprediksi dengan benar pasangan mana yang akan menang pada Pilpres 2019. Nilai koefisien korelasi Pearson antara nilai dugaan tidak langsung elektabilitas pada setiap provinsi dengan hasil perolehan suara Pilpres 2019 pada setiap provinsi adalah sebesar 0.7212. Nilai tersebut menandakan bahwa pendugaan elektabilitas menggunakan metode pendugaan area kecil dengan memanfatkan Twitter sebagai penyedia peubah penyerta cukup mampu menggambarkan perolehan suara Pilpres 2019 karena memiliki korelasi yang kuat.
Keyword: elektabilitas, media sosial, pendugaan area kecil, sentimen, twitter

Judul: Peptides Hydrolysate Derived from Collagen of Snakehead Murrel (Channa striata) Skin Demonstrate Anti-oxidant and Anti-cholesterol Activities.
Abstrak: Anti-cholesterol and anti-oxidant play crucial role to combat cardiovascular disease (CVD) related to formation of arterial plagues from oxidation of cholesterol. In the past decades, research on bioactive peptides demonstrating anti-cholesterol and anti-oxidant activities have been reported as the alternative drugs. In this study, acid soluble collagen was extracted from the skin of snakehead murrel and employed to induce production of collagenase by Bacillus licheniformis F11.4. The collagenases secreted were in turn purified through AKTA Purifier (ion exchange, DEAE column) and used to produce peptides hydrolysate. The purified enzymes were grouped in two distinct collagenase fractions, designated as fraction D and F. Peptides hydrolysate produced by the fraction D was found to demonstrate HMG-CoA inhibitor activity comparable to pravastatin and limited anti-oxidant activity. Meanwhile, peptides hydrolysate generated using the fraction F demonstrated anti-oxidant activity comparable to BHT (2mM), vitamin C (2mM) and vitamin E (2mM), but limited HMG-CoA activity. Combination of the fraction D and F resulted in substantial HMG-CoA inhibition and anti-oxidant activities.
Keyword: Anti-cholesterol, anti-oxidant, bioactive peptide, collagen, collagenase, snakehead murrel