Judul: Pemodelan Area Kecil Untuk Menduga Angka Kematian Bayi Melalui Pendekatan Model Regresi Poisson Bayes Berhirarki Dua-Level Pembimbing
Abstrak: Pembahasan mengenai pendekatan model Bayes berhirarki yang diterapkan pada pendugaan area kecil untuk data yang berbentuk cacahan relatif masih sedikit. Penggunaan pendekatan hirarki Bayes yang saat ini masih terbatas, padahal pendekatan ini mempunyai beberapa keuntungan, diantaranya yaitu: (1) spesifikasi modelnya adalah langsung dan dapat digunakan untuk memodelkan berbagai sumber keragaman yang berbeda, (2) masalah inferensinya relatif lebih jelas dan komputasinya juga relatif lebih mudah dengan menggunakan teknik rantai Markov Monte Carlo. Dalam pendekatan Bayes berhirarki, dinyatakan terlebih dahulu sebaran prior pada parameter model, kemudian diperoleh sebaran posterior dari parameter yang diamati. Secara khusus, inferensi yang didasarkan pada sebaran posterior untuk parameter tersebut diduga melalui rata-rata posterior, dan presisinya diukur melalui ragam posterior. Walaupun pendekatan Bayes berhirarki ini mempunyai beberapa kelebihan, namun pendekatan ini memerlukan spesifikasi mengenai subjektif prior, ( ), pada parameter model . Prior pada parameter bisa jadi merupakan prior yang bersifat informatif. Prior yang informatif yang berdasarkan pada informasi prior menurut hasil kajian penelitian sebelumnya yang relevan dengan gugus data yang sedang dikaji. Namun demikian, dalam prakteknya prior informatif ini jarang tersedia, terutama apabila diterapkan pada masalah kebijakan publik. Dalam disertasi ini menganalisis dan membahas tentang struktur model alternatif pada saat peubah respons yang diamati berbentuk data cacahan, baik secara teoritis maupun melalui studi simulasi. Spesifikasi Bayes diturunkan melalui model Fay-Harriot (Fay dan Harriot, 1979) dan model Poisson linear terampat. Kombinasi dari kedua model tersebut menghasilkan suatu model yang disebut dengan model regresi Poisson Bayes berhirarki. Pengembangan model Bayes berhirarki yang memadukan konsep model Fay-Harriot dan model linear menggunakan dua buah sebaran prior yang berbeda, yaitu sebaran prior gamma yang merupakan prior yang bersifat conjugate bagi likelihood Poisson, serta invers-gamma yang merupakan prior yang bersifat non-conjugate bagi likelihood Poisson. Model yang diusulkan dalam disertasi ini diimplementasikan dengan menggunakan percontohan Gibbs. Model ini kemudian diaplikasikan untuk menganalisis angka kematian bayi level kecamatan di Kabupaten Bojonegoro, Provinsi Jawa Timur. Berdasarkan hasil aplikasi ini ditemukan bahwa model regresi Poisson Bayes berhirarki dengan sebaran prior invers-gamma memberikan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan model dengan sebaran prior gamma. Kesimpulan ini dibuat berdasarkan pada berbagai kriteria pada diagnostik model, seperti uji diagnostik konvergensi rantai Markov, ukuran kecocokan model Bayes, analisis residu, serta beberapa ringkasan statistik lainnya (bias dan kuadrat tengah galat).
Keyword: small area estimation, Fay-Herriot model, generalized linear models, Poisson distribution, Markov chain Monte Carlo, Gibbs sampling.

Judul: Model Zero Inflated Binomial pada Pendugaan Area Kecil dengan Aplikasi pada Data Kematian Bayi di Indonesia.
Abstrak: Kematian bayi merupakan kejadian biner, yaitu mati atau hidup di tahun tertentu yang disebut respon biner dengan peluang sukses (mati), 𝜋�������, dan batas atas (𝑛�������). Data seperti ini biasanya mengikuti sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������). Ketika penarikan contoh dalam studi kematian bayi pada setiap desa di Provinsi Jawa Barat, Indonesia, terjadi banyak nilai nol pada jumlah kematian bayi di banyak wilayah/desa, akibatnya teknik statistika standar seperti regresi dan GLM tidak berlaku. Oleh karena itu, model zero inflated harus digunakan. Model ini disebut model dua-komponen. Dalam statistik, model zero inflated adalah model statistika yang berdasarkan sebaran peluang zero inflated, yaitu sebaran yang memperhitungan peluang terjadinya amatan bernilai nol. Seringkali, banyaknya nilai nol dalam contoh tidak dapat diakomodasi dengan baik oleh model binomial. Oleh karena itu, model baru diperlukan untuk menangani jenis ini data, seperti zero inflated Poisson (ZIP), zero inflated negative binomial (ZINB), model Hurdle, dll. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) untuk mengatasi overdispersi/kelebihan nilai nol dalam sebaran binomial. Model ZIB bekerja dengan dua komponen yang sesuai dengan proses pembangkitan dua komponen nilai nol, yaitu sebaran biner yang menghasilkan kelebihan nilai nol (model logit umum digunakan) dan sebaran binomial yang menghasilkan nilai cacahan. Metode pendugaan area kecil (SAE) yang biasa menggunakan model linier dan mengasumsikan peubah respon serta pengaruh acak area menyebar normal. Pada data yang tidak menyebar normal, metode SAE biasa dapat menghasilkan bias dan penduga yang tidak stabil. Penelitian ini mendiskusikan studi metode SAE untuk mengatasi data binomial yang mengalami overdispersi. Pada jenis data tersebut, model binomial kurang pas dan kesalahan jenis I dapat meningkat atau higher false positive rates. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) dalam hal pendugaan area kecil kemudian menerapkan model ZIB untuk menduga proporsi kematian bayi di Indonesia. Pendekatan dasar untuk model tersebut berdasarkan dua-komponen model dengan peluang campuran sebesar 𝑝�������. Pertama, model linier campuran terampat untuk bagian nilai bukan nol dari sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������) yang diasumsikan. Kedua, model linier campuran terampat untuk indikator biner pada nilai nol atau bukan. Penelitian ini menggunakan penduga terbaik empirik logit (logit empirical best predictor, EBP) untuk menghasilkan dugaan dari model ZIB pada SAE, yang kemudian akan diterapkan pada data kematian bayi di Indonesia. Kebaikan model diinvetigasi secara analitik menggunakan simulasi dan bootstrap. Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan lebih baik dibanding model binomial pada SAE. Metode tersebut dapat digunakan untuk menduga proporsi kematian bayi di setiap area sebaik di setiap kota/kabupaten di Jawa Barat, Indonesia.
Keyword: bootstrap, prediksi terbaik empirik, kematian bayi, pendugaan area kecil, zero inflated binomial

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