Judul: Study of Small Area Estimation when Nighttime Lights as an Auxiliary Information is Measured with Error
Abstrak: Kebutuhan data yang lebih cepat, lebih detail dari segi cakupan wilayah serta kecapatan pengumpulan data adalah hal yang sangat dibutuhkan khususnya dalam percepatan pembangunan daerah. Data indikator kesejahteraan yang lebih detail hingga tingkat terkecil seperti kecamatan atau desa sangat jarang tersedia. Hal ini dapat menghambat perencanaan pembangunan daerah dari tingkat yang lebih kecil. Salah satu Data indikator untuk mengukur kesejahteraan masyarakat adalah angka kemiskinan. BPS sebagai penyedia data paling terpercaya di Indonesia saat ini melakukan penghitungan kemiskinan berdasarkan hasil Survei sosial ekonomi nasional (SUSENAS) yang dilakukan dua kali dalam setahun. Pada kegiatan tersebut hanya dapat menghasilkan estimasi pada level provinsi dan kabupaten kota. Apabila BPS ingin menduga sampai ke level yang lebih kecil tentu akan memakan biaya yang sangat besar, sehingga diperlukan metode statistik yang dapat mengatasi masalah ini. Metode alternatif yang sering digunakan untuk memperoleh data indikator kesejahteraan hingga level yang lebih kecil adalah metode Pendugaan Area Kecil atau lebih dikenal dengan Small Area Estimation (SAE). Penggunaan data lain atau peubah penyerta yang digunakan dalam pendugaan area kecil biasanya merupakan peubah yang dapat menjelaskan keragaman antar area kecil dan tidak mengandung galat. Data yang tidak mengandung galat sangat terbatas ketersediaannya, biasanya hanya diperoleh sepuluh tahun sekali. Seiring berkembangnya teknologi saat ini, big data bisa menjadi alternatif yang baik. Pemanfaatan big data sebagai peubah penyerta dalam pendugaan area kecil memberikan mikroskop baru dalam melihat dan memahami kompleksitas sosial. Penelitian ini memanfaatkan salah satu produk big data yaitu Nighttime lights (NTL) yang merupakan produk citra satelit. NTL digunakan sebagai peubah penyerta yang mengandung kesalahan pengukuran untuk menduga rata-rata pengeluaran perkapita level kecamatan di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini membandingkan hasil pendugaan langsung dengan metode Empirical Best Linear Unbiased Predictor - Fay Harriot (EBLUP-FH) dan SAE Measurement Error (SAE-ME). Hasil Penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan peubah penyerta NTL dalam menduga rata-rata pengeluaran per kapita kecamatan di Provinsi Jawa Tengah sangat bisa diandalkan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Relative Root Mean Square Error (RRMSE) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan hasil pendugaan langsung. Keikutsertaan efek kesalahan pengukuran pada peubah NTL dalam model sebaiknya diperhatikan. Metode SAE-ME memberikan nilai dugaan rata-rata pengeluaran per kapita yang paling mendekati publikasi BPS, dengan rata-rata RRMSE per kecamatan sebesar 7,5 persen.
Keyword: EBLUP-FH, Kesalahan Pengukuran, Nighttime Lights, SAE-ME

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Oversampling dan Pendekatan Regresi Kekar M-kuantil
Abstrak: Indikator kemiskinan meliputi persentase penduduk miskin (P0), indeks kesenjangan kemiskinan (P1), dan indeks keparahan kemiskinan (P2) dihitung melalui Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Pengambilan contoh Susenas dirancang untuk pendugaan level nasional, propinsi, dan kabupaten. Meskipun memiliki contoh yang sangat besar secara nasional tetapi ketika diterapkan untuk wilayah lebih kecil (kecamatan), jumlah contoh menjadi tidak cukup sehingga pendugaan langsung akan menghasilkan akurasi yang rendah. Untuk mengatasi kelemahan pendugaan langsung, solusi yang digunakan adalah dengan menambah jumlah contoh (oversampling) melalui survei tambahan. Akan tetapi pelaksanaan survei tambahan membutuhkan waktu, sumber daya manusia, dan biaya yang sangat besar. Untuk mengatasi kendala tersebut, diperlukan teknik pendugaan area kecil dengan tetap hanya menggunakan contoh aslinya. Penelitian ini menggunakan teknik pendugaan area kecil yang didasarkan pada model level unit dengan menggunakan data Sensus Penduduk 2010 (SP2010) dan Susenas 2015 sebagai penyedia peubah penyerta dan pengeluaran perkapita rumah tangga sebagai peubah responnya. Metode yang digunakan adalah model regresi M-kuantil yang memiliki karakteristik kekar terhadap pencilan. Model M-kuantil adalah model regresi yang menggunakan fungsi pengaruh �����(�����) dan nilai kuantil (q) tertentu untuk memboboti sisaan dalam pendugaan koefisien regresinya. Penelitian menggunakan tiga peubah penyerta yang diperoleh menggunakan metode stepwise regression yang sebelumnya dipilih dari delapan peubah kuesioner Susenas 2015 yang dianggap mempengaruhi pengeluaran rumah tangga. Pemilihan peubah juga mempertimbangkan ketersediaan dan kesamaan dengan peubah yang ada di SP2010. Ketiga peubah yang terpilih tersebut adalah: jumlah anggota rumah tangga (X1), lapangan usaha/pekerjaan kepala rumah tangga (X2), dan status/kedudukan kepala rumah tangga dalam usaha/pekerjaan (X3). Metode analisis dimulai dengan menentukan koefisien M-kuantil unit contoh (��������������� ) dan koefisien M-kuantil area (��������������� ) yang merupakan rata-rata dari koefisien M-kuantil unit. Matriks ���������������, vektor ���������������, nilai ���������������, dan fungsi pengaruh �����(�����) digunakan dalam prosedur IRLS untuk mendapatkan ����� ����� �����(���������������) dan sisaan ���������������. Penduga ����� ����� �����(��������������� ) dan sisaan ��������������� inilah yang menjadi dasar model dalam menduga indikator kemiskinan level kecamatan. Untuk menguji akurasi pendugaan, digunakan RRMSE terhadap dugaan indikator kemiskinan kecamatannya. Berdasarkan penghitungan, rata-rata RRMSE ����� ���������� (dalam %) level kecamatan adalah sebesar: 38.29%, 30.27%, 29.51%, dan 32.32% berturut-turut untuk pendugaan langsung (dengan oversampling), dan model M-kuantil (fungsi Huber, fungsi Hampel, fungsi Tukey Bisquare). Terlihat bahwa model M-kuantil yang menggunakan fungsi Hampel memiliki rata-rata nilai RRMSE paling kecil. Rata-rata RRMSE ����� ����� ����� dihasilkan oleh model M-kuantil yang menggunakan fungsi pembobot Hampel sebesar 38.78. Rata-rata RRMSE ����� ����� �����, nilai terkecil dihasilkan oleh fungsi pembobot Hampel. Secara umum, model Mkuantil yang menggunakan fungsi Hampel dan fungsi Huber selalu menghasilkan rata-rata RRMSE lebih kecil dibandingkan dengan pendugaan langsung dengan oversampling. Kesimpulan penelitian ini adalah, model M-kuantil dalam pendugaan area kecil mampu memberikan pendugaan yang akurasinya bisa menjadi alternatif bagi pendugaan langsung yang menggunakan oversampling.
Keyword: fungsi pengaruh, M-kuantil, oversampling, pendugaan area kecil

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: