Judul: Perbandingan Metode EBLUP dan Modifikasi EBLUP dalam Menduga Indikator Kemiskinan di Kabupaten Bogor
Abstrak: Contoh merupakan sekumpulan data yang dikumpulkan atau dipilih dari populasi menggunakan metode yang relevan. Salah satu metode untuk mengumpulkan data yang diperoleh adalah melalui survey. Dalam proses pengumpulan data untuk level yang kecil biasanya menggunakan ukuran contoh yang relatif kecil bahkan pada area tertentu mungkin saja tidak terambil unit contoh. Area yang memiliki ukuran contoh yang tidak cukup atau relatif kecil disebut sebagai area kecil atau small areas. Ukuran contoh yang sangat kecil akan memiliki ragam yang besar bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih menjadi unit contoh. Permasalahan tersebut diatasi dengan melakukan suatu penduga tak langsung yang “meminjam” kekuatan informasi dari area di sekitarnya yang dihubungkan melalui suatu pendekatan model (model-based). Salah satu pendekatannya dengan menggunakan metode tak langsung. Metode pendugaan tak langsung diantaranya metode pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Pendugaan area kecil merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter sub populasi dengan ukuran contoh kecil. Pada penelitian ini dalam menduga indikator kemiskinan menggunakan metode pendugaan langsung dan metode pendugaan tak langsung. Pendugaan langsung merupakan suatu metode pendugaan terhadap parameter populasi di suatu area yang hanya didasarkan pada data contoh yang diperoleh dari area tersebut. Pendugaan langsung pada umumnya didasarkan pada teknik penarikan contoh, seperti simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampilng, dan sebagainya. Metode pendugaan tak langsung yang digunakan adalah metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) dan modifikasi EBLUP. Terdapat 2 model dalam modifikasi EBLUP yaitu Model-1 dan Model-2. Model-1 mengasumsikan semua kecamatan di Kabupaten Bogor sebagai fixed effect.Model-2 mengasumsikan kecamatan yang merupakan pencilan sebagai fixed-effect dan kecamatan yang bukan pencilan diasumsikan sebagai random-effect. Pemilihan metode yang terbaik dalam menduga indikator kemiskinan berdasarkan nilai rataan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) yang terkecil. Model-2 merupakan model yang terbaik karena menghasilkan nilai rataan RRMSE paling kecil diantara metode lainnya. Model-2 menduga persentase kemiskinan (P0) di Kabupaten Bogor sebesar 8.741 %, indeks kedalaman kemiskinan (P1) sebesar 1.304 %, dan indeks keparahan kemiskinan (P2) sebesar 0.341 %.
Keyword: EBLUP, indikator kemiskinan, modifikasi EBLUP

Judul: Kajian Metode Pendugaan Area Kecil untuk Indikator Kemiskinan Melalui Pendekatan Regresi Kekar M-Kuantil
Abstrak: Pendugaan parameter indikator kemiskinan pada area yang tidak menjadi rencana dalam survey sering terkendala adanya data pencilan dimana akibat dari karakteristik dari data pengeluaran rumah tangga yang digunakan. Salah satu upaya untuk mengatasi hal tersebut adalah menggunakan suatu metode pendugaan area kecil yang kekar terhadap pencilan. Terdapat beberapa pilihan metode pendugaan area kecil yang bersifat kekar umumnya berbasis model linier campuran sebagai model konvensional. Akan tetapi model tersebut menuntut terpenuhinya suatu asumsi-asumsi kedistribusian pada model. Sebagai metode alternatif untuk menghindari hal tersebut dipilih suatu pendekatan melalui regresi M-kuantil yang diaplikasikan pada pendugaan area kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan di kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat melalui pendekatan metode M-kuantil untuk pendugaan area kecil dengan memanfaatkan ketersediaan data Susenas dan Potensi Desa yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penduga langsung indikator kemiskinan untuk proporsi penduduk miskin untuk tingkat kecamatan menghasilkan 11 kecamatan dengan penduga 0% akibat ketidakcukupan ukuran contoh. Dari tinjauan kualitas pendugaan, hasil Root Mena Square Error (RMSE) masih pada daerah yang dapat diterima.
Keyword: Indikator Kemiskinan, pendugaan area kecil, Regresi kekar, Regresi M-kuantil

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: