Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Melalui Pemodelan Regresi M-kuantil pada Data yang Mengandung Pencilan (Studi Kasus: Kemiskinan di Kabupaten Bogor)
Abstrak: Penanggulangan masalah kemiskinan seharusnya didukung dengan penggunaan data yang akurat, efektif, dan efisien. Permasalahan muncul ketika kemiskinan akan diidentifikasi pada level daerah yang lebih kecil, misal pada tingkat kecamatan atau kelurahan/desa, sedangkan data yang dimiliki berskala kabupaten atau provinsi. Perolehan statistik pada tingkat tersebut akan menghasilkan ragam yang besar karena ukuran contoh sasaran yang kecil atau bahkan tidak tersedia. Pendugaan langsung menjadi sangat berisiko untuk dilakukan pada level subdomain. Sebagai alternatif, pendugaan area kecil dilakukan melalui pendekatan pendugaan secara tidak langsung melalui pemodelan. Metode ini dapat digunakan untuk mengukur kemiskinan suatu wilayah kecamatan atau kelurahan/desa dengan memanfaatkan data hasil kegiatan survei nasional berskala kabupaten maupun provinsi. Pemodelan regresi M-kuantil merupakan salah satu metode pendugaan tidak langsung yang bersifat kekar terhadap adanya pencilan. Dalam penelitian ini, peneliti melakukan evaluasi simulasi statistik sebagai salah satu bentuk evaluasi empiris terhadap pengaplikasian metode pemodelan regresi M-Kuantil pada pendugaan area kecil untuk data ekonomi di Indonesia. Simulasi Monte Carlo dilakukan sebagai pengukur kualitas penduga bias dan RMSE dengan metode nonparametrik bootstrap ketika digunakan untuk mengestimasi pendugaan indikator kemiskinan proporsi kemiskinan (P0) dan kedalaman kemiskinan (P1) dengan pemodelan M-kuantil. Pemodelan regresi M-kuantil digunakan karena metode tersebut bersifat semiparametrik yang berbasis kuantil yang menjamin pendugaan bersifat kekar dan tidak memerlukan asumsi sebaran teoritis yang kuat. Simulasi dilakukan dengan merancang empat skenario pencilan yang mengontaminasi efek acak area dan efek acak individu, yaitu kondisi ketika (1) tidak terdapat pencilan, baik pada level area maupun level individu, (2) terdapat pencilan pada level area, (3) terdapat pencilan pada level individu, dan (4) terdapat pencilan pada level area dan level individu. Penerapan pendugaan langsung dan pemodelan M-kuantil dilakukan pada setiap skenario, lalu hasil pendugaan indikator kemiskinan P0 dan P1 pada setiap skenarionya diperbandingkan. Ukuran kebaikan model diduga dengan menggunakan nilai bias dan RMSE pada setiap indikator dan setiap skenario. Hasil menunjukkan bahwa pemodelan regresi M-kuantil cukup efektif digunakan untuk menduga indikator kemiskinan ketika terdapat pencilan pada efek acak individu, tetapi tidak efektif digunakan ketika terdapat pencilan pada efek acak area. Kajian data aktual menunjukkan bahwa pemodelan M-kuantil mampu menduga indikator kemiskinan yang diduga 0% oleh pendugaan langsung.
Keyword: Monte Carlo, pemodelan regresi M-kuantil, indikator kemiskinan, pendugaan area kecil, pencilan, efek acak area, efek acak individu

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: