Judul: Pemodelan Kematian yang Diakibatkan oleh Pembunuhan dan Bunuh Diri di Lithuania pada Tahun 2003-2004
Abstrak: Many daily problems can be assumed as stochastic processes. Therefore stochastic processes are very important subjects. One of them is modeling the geographical variation of mortality risk. This paper considers numerical issues of the empirical Bayesian approach model applied to the low rate estimation. The condition for nonsingularity of Bayesian estimation is given and the convenient iterative algorithm for the estimation is described. The clustering algorithm is also developed. It uses the property of Poisson-Gaussian model to treat probabilities of events in populations being the same, if the variance of probabilities is small. If the population size is not taken into account, then the estimation of relative risk (RR), which is only based on a few cases to produce a map, is not good. Empirical Bayes estimation has been proven to have smaller squared error than that of RR estimator. Integrating and maximizing likelihood functions is done by using a mathematical software. This paper refers mainly to the paper of Sakalauskas (2010) entitled On the Empirical Bayesian Approach for the Poisson-Gaussian model.
Keyword: Poisson-Gaussian model, mortality modeling, Empirical Bayesian

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: Material Tekstil Hidrofilik Berbasis Komposit Chitosan-Pva-Zno
Abstrak: Material tekstil berbasis komposit chitosan-PVA-ZnO merupakan alternatif baru serat tekstil yang memiliki sifat hidrofilik. Tujuan penelitian ini adalah membuat dan menentukan karakteristik komposit chitosan-PVA-ZnO sebagai material serat tekstil hidrofilik. Material dibuat dengan empat formula berbeda (A, B, C, D) dengan variasi komposisi PVA-ZnO dan chitosan asetat. Berikutnya, formula komposit dibuat serat dengan teknik pemintalan basah dan film dengan pencetakan. Uji kuat tarik dan elongasi dilakukan pada serat. Adapun uji lainnya seperti uji mikroskopik, laju transmisi uap air dan sudut kontak air dilakukan pada material film. Material komposit serat yang dihasilkan memiliki diameter rata-rata 1,52 ± 0,13 mm dan panjang 201,25 ± 21,34 mm. Secara mikrostruktur material berbentuk pori-pori, bersifat higroskopis, dan permukaan yang diselimuti bintil putih. Kuat tarik yang dihasilkan 21,70 ± 0,84 N hingga 27,63 ± 0,01 N, elongasi 321,51 ± 1,41 % hingga 352,97 ± 1,36 %, laju transmisi uap air 0,545 ± 0,120 g/m2/24 jam hingga 3,620 ± 1,188 g/m2/24 jam dan sudut kontak air 45,0 ± 0,0° hingga 55,0 ± 1,0°, yang menunjukkan komposit memiliki sifat hidrofilik.
Keyword: chitosan, hidrofilik, komposit, serat tekstil