Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Indikator Kemiskinan dengan Modifikasi Metode Cepat Bayes Empirik
Abstrak: Small Area Estimation (SAE) atau pendugaan area kecil merupakan salah satu metode pendugaan ketika data yang tersedia memberikan informasi yang terbatas. Metode ini merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk melakukan pendugaan pada area dengan contoh yang berukuran kecil atau bahkan pada area yang tidak terdapat contoh. Metode ini dapat diterapkan untuk menduga indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau desa dengan menggunakan data Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS). Pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau tingkat yang lebih kecil akan membantu pemerintah untuk mengetahui informasi kemiskinan secara lebih rinci. Metode Fast Empirical Bayes (FEB) atau metode cepat Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meduga indikator kemiskinan pada area kecil. Metode ini mampu menghasilkan dugaan yang baik pada populasi yang berukuran besar. Permasalahan muncul ketika terdapat area yang tidak memiliki contoh. Penambahan informasi gerombol dimanfaatkan untuk menduga indikator pada area tersebut. Penelitian ini melakukan kajian simulasi untuk membandingkan metode pendugaan langsung, Bayes empirik dan metode cepat Bayes empirik. Kajian simulasi juga dilakukan untuk mengevaluasi modifikasi metode cepat Bayes empirik pada area yang tidak memiliki contoh. Penerapan metode dilakukan untuk menduga indikator kemiskinan tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor dengan menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan data pada dua kondisi serta dengan skenario ukuran populasi atau fraksi sampling yang berbeda, yaitu dengan ukuran populasi kecil, sedang, besar dan sangat besar. PUkuran populasi sangat besar dipilih sesuai dengan ukuran populasi kecamatan di Kabupaten Bogor. Skenario-skenario ini dibangun dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai perbedaan pada metode pendugaan area kecil dalam menduga indikator kemiskinan. Evaluasi metode dilihat dengan menghitung nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) pada masing-masing metode. Hasil menunjukkan bahwa, metode cepat Bayes empirik mampu menghasilkan nilai dugaan dengan RB dan RRMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan metode pendugaan lain pada kondisi populasi besar dan populasi sangat besar serta tidak membutuhkan waktu komputasi yang lama. Sedangkan metode Bayes empirik lebih baik digunakan pada ukuran populasi sedang dan metode pendugaan langsung lebih cocok untuk ukuran populasi kecil. Penambahan pengaruh gerombol pada area yang tidak terdapat contoh mampu meningkatkan kualitas hasil dugaan pada metode cepat Bayes empirik.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, indikator kemiskinan, metode cepat Bayes empirik, pendugaan area kecil, populasi besar

Judul: Pengembangan Metode Pendugaan Area Kecil Melalui Penggunaan Informasi Gerombol Pada Area Yang Tidak Terdapat Contoh (Studi Kasus Indikator Kemiskinan Di Wilayah Bogor).
Abstrak: Survei merupakan salah satu metode pengumpulan data dengan mengambil sebagian populasi. Survei nasional memberikan informasi terbatas sehingga tidak dapat memberikan presisi yang tinggi untuk area dengan ukuran contoh kecil, bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih unit contoh. Dengan demikian untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan metode pendugaan area kecil. Pendugaan area kecil merupakan metode yang biasa digunakan untuk menduga parameter dengan ukuran contoh kecil, metode ini merupakan pendugaan tidak langsung atau berbasis model, sehingga diperlukan informasi tambahan dari peubah yang memiliki korelasi dengan peubah yang diamati yang disebut sebagai peubah penyerta. Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan parameter pada pendugaan area kecil. Permasalahan terjadi ketika model digunakan untuk memprediksi area yang tidak terdapat contoh dimana model tersebut hanya menggunakan model sintetik yang mengabaikan pengaruh acak dari area. Menambahkan informasi gerombol pada model sintetik dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini akan memodifikasi model pendugaan pada area yang tidak terdapat contoh dengan menambahkan informasi gerombol, mengkaji pengembangan model tersebut berdasarkan kajian simulasi dan menerapkan model untuk menduga indikator kemiskinan pada kajian aplikasi. Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan tiga indikator kemiskinan, yaitu: presentase penduduk dibawah garis kemiskinan (P0), Indeks kedalaman kemiskinan (P1), dan Indeks keparahan kemiskinan (P2). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan dua skenario populasi, yaitu skenario pertama dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada kondisi populasi ideal, yaitu karakteristik antar gerombol dapat dibedakan dengan baik. Skenario ke dua dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada penggerombolan yang beririsan. Kebaikan model yang diusulkan dievaluasi berdasarkan nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE). Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan menghasilkan prediksi yang lebih baik pada area yang tidak terdapat contoh. Data Susenas 2013 dan PODES 2014 digunakan pada aplikasi data rill untuk menduga indikator kemiskinan pada kecamatan yang tidak terdapat contoh di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan mampu memprediksi dengan nilai prediksi RRMSE yang lebih kecil pada area yang tidak terdapat contoh.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, Bayes empirik, indikator kemiskinan, 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: