Judul: Model Pengaruh Acak Dua-bagian dalam Pendugaan Area Kecil: Pendugaan Tingkat Kemiskinan di Kabupaten Cianjur
Abstrak: Pendugaan secara langsung sering dihadapkan pada masalah ukuran contoh yang kecil atau contoh yang tidak terwakili di dalam survei, sehingga statistik yang diperoleh akan memiliki ragam yang besar dan akurasi yang rendah. Masalah seperti ini dapat diatasi dengan menggunakan pendugaan area kecil (small area estimation) yaitu dengan meningkatkan efektifitas contoh menggunakan informasi dari dalam area, luar area maupun survei yang berbeda. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mendapatkan penduga yang valid dalam situasi peubah respon campuran yaitu respon biner dan respon kontinu di area kecil. Dalam hal ini digunakan model pengaruh acak dua-bagian yang membagi model menjadi dua bagian yaitu model linear campuran (linear mixed model) untuk respon dengan sebaran kontinu dan model linear campuran terampat (generalized linear mixed model) dalam bentuk logistik untuk respon biner. Hasil pendugaan tidak langsung dengan model pengaruh acak dua-bagian menggunakan pendekatan jackknife untuk memperbaiki keragaman dari penduga langsungnya. Selain itu model dua-bagian dapat digunakan untuk menduga desa-desa yang tidak disurvei yaitu proporsi tidak miskin dan besar rata-rata pengeluaran per kapita di Kabupaten Cianjur.
Keyword: 

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: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable