Judul: Model Campuran Linier Terampat dengan Pengaruh Wilayah dan Waktu untuk Analisis Data Kemiskinan di Provinsi Aceh.
Abstrak: Model linier terampat (MLT) adalah pendekatan yang dapat digunakan untuk memodelkan data dengan respon yang tidak harus menyebar normal. MLT digunakan untuk memodelkan data dengan respon yang memiliki sebaran keluarga eksponensial, seperti sebaran Poisson, binom, dan lain-lain. Apabila ke dalam model MLT ditambahkan suatu pengaruh acak, maka model seperti ini dinamakan model campuran linier terampat (MCLT). Zeger dan Liang (1986) memperkenalkan suatu pendekatan alternatif dalam melakukan pendugaan parameter pada MLT untuk menangani kasus autokorelasi pada data dengan pengamatan berulang. Pendekatan tersebut dinamakan dengan generalized estimating equation (GEE). Dalam GEE, autokorelasi pada data ditangani dengan cara mengoreksi matriks ragam-koragam melalui penyesuaian bentuk suatu matriks tertentu yang disebut working correlation matrix. Dalam penelitian ini, permasalahan yang dikaji adalah mengenai kemiskinan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel kemiskinan, yang berisikan peubah-peubah indikator kemiskinan serta beberapa peubah lain yang diduga memengaruhi kemiskinan. Peubah respon yang digunakan adalah peubah-peubah indikator kemiskinan, yaitu persentase jumlah penduduk miskin (P0) dan indeks kedalaman kemiskinan (P1). Peubah P0 merupakan proporsi jumlah penduduk miskin terhadap jumlah penduduk total. Jumlah penduduk miskin merupakan kumulasi dari individu-individu orang miskin yang masing-masingnya menyebar Bernouli ( y  1, miskin; y  0, tidak miskin). Dengan demikian, jumlah penduduk miskin merupakan suatu peubah acak yang menyebar binom. Sementara itu peubah P1 memiliki nilai yang bersifat kontinu dan berada pada selang 0 sampai dengan 1, sehingga dalam penelitian ini dilakukan transformasi logit pada respon P1. Nilai-nilai hasil transformasi tersebut selanjutnya diasumsikan menyebar normal. Kemiskinan adalah salah satu permasalahan yang menjadi perhatian di Indonesia, khususnya di Provinsi Aceh. Pada tahun 2015, tingkat kemiskinan di Aceh berada pada angka 17.08%. Angka ini cukup jauh di atas tingkat kemiskinan nasional dan menjadi nomor dua terparah di Pulau Sumatera setelah Provinsi Bengkulu (BPS 2016). Hal ini menjadi suatu ironi, mengingat Aceh merupakan salah satu provinsi yang memiliki sumber daya alam yang melimpah, meliputi cadangan minyak bumi, gas alam, emas, perak, dan lain-lain. Selain itu total pendapatan daerah Provinsi Aceh juga tergolong cukup tinggi. Pada tahun 2015 total pendapatan daerah Provinsi Aceh mencapai Rp 12.01 triliun, dan menjadi nomor lima tertinggi di Indonesia setelah DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah (Kemendagri 2016). Kontradiksi ini menunjukkan kegagalan pemerintah dalam menanggulangi kemiskinan di Aceh. Oleh karena itu perlu dilakukan upaya-upaya yang lebih serius oleh pemerintah daerah maupun pemerintah pusat untuk mengatasi permasalahan kemiskinan ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola penyebaran dan faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Aceh. Pengkajian pola penyebaran kemiskinan dilakukan secara deskriptif disertai dengan pemetaan tematik kondisi kemiskinan berdasarkan kedua indikator kemiskinan yang digunakan. Sementara itu pengkajian faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan dilakukan melalui pemodelan data kemiskinan menggunakan MCLT dan GEE dengan mempertimbangkan pengaruh waktu dan wilayah (berdasarkan pengelompokan kawasan pusat perdagangan dan distribusi). Hasil pemetaan tematik kondisi kemiskinan Aceh menunjukkan bahwa pada tahun 2014, 22 dari 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh mengalami kondisi kemiskinan yang lebih buruk dari angka nasional, di mana 5 kabupaten di antaranya mengalami kondisi kemiskinan yang sangat parah (P0 dan P1 sangat tinggi), yaitu Kabupaten Aceh Barat, Pidie Jaya, Nagan Raya, Bener Meriah, dan Gayo Lues. Sementara itu hanya Kota
Keyword: generalized estimating equation, indeks kedalaman kemiskinan, persentase jumlah penduduk miskin

Judul: Study of Small Area Estimation to Measure Multidimensional Poverty with Mixed Model Poisson, ZIP, and ZINB
Abstrak: Kemiskinan adalah kondisi seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar yang dapat dilihat dari berbagai aspek atau dimensi. Selain kemiskinan moneter, kemiskinan juga perlu dilihat dari dimensi lain seperti kesehatan, pendidikan, dan standar hidup yang disebut dengan kemiskinan multidimensi. Peneltian ini bertujuan untuk menduga kemiskinan multidimensi di Indonesia dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan metode penghitungan indeks kemiskinan multidimensi yang dikembangkan oleh United Nations Development Programme (UNDP). Studi ini sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan tujuannya untuk memberantas kemiskinan dalam segala bentuk dan dimensinya pada tahun 2030. Penghitungan kemiskinan langsung dengan menggunakan data SUSENAS dari BPS hanya mampu mengestimasi dengan baik sampai level kabupaten/kota, sedangkan pada level dibawahnya tidak memiliki cukup sampel untuk mengestimasi dengan baik. Dalam banyak kasus, data yang diperoleh dari survei bersifat terbatas dan hanya mampu mewakili area atau domain yang lebih besar. Hal ini disebabkan untuk area yang lebih kecil, contoh yang diperoleh dari survei relatif berukuran kecil. Padahal angka kemiskinan di level yang lebih kecil dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah untuk mengevaluasi atau membuat suatu kebijakan pada level yang lebih kecil, seperti pemerintah kabupaten ingin mengetahui jumlah penduduk miskin berdasarkan kecamatan. Sehingga diperlukan suatu metode untuk mengestimasi nilai kemiskinan pada level yang lebih kecil seperti level kecamatan. Pendugaan Area Kecil (SAE) merupakan sebuah metode yang penting untuk membuat kesimpulan terhadap data survei. Penelitian ini menggunakan data riil dan simulasi untuk meduga tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Barat. Data riil yang digunakan dalam kajian adalah dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2021 dan survei Pengembangan Potensi Desa (PODES) 2021. Data SUSENAS digunakan untuk menghitung indeks kemiskinan multidimensi di tingkat kabupaten/kota dan menerapkan model pendugaan area kecil di tingkat kecamatan menggunakan mixed model. Data simulasi digunakan untuk membandingkan kinerja Model Linear Terampat Campuran (MLTC) dengan fokus pada tiga model yaitu MLTC Poisson, MLTC Zero Inflated Poisson (ZIP) dan MLTC Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Data simulasi dibangkitkan menggunakan dua kondisi yang berbeda, yaitu tanpa overdispersi dan dengan overdispersi. Untuk data tanpa overdispersi data dibangkitan menggunakan distribusi Poisson dan untuk data dengan overdispersi dibangkitkan dengan distribusi binomial negatif. Jumlah observasi yang dibangkitkan adalah 30 dan 100 dan dilakukan pengulangan pemodelan sebanyak 500 kali. Kebaikan model diukur dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik digunakan untuk menduga kemiskinan multidimensi tingkat kecamatan di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kemiskinan multidimensi tingkat kabupaten/kota dimulai pengolahan data SUSENAS dengan 10 indikator. Sepuluh indikator tersebut terdiri dari tiga dimensi yaitu pendidikan, kesehatan dan standar hidup layak. Hasil studi ini menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan multidimensi di Jawa Barat cukup beragam, dengan persentase kemiskinan multidimensi tertinggi terdapat di Garut sebesar 20,14 persen. Kota Bekasi memiliki persentase kemiskinan multidimensi terendah sebesar 1,59 persen, namun memiliki intensitas kemiskinan tertinggi sebesar 0,42, artinya setiap penduduk miskin di Bekasi lebih miskin dari segi jumlah indikator yang digunakan untuk menghitung kemiskinan multidimensi. Studi ini juga menemukan bahwa indeks keseluruhan kemiskinan multidimensi relatif rendah, dengan nilai berkisar antara 0,006 hingga 0,07. Hasil simulasi penelitian menemukan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada nilai AIC dari data tanpa overdispersi antara MLTC Poisson, MLTC
Keyword: binomial negatif, GLMM, kemiskinan multidimensi, mixed model, MLTC, overdispersi, Poisson, zero inflated

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: