Judul: Pendugaan Parameter Model Regresi Terboboti Geografis Kekar pada Data Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Timur
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan metode pendugaan parameter regresi yang dapat menangani adanya perbedaan karakteristik berdasarkan lokasi amatan. Perbedaan karakteristik ini mengakibatkan adanya keragaman antar lokasi amatan (spasial). Pendugaan parameter regresi dengan RTG menghasilkan model regresi yang bersifat lokal untuk setiap lokasi amatan, yang diakibatkan oleh adanya pembobot spasial dalam proses pendugaan parameternya. Beberapa kasus data, tidak terkecuali data spasial dimungkinkan memuat data yang sangat berbeda dari data pada umumnya atau disebut pencilan. Pencilan pada data yang diamati berdasarkan wilayah/lokasi dipengaruhi oleh jarak. Pencilan yang dimaksud adalah adanya lokasi amatan yang mempunyai karakteristik yang sangat berbeda dengan karakteristik dari lokasi pada umumnya. Pencilan pada data spasial tidak dapat dihilangkan dari proses pendugaan. Hal ini dikarenakan setiap lokasi amatan, tidak terkecuali data yang teridentifikasi sebagai pencilan, mempunyai pengaruh terhadap lokasi sekitarnya. Metode lain dalam menangani pencilan adalah dengan pembobotan berulang. Regresi kekar (RK) merupakan metode regresi yang proses pendugaan parameternya menggunakan pembobotan berulang. Dua metode lain yang juga menggunakan pembobotan berulang adalah RTG kekar (RTGK) penduga-M dan RTGK penduga-S. Penelitian ini bertujuan menerapkan serta membandingkan beberapa model regresi. Model-model regresi yang digunakan dan dibandingkan adalah model regresi dengan metode kuadrat terkecil (MKT), RK penduga-M, RK penduga-S, RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S. Keenam model tersebut diterapkan pada data PDRB atas dasar harga konstan 2010 di Provinsi Jawa Timur tahun 2015 beserta peubah jumlah angkatan kerja (JAK), indeks pembangunan manusia (IPM), dan upah minimum regional kabupaten/kota (UMK). Berdasarkan nilai korelasi Pearson, peubah penjelas IPM mempunyai nilai korelasi terkecil, sedangkan nilai korelasi dari peubah penjelas JAK dan UMK tidak jauh berbeda. Selain itu, hasil pengujian Breusch Pagan menunjukkan bahwa data PDRB beserta peubah-peubah penjelas mengindikasikan adanya keragaman spasial, sedangkan pendeteksian pencilan dilakukan dengan melihat plot nilai duga terhadap sisaan dari model RTG, yang memperlihatkan Kota Surabaya sebagai pencilan. Hasil pemodelan RTG, RTGK penduga-M, dan RTGK penduga-S memperlihatkan adanya kabupaten/kota yang mempunyai penduga parameter yang bernilai negatif. Model-model regresi yang telah terbentuk dibandingkan berdasarkan keragaman sisaannya yang kemudian dipilih model terbaik berdasarkan nilai mean absolute deviation (MAD). Model RTGK baik penduga-M maupun penduga-S menghasilkan keragaman sisaan yang terkecil dibandingkan dari model lainnya. Nilai MAD menunjukkan bahwa model RTGK penduga-M adalah model terbaik untuk digunakan pada kasus ini. Hasil pendugaan nilai PDRB dari model RTGK penduga-M menunjukkan ketidakbiasan, yang dapat dilihat dari sebagian kabupaten/kota mempunyai nilai dugaan yang melebihi nilai aktualnya dan sebagian kabupaten/kota yang lainnya mempunyai nilai dugaan PDRB yang tidak melebihi nilai aktualnya. Pengujian parameter dari model RTGK penduga-M memperlihatkan adanya keragaman berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata untuk tiap kabupaten/kota. Peubah penjelas yang berpengaruh nyata dikelompokkan menjadi tujuh kelompok, yaitu peubah JAK (X1); peubah UMK (X3); peubah JAK dan IPM (X1, X2); peubah JAK dan UMK (X1, X3); peubah IPM dan UMK (X2, X3); peubah JAK, IPM, dan UMK (X1, X2, X3), serta tidak ada peubah yang berpengaruh nyata. Kota Surabaya dan Kabupaten Sidoarjo merupakan dua daerah yang nilai PDRB dipengaruhi oleh ketiga peubah penjelas. Adanya kabupaten/kota yang tidak mempunyai peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB sangat dimungkinkan karena keterbatasan penggunaan peubah penjelas, atau dengan kata lain, terdapat peubah lain yang mempunyai
Keyword: Pencilan spasial, RTGK penduga-M, RTGK penduga-S, PDRB

Judul: Pendugaan Model Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Kekar menggunakan Penduga-M (Studi Kasus: Jumlah Peserta KB Aktif Jawa Timur Tahun 2009-2016).
Abstrak: Regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari model regresi terboboti geografis (RTG) yang digunakan untuk menangani keragaman spasial dan temporal secara simultan. Pemodelan ini menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu sehingga model yang dihasilkan lebih representatif. Metode yang digunakan pada analisis RTGT adalah metode kuadrat terkecil terboboti yang tidak kekar (robust) terhadap pencilan. Penanganan pencilan pada RTGT dapat dilakukan dengan menggunakan penduga-M. Penggabungan metode penduga-M pada model RTGT selanjutnya disebut pemodelan RTGT Kekar. Pemodelan ini diharapkan dapat mengatasi keragaman spasial dan keragaman temporal yang terjadi serta menghasilkan model yang representatif dan kekar terhadap pencilan. Pada data jumlah peserta keluarga berencana (KB) aktif di Jawa Timur, ditemukan adanya keragaman pada data, baik secara spasial maupun secara temporal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pemodelan RTGT pada data jumlah peserta KB aktif di Jawa Timur tahun 2009-2016 (𝑌������) dengan jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), pengeluaran perkapita (𝑋������2), rata-rata lama sekolah (𝑋������3), dan fasilitas kesehatan (𝑋������4) sebagai peubah penjelas. Pada tahun tertentu, jumlah peserta KB aktif di beberapa kabupaten/kota berpotensi menjadi pencilan. Pencilan yang terdeteksi akan ditangani dengan regresi kekar penduga-M. Pengaruh pencilan akan dievaluasi berdasarkan nilai Mean dan Median Absolute Deviation serta berdasarkan kesesuaian penduga parameter dengan plot arah hubungan antar peubah penjelas dengan peubah respon. Berdasarkan hasil pengujian Breusch Pagan dan diagram kotak garis, diperoleh bahwa jumlah peserta KB aktif Jawa Timur tahun 2009 hingga 2010 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, secara umum nilai VIF untuk setiap peubah penjelas kurang dari 10, sehingga dianggap tidak terjadi multikolinieritas antar peubah. Peubah 𝑋������1 dan 𝑋������4 memiliki tren yang kuat dan linier positif terhadap peubah 𝑌������, sedangkan peubah 𝑋������2 dan 𝑋������3 memiliki tren yang lemah dan bernilai negatif terhadap peubah 𝑌������. Pemodelan RTGT menghasilkan 𝛽������̂1 yang bernilai negatif di Kabupaten Nganjuk, Madiun dan Jember, 𝛽������̂2 yang bernilai positif pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta 𝛽������̂3 yang bernilai positif pada Kota Malang. Arah hubungan yang dihasilkan pada pendugaan-pendugaan tersebut berlawanan dengan arah hubungan yang dijelaskan oleh plot hubungan antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Selain itu, pemodelan RTGT menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan metode kotak garis dan random walk bipartite (RWBP), galat pencilan spasial yang terdeteksi dihasilkan oleh pemodelan pada Kota Blitar tahun 2010, Kabupaten Sumenep tahun 2014, Kabupaten Sampang tahun 2015 dan Kabupaten Jember tahun 2016. Pemodelan RTGTK berhasil mengubah koefisien parameter di Kabupaten Nganjuk dan Madiun menjadi bernilai positif. Selain itu, pemodelan RTGTK juga mampu mengubah arah koefisien 𝛽������̂2 pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta koefisien 𝛽������̂3 di Kota Malang dari positif menjadi negatif. Perubahan arah pada koefisien-koefisien parameter ini menjadikan pemodelan lebih sesuai dengan arah hubungan linier antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Pada 𝛽������̂4, hasil pemodelan RTGTK menunjukan bahwa secara keseluruhan koefisien parameter memberikan arah yang positif, hanya Kabupaten Blitar yang memiliki arah yang berbeda, yaitu bernilai negatif. Perubahan arah koefisien parameter di lokasi ini diikuti dengan perubahan arah pada koefisien intersep. Pada pemodelan RTGTK, tiap lokasi dapat digolongkan menjadi tiga kelompok, yaitu lokasi yang jumlah peserta aktif KBnya dipengaruhi oleh jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), lokasi yang dipengaruhi oleh rata-rata
Keyword: pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis dan temporal kekar (RTGTK)

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: