Judul: Pendugaan Area Kecil pada Data Zero-Inflated Menggunakan Pendekatan Frequentist dan Bayesian
Abstrak: Metode pendugaan area kecil (small area estimation, SAE) yang paling umum digunakan adalah metode prediksi tak bias linear terbaik empirik yang berbasis model campuran linear. Namun, metode ini menjadi tidak pas pada kasus peubah target zero-inflated, yaitu peubah yang menjadi perhatian pada area kecil yang mengikuti sebaran semikontinu dengan campuran nilai nol dan nilai positif yang menyebar kontinu. Oleh karena itu, dikembangkan berbagai metode SAE berdasarkan model untuk data zero-inflated, antara lain pendekatan frequentist dan pendekatan Bayesian. Kedua pendekatan ini dibandingkan satu sama lain dan dibandingkan dengan metode survey regression (SR) yang mengabaikan adanya zero-inflation pada data. Berbagai metode SAE tersebut diaplikasikan pada data simulasi dengan berbagai kondisi populasi dan berbagai ukuran contoh serta berbagai ukuran ulangan penarikan contoh. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kedua pendekatan SAE untuk data zero-inflated mampu menghasilkan penduga nilai tengah area yang lebih akurat dibandingkan dengan metode SR. Selain itu, pendekatan frequentist lebih akurat dibandingkan dengan pendekatan Bayesian ketika kondisi populasi dengan proporsi nilai nol setiap area kurang dari 0.50. Sebaliknya, ketika kondisi populasi dengan proporsi nilai nol setiap area yang cukup ekstrem, pendekatan Bayesian cenderung lebih akurat dibandingkan dengan pendekatan frequentist.
Keyword: Bayesian, frequentist, Markov Chain Monte Carlo, small area estimation, zero-inflated

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: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: