Judul: Pendugaan Area Kecil Persentase Angka Kemiskinan menggunakan Model Regresi Beta dengan Pendekatan Bayes
Abstrak: Survei dikenal sebagai metode pengumpulan data yang hemat biaya untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Hal ini disebabkan karena survei hanya mengambil sebagian objek dari populasi melalui teknik pengambilan contoh tertentu. Objek terpilih digunakan untuk merampatkan informasi terkait populasi tanpa harus meneliti keseluruhan objek dalam populasi. Kurangnya jumlah contoh atau ketiadaan contoh (nircontoh) di suatu wilayah merupakan permasalahan area kecil. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan metode Small Area Estimation (SAE). Prinsip SAE merupakan metode pendugaan tidak langsung yang berbasis pemodelan dengan memanfaatkan informasi tambahan dari peubah penyerta. Salah satu metode yang digunakan dalam SAE adalah Bayes berhierarki. Pemodelan area kecil dalam penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model regresi beta bagi proporsi rumah tangga (ruta) miskin di Kabupaten Tanggamus. Asumsi yang melandasi penelitian ini adalah proporsi ruta miskin mengikuti sebaran beta. Model yang diperoleh digunakan untuk menghitung penduga proporsi ruta miskin pada desa contoh Susenas dan membandingkannya dengan penduga langsung, selain itu dilakukan kajian untuk menduga proporsi ruta miskin di desa nircontoh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Susenas Maret 2016 dan pendataan Potensi Desa (Podes) 2014. Data Susenas digunakan untuk menghitung pendugaan langsung proporsi ruta miskin. Data podes digunakan sebagai peubah penyerta dan dipilih berdasarkan penelitian terdahulu. Peubah baru ditambahkan dengan asumsi peubah tersebut memiliki korelasi dengan peubah respon. Tahapan analisis data dimulai dengan menghitung penduga langsung proporsi ruta miskin. Penduga langsung yang bernilai 0 ditransformasi dengan algoritme zoib supaya berada dalam interval (0, 1). Peubah respon hasil transformasi digunakan untuk membangun model Bayes berhierarki. Konsep pendugaan parameter dengan Bayes berhierarki memerlukan asumsi sebaran prior karena parameter bersifat acak. Sebaran prior merupakan fungsi parameter regresi yang ditetapkan berdasarkan subjektivitas peneliti ataupun berdasarkan penelitian terdahulu. Sebaran prior untuk 𝛽������� dan ragam pengaruh acak area 𝜎�������𝑣�������2 diasumsikan mengikuti sebaran normal dan inverse gamma. Pendugaan parameter dilakukan dengan pembangkitan contoh MCMC (Markov Chain Monte Carlo) sampai diperoleh penduga parameter regresi beta yang konvergen. Berdasarkan perbandingan KTG dan Coefficient of Variation (CV), diperoleh hasil bahwa KTG dan CV penduga bayes berhierarki lebih kecil dibandingkan penduga langsung, sehingga model Bayes berhierarki lebih baik dibandingkan model pendugaan langsung. Proporsi ruta miskin di desa nircontoh Susenas diduga dengan model yang diperoleh dari pendugaan Bayes berhierarki. Pengaruh acak area untuk desa nircontoh diperoleh dengan cara menggerombolkan seluruh desa-desa di Kabupaten Tanggamus dengan penggerombolan berhierarki. Pengaruh acak bagi desa nircontoh diperoleh dari nilai tengah pengaruh acak desa contoh di dalam gerombol tersebut. Agregasi penduga Bayes berhierarki desa contoh dan nircontoh di tingkat kabupaten menghasilkan nilai tengah proporsi ruta miskin sebesar 0.1437 atau 14.37%.
Keyword: area nircontoh, Bayes berhierarki, pendugaan area kecil, penggerombolan, regresi beta

Judul: Pendugaan Area kecil Indikator Kemiskinan Tingkat Kecamatan di Kabupaten Bantul dengan Model Regresi Beta
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah kemanusiaan yang menjadi perhatian utama pemerintah. Salah satu aspek penting untuk mendukung strategi penanggulangan kemiskinan adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat. Badan Pusat Statistik (BPS) sebagai lembaga penyedia kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat menyajikan data indikator kemiskinan secara rutin setiap tahun. Data penghitungan indikator kemiskinan bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Penerapan sistem pemilihan contoh dalam survei mengakibatkan informasi yang dihasilkan survei hanya terbatas untuk menduga wilayah yang besar atau sebagian kelompok populasi yang besar yang sedari awal menjadi sasaran survei. Pendugaan indikator kemiskinan tingkat kecamatan tidak dapat dilakukan karena contoh survei tersebut hanya cukup untuk menduga indikator kemiskinan tingkat kabupaten dan provinsi. Apabila dilakukan pendugaan langsung tingkat kecamatan dengan data tersebut maka hasil dugaan tidak memberikan presisi yang baik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menghasilkan presisi yang baik dengan contoh yang sedikit adalah dengan menggunakan metode pendugaan tak langsung pada area kecil. Model yang digunakan dalam pedugaan area kecil di penelitian ini adalah model regresi beta karena nilai peubah yang menjadi perhatian merupakan peubah kontinu, berada pada selang (0,1) serta tidak berdistribusi normal. Peubah yang menjadi perhatian atau indikator kemiskinan yang dihitung di penelitian ini adalah persentase rumah tangga miskin (P0), indeks kedalaman kemiskinan (P1) dan indeks keparahan kemiskinan (P2). Pendugaan indikator kemiskinan tingkat kecamatan dengan pendugaan langsung menghasilkan nilai 0 pada satu kecamatan, sedangkan dengan model regresi beta tidak terdapat nilai 0. Nilai root mean squared error (RMSE) pendugaan model regresi beta lebih kecil dibanding pendugaan langsung. Hal tersebut dapat dijadikan indikasi bahwa model regresi beta lebih baik dibanding pendugaan langsung.
Keyword: indikator kemiskinan, model regresi beta, pendugaan area kecil

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: