Judul: Penggunaan fungsi ragam umum pada peubah binom dalam penarikan contoh berlapis dua tahap
Abstrak: Penduga ragam dalam survei yang berskala besar dengan jumlah penduga karakteristik yang cukup banyak dapat dihasilkan untuk semua karakteristik survei dengan melakukan pemodelan terhadap penduga ragam tersebut sebagai fungsi umum dari nilai harapan penduganya. Penduga ragam bagi semua karakteristik survei diperoleh dengan mengevaluasi model tersebut pada nilai penduga yang dimaksud. Metode ini dikenal sebagai Metode Fungsi Ragam Umum (Generalized Variance Functions). Penelitian ini melakukan kajian terhadap penggunaan fungsi ragam umum pada peubah binom dalam penarikan contoh berlapis dua tahap dengan melakukan pemodelan fungsi ragam umum terhadap data Sakernas 1998 di propinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta dan Jawa Timur yang berkarakteristik binom, serta membandingkan ragam relatif yang dihasilkan model dengan ragam relatif yang dihitung secara langsung. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model = CY yang didekati dengan model logûlog c + d log (Ý), memberikan pendekatan yang cukup baik dalam menduga ragam karakteristik dalam kelompok penduduk yang bekerja di lapangan usaha non pertanian khususnya untuk kategori laki- laki di perkotaan dan pedesaan serta kelompok penduduk menurut umur, jenjang pendidikan dan status pekerjaan. Sementara pada kelompok penduduk yang bekerja di lapangan usaha pertanian, model ini memberikan pendekatan yang kurang baik. Keberhasilan penggunaan model ini sangat ditentukan oleh ketepatan pengelompokan penduga total karakteristik (Ý) serta banyaknya karakteristik yang diikutsertakan dalam pengepasan model. Selain itu adanya karakteristik yang memiliki nilai sisaan besar dalam model turut menentukan dalam menghasilkan pengepasan model yang baik. Dalam pemakaiannya, para pengguna data perlu diingatkan terhadap kemungkinan adanya karakteristik-karakteristik yang tidak dapat dimodelkan atau menghasilkan fungsi ragam umum yang kurang handal.
Keyword: 

Judul: Pendugaan Total Populasi pada Peubah dengan Sebaran Lognormal (Studi Kasus: Data Susenas 2007 Pengeluaran Rumah Tangga Kota Bogor)
Abstrak: Analisis regresi linier merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk menduga suatu peubah respon bila tersedia peubah penjelas yang memiliki hubungan linier dengan peubah respon. Pendugaan terhadap nilai peubah respon yang tidak terambil sebagai contoh memerlukan informasi peubah penjelas yang bersesuaian dari data populasi. Bila peubah respon merupakan peubah yang ingin diduga total populasinya, maka dugaan total populasi dapat diperoleh dengan menjumlahkan gugus data contoh dengan gugus data hasil dugaan. Penggunaan model regresi linier akan menghasilkan penduga total populasi yang tidak berbias bila sebaran data peubah yang digunakan menyebar normal. Namun pada data sosial dan ekonomi seperti saham dan pengeluaran rumah tangga misalnya, seringkali pencilan kanan muncul. Transformasi logaritmik terhadap data dapat memperbaiki kesimetrikan data dan mengatasi masalah ketidaknormalan. Proses transformasi balik menyebabkan model regresi linier yang digunakan untuk menduga total populasi dikoreksi. Model regresi linier terkoreksi ini dinamakan model Karlberg. Untuk melihat kelebihan model Karlberg (M3) dalam pendugaan total populasi, dilakukan juga pendugaan melalui dua metode lain yang sifatnya langsung. Kedua metode tersebut adalah pendugaan melalui rataan contoh peubah asal (M1) dan pendugaan melalui nilai harapan sebaran lognormal dari data hasil transformasi logaritmik (M2). Melalui simulasi dengan karakteristik data bangkitan yang sama dengan data peubah pengeluaran rumah tangga Kota Bogor hasil Susenas (Survei Sosial Ekonomi Nasional) tahun 2007, diperoleh nilai ARB (Average of Relative Bias), RLMSE (Relative Mean Square Error), MSE (Mean Square Error), dan AARB (Average of Absolute Relative Bias) dari penduga M3 yang lebih baik dari penduga M1 dan M2 pada berbagai ukuran contoh. Berdasarkan nilai ARB, penduga M3 dan M1 memiliki besar rataan bias relatif yang hampir sama. Berdasarkan nilai ragam (RLMSE dan MSE), penduga M3 menjadi penduga terbaik dengan nilai ragam terkecil, disusul oleh penduga M1 dan penduga M2. Aplikasi ketiga metode pada pendugaan total pengeluaran rumah tangga di kelurahan dalam Kota Bogor, kecamatan dalam Kota Bogor, dan Kota Bogor menghasilkan M1 dan M3 sebagai dua penduga dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) terkecil. Namun demikian, pemilihan peubah penjelas menjadi penentu baiknya penduga M3.
Keyword: 

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: