Judul: Evaluasi Metode Pembobotan Contoh Pada Survei Sosial Ekonomi Nasional Untuk Menduga Profil Populasi
Abstrak: Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) merupakan survei dengan pendekatan rumah tangga yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan bertujuan mendapatkan data karakteristik sosial ekonomi penduduk terutama yang berhubungan dengan pengukuran tingkat kemakmuran. Hasil Susenas akan diboboti untuk digunakan dalam pendugaan parameter. BPS menggunakan metode pembobotan berdasarkan desain (Ω) dan berdasarkan model (W) dalam menentukan bobot contoh dari Susenas. Metode pembobotan berdasarkan desain merupakan metode pembobotan yang didasari oleh desain penarikan contoh yang digunakan dalam suatu survei. Metode pembobotan berdasarkan model yang digunakan BPS adalah metode Generalized Least Square (GLS). Metode GLS (W) adalah metode pembobotan kalibrasi menggunakan fungsi jarak dari chi-square dengan memanfaatkan informasi tambahan. Zieschang (1990) menunjukkan bahwa bobot GLS memiliki kemungkinan munculnya bobot yang bernilai negatif. Bobot yang bernilai negatif merupakan angka yang tidak wajar dari suatu nilai pembobot karena bobot merupakan kebalikan (inverse) dari total peluang dari suatu desain penarikan contoh. Penelitian ini mencoba untuk mengeksplorasi karakteristik bobot desain dan GLS, memecahkan masalah bobot negatif GLS, serta membandingkan bobot desain dan GLS dalam menduga profil populasi. Permasalahan nilai negatif pada bobot GLS diselesaikan dengan 2 alternatif solusi, yaitu pertama melakukan penyesuaian pada penyusunan matriks X yang merupakan komponen dalam formula bobot GLS (bobot alternatif I kemudian disimbolkan W*) dan kedua melakukan penyesuaian bobot GLS terhadap bobot (Ω) dengan mengganti nilai negatif pada bobot GLS tersebut dengan nilai bobot desain untuk unit contoh yang sama (bobot alternatif II kemudian disimbolkan W**). Simulasi perhitungan bobot dengan kedua alternatif solusi tersebut menghasilkan bobot yang dijamin selalu bernilai positif untuk semua desain sampling. Hasil evaluasi semua bobot contoh yang diperoleh (Ω, W, W*, dan W**) menunjukkan bahwa bobot W* merupakan bobot yang memenuhi kriteria pembobot yang baik yaitu tidak bernilai negatif, mampu memberikan tambahan informasi yang lebih banyak dibandingkan bobot desain dan total nilai bobot nya penduga tak bias bagi total populasi yang diamati (Σ𝑊���∗=𝑁���) dimana N dalam hal ini adalah total rumah tangga. Simulasi pendugaan parameter dengan menggunakan semua bobot contoh yang dihasilkan (Ω, W, W*, dan W**) menunjukkan bahwa bobot GLS yang diperoleh dengan melakukan penyesuaian pada penyusunan matriks X (W*) merupakan bobot yang secara keseluruhan memiliki persentasi kesalahan relatif dugaan yang kecil dan ragamnya cendrung stabil. Serta pemilihan peubah yang tepat sebagai karakteristik dalam menyusun kategori pada perhitungan bobot W* akan menentukan tingkat ketepatan pendugaan profil populasi.
Keyword: Bobot Desain, Bobot Generalized Least Square, Susenas

Judul: Metode Bootstrap untuk SAE dengan Respon Binom Terinflasi Angka Nol dalam Pendugaan Kuadrat Tengah Galat Proporsi Pengangguran di Bogor.
Abstrak: Pada umumnya survei dirancang untuk menduga parameter populasi pada tingkat nasional. Apabila ingin memperoleh informasi untuk area yang lebih kecil, seperti pada tingkat kecamatan maka akan muncul masalah pada survei. Pendugaan area kecil sangat dibutuhkan untuk mendapatkan informasi pada area kecil, yaitu area yang memiliki ukuran contoh kecil. Pendugaan secara langsung pada area kecil menghasilkan nilai ragam yang besar. Salah satu masalah yang ditemukan dalam pendugaan langsung adalah galat baku berbias karena sebaran data tidak normal dan peubah respon yang banyak nilai nol. Data pengangguran yang digunakan dalam penelitian ini diasumsikan mengikuti sebaran binomial yang overdispersi. Akibatnya galat baku yang diasumsikan mungkin berbias dan metode bootstrap digunakan dalam penelitian ini untuk menghasilkan pendugaan yang lebih baik. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode bootstrap yaitu bootstrap parametrik dan nonparametrik untuk pendugaan galat baku. Peubah respon yang biner umumnya dimodelkan dengan model binomial. Pada data survei sering ditemukan ragam data pengamatan lebih besar dari ragam teoritisnya. Kondisi tersebut disebut dengan overdispersi. Overdispersi dapat disebabkan oleh banyaknya nilai nol pada peubah respon yang diamati. Dengan demikian model zero inflated binomial (ZIB) biasanya digunakan pada data pengangguran. Pendugaan area kecil dengan model ZIB (SAE ZIB) diterapkan pada data pengangguran untuk menduga proporsi pengangguran di kabupaten Bogor dan kota Bogor untuk periode Agustus 2015. Hasil penelitian ini adalah pendugaan proporsi pengangguran di kabupaten Bogor dan kota Bogor secara tidak langsung dengan penduga SAE ZIB lebih kecil dibandingkan dengan pendugaan langsung. Nilai dugaan galat baku proporsi untuk data simulasi dan data sakernas menunjukkan bahwa hasil metode bootstrap parametrik lebih stabil dan kecil bila dibandingkan metode bootstrap nonparametrik. Meskipun metode bootstrap parametrik memberikan hasil dugaan galat baku yang lebih kecil dibandingkan bootstrap nonparametrik, namun kedua metode tersebut sama memberikan hasil dugaan galat baku yang lebih kecil dibandingkan pendugaan langsung. Maka hasil dugaan galat baku pada kedua metode tersebut memberikan kesimpulan yang sama terhadap presisi pendugaan proporsi penggangguran dengan metode SAE ZIB yang dapat memperbaiki hasil pendugaan langsung.
Keyword: penduga sae zib, galat baku, bootstrap, parametrik, nonparametrik

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: