Judul: Regresi poisson untuk pendugaan parameter model fertilitas perkawinan coale
Abstrak: Model linier klasik yang dikenal selama ini, menggunakan asumsi kenormalan sehingga ada keterbatasan dalam melakukan analisis untuk data-data yang tidak menyebar secara normal. Model linier umum menggunakan asumsi yang lebih longgar yaitu asumsi sebaran yang termasuk dalam famili eksponen. Suatu sebaran dikatakan termasuk dalam famili eksponen jika dapat dibentuk dalam: fy (y;0.) = exp{[y-b(0)/ a()+c(уф)]} Salah satu aplikasi Model linier umum adalah model fertilitas perkawinan yang dikemukakan oleh Coale pada tahun 1971. Secara lengkap model Coale ditulis: a = MNa exp[mVa] dengan menyatakan fertilitas pembatasan fertilitas alami dan perkawinan pada kelompok umur ke-a, N. menyatakan tingkat menyatakan tingkat fertilitas yang disengaja. Karena = lebih lanjut model tersebut dapat dimodifikasi menjadi: E maka BEMN exp[mv] dengan B. merupakan jumlah anak yang dilahirkan dan E, merupakan selang waktu melahirkan. Dengan menganggap B. menyebar menurut sebaran Poisson, maka pendugaan parameter model dapat dilakukan dengan Model linier umum.
Keyword: 

Judul: Model Poisson-Lognormal dengan Galat Pengukuran pada Kovariat untuk Pendugaan Area Kecil Data Cacahan
Abstrak: ”Small Area Estimation (SAE) atau pendugaan area kecil merupakan metode pendugaan parameter subpopulasi ketika ukuran contoh kecil atau bahkan tidak tersedia. Metode pendugaan area kecil banyak dilakukan karena meningkatnya permintaan untuk statistik area kecil yang andal dalam merumuskan kebijakan, program, alokasi dana pemerintah, dan sebagainya. SAE adalah metode pendugaan tidak langsung dengan memanfaatkan kekuatan area di sekitarnya dan sumber data di luar area sehingga contoh menjadi lebih efektif dan menurunkan keragaman penduga parameter. Pendugaan parameter dalam area kecil dapat didekati dengan dua jenis metode, yaitu metode berbasis model dan metode berbasis rancangan. Metode berbasis model adalah metode Prediksi Tak-bias Linier Terbaik (Best Linear Unbiased Predictor/BLUP) atau Prediksi Tak-bias Linier Terbaik Empirik (Empirical Best Linear Unbiased Predictor/EBLUP). Pada metode BLUP diasumsikan komponen ragam diketahui, namun komponen ragam ini sulit untuk diketahui sehingga perlu dilakukan pendugaan terhadap komponen ragam melalui data contoh. Metode EBLUP merupakan perluasan dari metode pendugaan BLUP dengan mensubtitusi komponen ragam yang tidak diketahui ke dalam penduga BLUP. Namun kedua metode tersebut hanya cocok digunakan untuk peubah respon kontinu, dan kurang cocok untuk peubah respon diskrit (biner atau cacahan). Untuk pemodelan area kecil dengan respon cacahan digunakan metode pendekatan Bayes, baik melalui metode Bayes empirik (Empirical Bayes/EB) maupun metode Bayes berhirarki (Hierarchical Bayes/HB). Pada pendekatan Bayes empirik, pendugaan parameter dilakukan berdasarkan sebaran posterior yang diduga dari data sedangkan pada pendekatan Bayes berhirarki, parameter model yang tidak diketahui (termasuk komponen ragam) dianggap sebagai peubah acak yang masing-masing memiliki sebaran prior tertentu. Pembahasan mengenai pendekatan Bayes berhirarki pada pendugaan area kecil untuk data yang berbentuk cacahan saat ini relatif masih sedikit walaupun pendekatan ini memiliki kelebihan karena spesifikasi modelnya langsung dan dapat digunakan untuk memodelkan berbagai sumber keragaman yang berbeda. Selain itu, inferensi dan perhitungan komputasi Bayes berhirarki bisa dilakukan menggunakan teknik rantai Markov Monte Carlo. Dalam pendekatan Bayes berhirarki, sebaran prior parameter model dinyatakan terlebih dahulu untuk memperoleh sebaran posterior dari parameter yang diamati. Secara khusus, inferensi yang didasarkan pada sebaran posterior untuk parameter tersebut diduga melalui rata-rata posterior, dan presisinya diukur melalui ragam posterior. Informasi peubah penyerta atau kovariat yang digunakan dalam pemodelan area kecil biasanya diasumsikan tidak mengandung galat pengukuran. Namun kadangkala sulit untuk mendapatkan kovariat yang bebas dari galat pengukuran. Data survei dapat digunakan sebagai solusi informasi penyerta terkini namun penggunaannya sebagai kovariat dalam pemodelan area kecil bisa mengandung galat pengukuran karena diperoleh dari hasil interview. Untuk mengetahui sebaran kovariat yang mengandung galat pengukuran, perlu diduga fungsi densitasnya melalui metode parametrik atau nonparametrik. Dalam disertasi ini, kovariat yang mengandung galat pengukuran dianggap sebagai peubah acak dengan sebaran yang tidak diketahui dan dimodelkan sebagai model galat pengukuran struktural. Ada berbagai metode yang dapat dilakukan untuk pendugaan fungsi densitas peubah acak baik secara parametrik ataupun nonparametrik, salah satunya adalah metode dekonvolusi Bayes empirik (Empirical Bayes Deconvolution/EBD). Metode EBD merupakan gabungan metode dekonvolusi dan Bayes empirik untuk pendugaan fkp peubah acak yang tidak dapat diobservasi secara langsung dengan memodelkan fkp tersebut sebagai anggota keluarga sebaran eksponensial. Metode EBD ini juga digunakan dalam mengkonstruksi penduga parameter model regresi Poisson dengan kovariat mengandung galat pengukuran dan disebut penduga modifikasi skor kuasi struktural (Modified Structural
Keyword: hierarchical Bayes, count data, random effect, MCMC, lognormal, Poisson, prior, posterior, small area, measurement error

Judul: Leaf morphology and Anatomy Characters of Some Sansevieria Species
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji karakter morfologi dan anatomi daun pada lima spesies tumbuhan Sansevieria. Berdasarkan pengamatan karakter morfologi, dijumpai variasi morfologi daun meliputi ukuran panjang, lebar dan tebal daun serta pola warna pada daun ke lima spesies Sansevieria. S. sufruticosa memiliki daun berbentuk silindris berwarna hijau, dengan ujung daun berduri merah kecoklatan. S. masoniana congo memiliki daun berbentuk jorong, warna hijau tua, dengan tepi daun berwarna merah. S. samurai dwarf memiliki daun berwarna hijau dengan permukaan cekung membentuk saluran. S. trifasciata gold flame memiliki daun berbentuk lanset, tebal berwarna hijau tua bergaris hijau muda dengan tepi daun berwarna kuning, sedangkan S. kirkii brown memiliki daun berbentuk lanset, berwarna coklat dengan bercak putih, permukaannya bergelombang. Pada ke lima spesies Sansevieria daun dilapisi selapis epidermis berbentuk poligonal dengan 4 hingga 6 sisi yang berdinding tipis, kecuali spesies S. samurai dwarf sel epidermis berdinding tebal merata. Stomata dijumpai pada kedua permukaan daun, terdapat lebih banyak pada permukaan bawah daun (abaksial). S. masoniana congo memiliki stomata berukuran (panjang x lebar) terbesar, sedangkan S. kirkii brown memiliki stomata terkecil. S. masoniana congo memiliki kerapatan stomata terkecil dengan indeks stomata terbesar, sebaliknya S. sufruticosa memiliki kerapatan stomata terbesar dengan indeks stomata terkecil. Diantara kelima spesies yang diteliti, daun S. masoniana congo memiliki kutikula yang paling tebal sebaliknya S. trifasciata gold flame memiliki kutikula paling tipis., This research aims to describe leaf morphology and anatomy characters of five Sansevieria species. Based on the morphology characters, there are some variation in the length, width, thickness and leaf color pattern. S. sufruticosa has green cylindrical leaf, with auburn thorny leaf tip. S. masoniana congo has elliptical leaf, dark green with red stripe on the leaf margins. S. samurai dwarf has green leaf blade with concave surface forms thick wide channel. S. trifasciata gold flame has thick lanceolate leaf, light green striped dark green with yellow stripe in the leaf margin, while S. kirkii brown has white spotted brown lanceolate leaf with wavy surface. Sansevieria was leaf covered with a layer of epidermis. Epidermal cells are polygonal in shape with four to six thin wall sides, except S. samurai dwarf with thick cell wall. Stomata were found on both leaf sides, more stomata present on the lower epidermis than the upper epidermis. S. masoniana congo has the biggest (length x width) stomata, while S. kirkii brown has the smallest stomata. S. masoniana congo has the lowest stomatal density with the highest stomatal index, whereas S. sufruticosa has the highest stomatal density with the lowest stomatal index. Among all species, S. masoniana congo leaf has the thickest cuticula while S. trifasciata gold flame has the thinnest. Key words: Leaf anatomy, leaf morphology, Sansevieria, stomata
Keyword: Anatomi daun, morfologi daun, Sansevieria, stomata