Judul: STUDY OF SMALL AREA ESTIMATION USING LOGISTIC MIXED MODEL APPROACH ON THE DATA WITH OUTLIERS
Abstrak: Pendugaan area kecil merupakan teknik statistika yang bertujuan memperoleh penduga pada area (domain) kecil dengan jumlah contoh tidak cukup untuk memperoleh penduga yang reliabel. Salah satu metode pendugaan area kecil yang dapat digunakan adalah pendugaan dengan berbasis model. Dalam pendugaan berbasis model seringkali ditemukan adanya masalah pencilan. Pada model dengan peubah respons kategorik biner ada dua jenis pencilan yaitu pencilan peubah respons dan peubah penyerta. Adanya pencilan pada peubah penyerta akan memengaruhi hasil pendugaan parameter model dengan metode Maximum Likelihood, sehingga diperlukan pemodelan yang kekar terhadap pencilan. Salah satu model pendugaan area kecil kekar terhadap pencilan untuk peubah respons biner adalah Model Campuran Logistik (MCL) Kekar pengembangan dari model logistik kekar dalam Kruschke (2015). Pendugaan area kecil dengan pendekatan MCL Kekar dapat diterapkan untuk menduga indikator proporsi pengguna internet. Indikator tersebut merupakan salah satu indikator penting dalam SDGs. Sumber data untuk menghitung indikator proporsi pengguna internet bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang reliabel sampai level kabupaten/kota. Untuk memperoleh nilai proporsi pengguna internet tingkat kecamatan dilakukan pendugaan area kecil. Dalam penelitian ini dilakukan evaluasi apakah MCL Kekar mampu mengatasi masalah pencilan pada kasus pendugaan area kecil dengan kajian simulasi. Pada kajian simulasi dilakukan pendugaan dengan metode MCL Kekar untuk skenario data kontrol (tanpa pencilan), pencilan peubah respons, pencilan peubah penyerta, serta kombinasinya dengan persentase pencilan 1,3,5,7, dan 10 persen. Dilakukan juga pendugaan area kecil pendekatan MCL dengan pendugaan parameter model metode Maximum Likelihood dan pendekatan Bayesian sebagai pembanding. Sedangkan pada kajian aplikasi dilakukan pendugaan proporsi pengguna internet tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor tahun 2020. Berdasarkan hasil kajian simulasi, evaluasi pendugaan dengan kuadrat tengah galat untuk pendugaan area kecil dengan pendekatan MCL Kekar bernilai konsisten, sehingga dapat dikatakan bahwa pendekatan ini bersifat kekar terhadap pencilan. Selain itu, pada kajian simulasi dan aplikasi diperoleh hasil yang sejalan bahwa metode pendugaan dengan pendekatan MCL Kekar merupakan metode pendugaan area kecil terbaik. Pendugaan dengan pendekatan MCL Kekar menghasilkan nilai dugaan dengan evaluasi rataan kuadrat tengah galat terkecil untuk kajian simulasi dan rataan akar kuadrat tengah galat relatif terkecil untuk kajian aplikasi dibandingkan dengan metode pendugaan langsung dan pendekatan model lainnya., Small area estimation is a statistical technique that aims to obtain an estimator in a small area (domain) which is not sufficient to obtain a reliable estimator. One of the small area estimation kinds that can be used in model-based estimation. In model-based estimation, outliers are often found. In the model with binary categorical response variables, there are two types of outliers, namely outliers on the response variable and the auxiliary variable. The existence of outliers in the auxiliary variables will affect the results of estimating the model parameters with the Maximum Likelihood method so that robust modelling of the outliers is needed. One of the small area estimation models which robust against the outliers for the binary response variable is the Robust Logistic Mixed Model, the development of the Kruschke (2015) Robust Logistics Model. Small area estimation using the Robust Logistic Mixed Model approach can be applied to estimate the indicator of internet users proportion. This indicator is one of the important indicators in
Keyword: Bayesian, Outlier, Proportion Estimation, Robust Logistic Mixed Model, Small Area Estimation

Judul: Spatial Bayesian Model in Small Area Estimation with Binary Response (Case: Estimation of Poor Families Proportion in Jember, East Java)
Abstrak: suatu subpopulasi dengan ukuran contoh kecil. Metode yang dikembangkan dalam pendugaan area kecil adalah metode pendugaan tidak langsung dengan memanfaatkan kekuatan area di sekitarnya dan sumber data di luar area. Tujuan dari metode pendugaan ini adalah untuk meningkatkan keefektifan ukuran contoh dan menurunkan keragaman dugaan parameter. Model-model dalam pendugaan area kecil mengasumsikan bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Pelanggaran asumsi ini disebabkan oleh keragaman suatu area dipengaruhi area sekitarnya, sehingga efek spasial dapat dimasukkan ke dalam pengaruh acak. Efek spasial merupakan hal yang lazim terjadi antara satu area dengan area yang lain, ini berarti bahwa area yang satu mempengaruhi area lainnya. Dalam statistika, model yang dapat menjelaskan hubungan antara suatu area dengan area sekitarnya adalah model spasial. Topik utama penelitian ini adalah membentuk model spasial Bayes pada pendugaan area kecil dengan model Logit-Normal yang akan diterapkan pada data kemiskinan. Tema yang diusung dalam penelitian ini yaitu pendugaan proporsi keluarga miskin di Kabupaten Jember Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini akan menggunakan peubah respon yang menyebar menurut Binomial (Logit) dan pengaruh area yang menyebar menurut distribusi Normal. Hal ini yang mendasari pemakaian Model Logit-Normal. Tujuan utama yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu (1) Mengembangkan metode Bayes berhirarki khusus untuk data peubah respon biner dengan menambahkan pengaruh spasial, (2) mengkaji sifat statistik/penduga parameter proporsi berdasarkan metode Bayes berhirarki, dan (3) menerapkan metode pendugaan area kecil melalui pendekatan Bayes berhirarki untuk menentukan proporsi keluarga miskin di Kabupaten Jember Provinsi Jawa Timur. Studi kasus dilakukan pada dua sumber data, yaitu simulasi dan Susenas Kabupaten Jember Jawa Timur. Data simulasi digunakan untuk mengetahui berbagai karakteristik pendugaan pada beberapa pembobot spasial yang berbeda pada model Logit-Normal Bayes berhirarki berdasarkan pendugaan area kecil. Data kedua adalah data proporsi keluarga miskin untuk desa/kelurahan di Kabupaten Jember Jawa Timur. Data ini merupakan data Survei Sosial-Ekonomi Nasional (Susenas) 2008 yang berbasis rumah tangga serta data Potensi Desa (PODES) 2008 sebagai sumber data pendukung. Hasil simulasi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa pada model Logit- Normal Bayes berhirarki dengan pembobot spasial tetangga terdekat dan pembobot spasial korelasi merupakan model terbaik bila dibandingkan dengan model Logit-Normal Bayes berhirarki dengan pembobot spasial jarak dan tanpa pembobot spasial. Hal ini ditunjukkan dengan nila rata-rata RMSE dan persentase bias relatif masing-masing model tersebut kecil., Small area estimation is a method to estimate parameters in a subpopulation with small sample size. The method is based on indirect estimation using the strength of the surrounding area and data sources outside the area to obtain statistic with adequate precision. Generally, the models in small area estimation assumes that the influence of random errors are independent area. However in somecases, this assumption is often violated. This is due to the variance of area which is affected by its neighborhood, so that spatial effect can be incorporated into random area effects. Rao (2003) stated that Logit-Normal model was one of the model in small area estimation which was affected by the spatial effect. It was used to estimate the proportion using Hierarchical Bayes (HB) method. The first objective of this research is to develope
Keyword: proportion of Hierarchical Bayes, the proportion of poor families, spatial weighted, Logit-Normal model, small area estimation

Judul: Sifat Fisis Kayu Jati (Tectona grandis L.f.) dan Jabon (Neolamarckia cadamba Roxb.) Hasil Modifikasi Panas.
Abstrak: Modifikasi panas (heat modification), atau juga disebut sebagai perlakuan panas (heat treatment), merupakan salah satu teknologi yang memiliki prospek yang baik untuk peningkatan mutu kayu serta ramah lingkungan dalam penerapannya. Dalam penelitian ini, modifikasi panas diaplikasikan pada dua jenis kayu tropis yang umum dimanfaatkan secara komersial, yaitu jati dan jabon. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh modifikasi panas dengan pengeringan awal terhadap sifat fisis kayu jati (Tectona grandis L.f.) dan jabon (Neolamarckia cadamba Roxb. atau Anthocephalus cadamba Miq.). Hasil yang diperoleh adalah kerapatan dan berat jenis kedua kayu menurun setelah diberi perlakuan panas. Sifat higroskopisitas kayu pada keduanya berkurang seiring peningkatan suhu dan durasi pemanasan. Stabilitas dimensi kedua kayu tersebut meningkat yang ditandai dengan meningkatnya nilai anti-swelling efficiency (ASE) seiring bertambahnya waktu pemanasan. Hasil uji warna pada kedua kayu juga menunjukkan perubahan yang signifikan, terutama ketika dipanaskan dengan suhu 180 °C selama 6 jam. Perlakuan pemanasan yang direkomendasikan pada kayu jati adalah menggunakan suhu 150 °C selama 6 jam dengan pengeringan awal oven. Untuk jabon, pemanasan yang direkomendasikan adalah 180 °C selama 6 jam dengan pengeringan awal oven.
Keyword: kayu jabon, kayu jati, modifikasi panas, sifat fisis