Judul: Pengembangan Basis Data Relasional Fuzzy Untuk Pengukuran Tingkat Kemiskinan Penduduk
Abstrak: Dengan semakin kompleksnya permasalahan, informasi yang tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Basis data sebagai pusat penyimpanan data diperlukan untuk menyimpan seluruh informasi yang ada. Secara umum basis data yang digunakan adalah basis data model relasional yang nilai datanya bersifat atomic dan bersifat pasti. Pengukuran tingkat kemiskinan penduduk meng!,'llnakan data pengeluaran penduduk perkapita perbulan untuk konsumsi makanan dan bukan makanan. Informasi yang diperlukan pada pengukuran tingkat kerniskinan penduduk pada kenyataannya dapat bersifat fuz""" sehingga untuk menyimpan data )iIZZY diperlukan suatu basis data foz"", yang mampu menyimpan data )iIZ"", dan nOI/fuzzy. Dalam penelitian ini dikembangkan suatu model perangkat lunak yang menerapkan konsep basis data relasional foz"", pada basis data pengukuran tingkat kemiskinan penduduk. Pada model ini tingkat kemiskinan penduduk dikelompokkan dalam lima kategori, yaitu sangat rniskin, miskin, sedang, kaya, dan sangat kaya. Dalam sistem ini juga dihasilkan tingkat usia penduduk yang dikelompokkan dalam empat kategori, yaitu muda, setengah tua, tua, dan sangat tua. Konsep basis data relasional )i1Z"", yang digunakan adalah model umum basis data relasional foz"",. Dengan konsep ini nilai pengeluaran penduduk perkapita perbulan dan usia penduduk diberikan nilai derajat keanggotaan yang berada dalam selang [0,1]. Untuk mengetahui tingkat kemiskinan penduduk dan tingkat usia penduduk dilakukan dengan proses foz"", query. Pada proses fllz"", query, parameter yang dimasukkan adalah nilai derajat keanggotaan yang diinginkan. Pengukuran tingkat kemiskinan penduduk yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) mengacu pada Garis Kemiskinan, yaitu besar nilai pengeluaran minimum makanan ditambah kebutuhan minimum bukan makanan. Tingkat kemiskinan penduduk dikelompokkan dalam dua kategori yaitu miskin dan tidak miskin. Data masukan sistem adalah data pengeluaran penduduk untuk konsumsi makanan selama seminggu yang lalu dan konsumsi bukan makanan selama sebulan yang lalu. Keluaran sistem berupa tingkat kemiskinan penduduk, yaitu sangat miskin, miskin, sedang, kaya, dan sangat kaya, dan tingkat usia penduduk, yaitu muda, setengah tua, tua, dan sangat tua disertai dengan nilai derajat keanggotaan untuk masing-masing penduduk pada kategori tertentu. Verifikasi sistem digunakan data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS, 1999) yang dilakukan BPS, Jakarta. Basil verifikasi menyatakan bahwa dengan data masukan pengeluaran penduduk untuk konsumsi makanan dan bukan makanan didapatkan tingkat kemiskinan penduduk yang berbeda antara metode yang digunakan oleh BPS dengan metode yang diterapkan pada sistem. Dengan metode BPS, tingkat kemiskinan penduduk yang dihasilkan ada dua kategori yaitu miskin dan tidak miskin. Dari 25 data pengeluaran penduduk didapatkan jumlah penduduk miskin sebanyak 8 orang dan jumlah penduduk tidak miskin sebanyak 17 orang. Dengan konsep BDRF tingkat kemiskinan penduduk yang dihasilkan ada lima kategori sesuai dengan derajat keanggotaannya. Dari 25 data pengeluaran penduduk yang derajat keanggotaannya >=0.80 didapatkan jumlah penduduk sangat miskin sebanyak 2 orang, jumlah penduduk miskin sebanyak 6 orang, jumlah penduduk sedang sebanyak 12 orang, jumlah penduduk kaya sebanyak lorang, dan jumlah penduduk sangat kaya sebanyak 2 orang. Sistem yang diimplementasikan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan mengakomodasikan berbagai model representasi data fuzzy. Sistem perlu diujicoba dan diterapkan pada kasus nyata dalam jumlah yang besar.
Keyword: 

Judul: Model Zero Inflated Beta pada Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Proporsi Penduduk Miskin Tingkat Desa di Kota Langsa
Abstrak: Angka kemiskinan penduduk tingkat desa dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan untuk mengalokasikan dana desa. Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga yang secara resmi mengeluarkan data kemiskinan di Indonesia. BPS mengeluarkan data kemiskinan setiap tahun yang bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Sejak tahun 2015 pelaksanaan Susenas dilaksanakan dua kali setahun, yaitu bulan Maret dan September. Pencacahan pada bulan Maret menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat kabupaten/kota. Sedangkan pencacahan pada bulan September menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan proporsi penduduk miskin tingkat desa tidak bisa dilakukan menggunakan data Susenas bulan Maret 2016, karena contoh Susenas bulan Maret 2016 hanya cukup untuk menduga proporsi penduduk miskin tingkat kabupaten/kota. Apabila kita melakukan pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa secara langsung hanya berdasarkan data survei saja, maka hasil dugaan tidak memiliki presisi yang baik. Salah satu cara yang digunakan agar dugaan menghasilkan presisi yang baik dengan ukuran contoh yang kecil adalah dengan menerapkan metode pendugaan area kecil/ Small Area Estimation (SAE). Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi zero inflated beta karena peubah yang menjadi perhatian mempunyai nilai pada selang [0,1). Penelitian ini juga menduga proporsi penduduk miskin untuk desa yang tidak terkena contoh (nircontoh). Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengakomodasi pengaruh acak area untuk desa nircontoh adalah dengan teknik penggerombolan (clustering). Teknik ini berdasarkan asumsi bahwa suatu area memiliki kedekatan hubungan berdasarkan karakteristik tertentu dengan area yang lain. Desa-desa yang memiliki karakteristik yang sama atau hampir sama dikelompokkan menjadi satu gerombol. Pendugaan proporsi penduduk miskin pada tingkat desa diperoleh hasil bahwa rata-rata hasil dugaan dengan model zero inflated beta lebih besar dibandingkan dengan rata-rata hasil dugaan langsung. Hasil dugaan dengan model zero inflated beta tidak menghasilkan nilai 0, sedangkan pada dugaan langsung terdapat nilai 0. Hasil dugaan desa nircontoh dengan model regresi zero inflated beta juga tidak menghasilkan nilai 0. Sehingga bisa dikatakan bahwa pendugaan dengan model zero inflated beta lebih sesuai dengan kondisi populasi. Akan tetapi, ragam dari dugaan dengan menggunakan model regresi zero inflated beta lebih besar dibandingkan ragam penduga langsung.
Keyword: angka kemiskinan, model zero inflated beta, pendugaan area kecil, penggerombolan

Judul: Synthesis of Molybdenum Trioxide (MoO3) by Electrochemical Method for Electrochromics Application
Abstrak: Molybdenum trioxide (MoO3) thin films have been deposited on glass substrates by electrochemical method using ammonium heptamolybdate tetrahydrate ((NH4)6Mo7O244H2O). The films were deposited onto glass substrates as the control temperature at 25○C and annealing treatment at 350○C for 30 mins. The MoO3 thin films were investigated by UV-Vis, X-ray diffraction techniques (XRD), Scanning Electron Microscopy (SEM). The JCPDS card show that orthorhombic MoO3 (α- phase) has been formed. Molybdenum trioxide MoO3 formation was also confirmed by JCPDS card no. 35-0609. The SEM photographs revealed that the spherical and rod-like morphology and their grains size increased with increasing of heating temperatures. The measurement results show that the MoO3 thin film prepared at 350°C transmited about 80% of the visible spectrum. The effect of different heat treatments on surface morphology, thickness and optical properties of the films are discussed in this thesis.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, Bogor Agricultural University, IPB, Electrophoretics, electrodeposide, electrochromics, electrochromic materials, electrochromic mechanism