Judul: Penerapan Metode Pemulusan Kernel pada Pendugaan Area Kecil (Studi Kasus Pendugaan Pengeluaran Per Kapita Kota Bogor Tahun 2005).
Abstrak: Pendugaan area kecil umumnya menggunakan pemodelan parametrik untuk menghubungkan statistik area kecil dengan peubah-peubah pendukungnya. Namun pemodelan parametrik kurang fleksibel untuk pola hubungan yang tidak linier. Dalam penelitian ini diterapkan pemodelan nonparametrik yaitu metode pemulusan Kernel untuk menghubungkan statistik area kecil yang bersifat kontinu dengan peubah-peubah pendukungnya. Dari hasil pendugaan pengeluaran per kapita pada beberapa desa di Kota Bogor dengan metode pemulusan Kernel diperoleh nilai RRMSE yang lebih kecil dibandingkan nilai RRMSE penduga langsung. Hal ini menunjukkan bahwa pendugaan tidak langsung dengan metode pemulusan Kernel dapat memperbaiki hasil dari pendugaan langsung. Hasil tersebut juga memperlihatkan bahwa pendugaan area kecil (small area estimation) baik digunakan untuk pendugaan parameter pada level desa/kelurahan yang memiliki ukuran contoh kecil dengan nilai keragaman yang besar. Kata Kunci: Pendugaan area kecil, pendugaan langsung, pemulusan Kernel, RRMSE
Keyword: 

Judul: Pendekatan metode pemulusan kernel pada pendugaan area kecil (small area estimation)
Abstrak: Pendugaan area kecil merupakan pendugaan parameter suatu area yang lebih kecil dengan memanfaatkan informasi dari luar area, dari dalam area itu sendiri, dan dari luar survei. Berdasarkan peubah penjelas yang digunakan, terdapat dua model area kecil, yaitu basic area level model dan basic unit level model, dimana kedua model tersebut mengasumsikan bahwa penduga langsung memiliki hubungan yang linier dengan peubah penjelas. Ada kalanya asumsi tersebut tidak dapat dipenuhi dan salah satu solusi untuk mengatasinya adalah dengan menggunakan pendekatan nonparametrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pendekatan pemulusan Kernel sebagai salah satu metode nonparametrik untuk menduga parameter area kecil. Simulasi yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode pemulusan Kernel dapat mereduksi bias pendugaan pada pola hubungan yang tidak linier. Nilai Mean Square Error (MSE) pendugaan area kecil dengan metode Kernel pada pola hubungan yang tidak liier relatif lebii kecil dibandingkan metode parametrik yang menggunakan model Fay-Hemot. MSE pada metode pemulusan Kernel memilii kecenderungan semakin kecil jika jumlah area semakin banyak.
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: