Judul: Metode Regresi Binomial Negatif Dan Pendekatan Quasi-Likelihood Untuk Menganalisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Balita Di Jawa Barat
Abstrak: Berdasarkan hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI 2012) Angka Kematian Balita (AKBa) di Jawa Barat sebesar 38 per 1000 kelahiran hidup lebih kecil dari AKBa Nasional sebesar 40 per 1000 kelahiran hidup. Namun AKBa tersebut masih lebih besar dibandigkan dengan target MDGs (Milenium Development Goals) yaitu sebesar 32 kematian pada tahun 2015. Jumlah kematian balita diduga terkait dengan masalah ekonomi, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Tujuan di dalam penelitian ini yaitu akan dilakukan pemilihan model terbaik untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat dengan menggunakan metode yang memperhatikan sebaran data (parametrik) yaitu dengan menggunakan Regresi Binomial Negatif dan dengan metode yang tidak memperhatikan sebaran data (non parametrik) yaitu dengan menggunakan pendekatan Quasi-Likelihood. Data pada kasus jumlah kematian balita adalah data cacahan. Salah satu pemodelan statistik yang biasa digunakan untuk kasus tersebut adalah regresi Poisson. Karakteristik dari regresi Poisson adalah nilai rataan dan ragam dari peubah respon sama (equidispersi). Akan tetapi dalam penggunaan data cacahan, seringkali kondisi equidispersi tidak dipenuhi (terjadi kasus overdispersi). Metode yang digunakan untuk menangani overdispersi pada penelitian ini adalah dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari data Potensi Desa (PODES) 2011, data hasil Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2011 dan data Publikasi BPS Jawa Barat (Jawa Barat dalam Angka 2012). Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 26 kabupaten/kota di Jawa Barat. Jumlah kematian balita berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat merupakan peubah respon. Sedangkan peubah-peubah penjelas yang digunakan sebanyak 23 peubah, yang dibagi menjadi 5 aspek yaitu aspek perekonomian, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Berdasarkan analisis regresi Poisson terdapat masalah overdispersi, sehingga dapat ditangani dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Pendekatan Quasi-Likelihood merupakan metode yang terbaik dibandingkan metode regresi Binomial Negatif dalam mengatasi masalah overdispersi. Hal itu dikarenakan pada Quasi-Likelihood mempunyai nilai Pearson Khi-Kuadrat yang paling mendekati satu. Nilai AIC terkecil adalah model pada pendekatan Quasi-Likelhood dengan peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam model yaitu peubah persentase penduduk miskin (PPM), persentase balita terlantar (PBT), angka melek huruf (AMH), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), persentase balita dengan gizi buruk (PBGB), persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB), penolong terakhir kelahiran balita oleh tenaga non medis (PTKBNM), rasio puskesmas per 100.000 penduduk (RPUS). dengan nilai AIC 40,90. Jika dilihat dari nilai Pearson Khi-Kuadrat/db, maka model tersebut masih cocok karena nilai Pearson Khi-Kuadrat /db adalah 1,22 ≈ 1 yang mengindikasikan tidak terdapat masalah overdispersi. Faktor-faktor yang mempungaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat berdasarkan model pendekatan Quasi-Likelihood pada taraf alfa 5% adalah aspek sosial yaitu persentase balita terlantar (PBT), aspek pendidikan yaitu angka melek huruf (AMH); persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD) dan persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), aspek medis yaitu persentase balita dengan gizi buruk (PBGB) dan persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), aspek non medis yaitu persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB); penolong terakhir
Keyword: Kematian Balita, Overdispersi, Pendekatan Quasi-Likelihood, Regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Untuk Menduga Jumlah Kematian Bayi Di Jawa Barat
Abstrak: Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) menyediakan sebagian besar informasi kesehatan di Indonesia. SDKI dilaksanakan setiap lima tahun sekali sejak tahun 1994. Pendugaan berdasarkan data SDKI hanya dilakukan untuk skala nasional atau provinsi sedangkan untuk level kabupaten, kecamatan dan kelurahan/desa masih kurang memadai. Metode pendugaan yang biasa digunakan adalah metode pendugaan langsung. Namun, pendugaan ini menghasilkan galat baku penduga besar. Hal ini disebabkan karena teknik pengambilan contoh yang kompleks dan ukuran contoh yang relatif kecil. Metode yang digunakan untuk mengatasi ketidakstabilan pendugaan langsung adalah pendugaan tidak langsung. Beberapa pendugaan tidak langsung adalah pendugaan tidak langsung berdasarkan model campuran dan pendugaan komposit. Pendugaan dengan model campuran adalah memodelkan dengan mengabungkan pengaruh dan pengaruh tetap sedangkan pendugaan komposit adalah pendugaan yang dilakukan dengan memboboti penduga berdasarkan desain dan model. Peubah jumlah kejadian yang memiliki peluang yang sangat kecil biasanya diasumsikan memiliki sebaran Poisson. Sebaran Poisson memiliki asumsi equidispersi yaitu nilai harapan sama dengan ragam. Berdasarkan kondisi data, jika ragam amatan lebih besar daripada ragam sebarannya mengindikasikan adanya overdispersi dan sebaliknya disebut underdispersi. Beberapa metode untuk menangani overdispersi adalah dengan sebaran binomial negatif, pendekatan quasi-likelihood dan sebaran Tweedie. Pada SDKI, terdapat beberapa area yang tidak tersurvei atau disebut nircontoh. Padahal, area nircontoh sangat penting untuk diduga. Sehingga diperlukan pendekatan untuk menduga area yang tidak tersurvei. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah mengasumsikan bahwa suatu area memiliki pola kedekatan hubungan dengan area lain. Pendekatan yang digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar area tersebut adalah dengan teknik pengerombolan (clustering). Pada penelitian ini dilakukan pendugaan jumlah kematian bayi untuk kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat dengan membandingkan pendugaan langsung dan tidak langsung menggunakan data SDKI Provinsi Jawa Barat. Provinsi Jawa Barat terdiri dari 26 kabupaten/kota, dan diantaranya ada dua area yang tidak tersurvei yaitu Kota Banjar dan Kota Sukabumi. Hasil analisis pada kasus kematian bayi di Provinsi Jawa Barat diketahui terdapat masalah underdispersi pada model linier campuran Poisson. Berdasarkan plot sisaan dan rasio generalized chi-square dengan derajat bebasnya diketahui model linier campuran pendekatan quasi-likelihood dan sebaran Tweedie dapat mengatasi masalah dispersi. Pendugaan model terbaik adalah model linier campuran pendekatan quasi-likelihood pada pendugaan komposit dilihat dari nilai MAPE, MSD dan MAD yang paling kecil.
Keyword: GLMM, Kematian Bayi, Quasi-likelihood, SAE, Tweedie

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: