Judul: Estimation of Small Area Statistics using Beta-Binomial Model
Abstrak: Small area estimation is commonly used to describe smaller domain or population. Small Area Estimation is an important technique to estimate parameter of smaller domain borrowing strength of population parameter estimate through statistics models with random effect. This research is focused in modeling binary data in small area estimation with empirical bayes method. This method is applicable more generally in the sense of handling models for binary and count data. The Beta-binomial model can be used to calculate the proportion of each small area and its variance. This model estimates the parameters of proportion using momen Kleinman method of Beta-Binomial model and the we also compare the MSE of indirect estimation using Naïve, Jackknife, and Bootstap methods. The result shaved that the MSE of indirect estimation lower than the direct estimation. Moreover, the MSE of indirect estimation using Naïve, Jackknife, and Bootstap methods relatively the same. This indirect estimation using Beta-Binomial model were applied to analyze the proportion of poor household in Bekasi district. The result showed that Jakasampurna, Ciketingudik, Bintara Jaya, Jatiluhur, Cikiwul, Mustika Jaya, and Perwira and could be categorized as villages having more poor household.
Keyword: 

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: Penjernihan Nira Sorgum Manis dengan Dekstranase dan Arang Aktif untuk Memproduksi Golden Sugar Syrup
Abstrak: Nira sorgum manis merupakan sumber pemanis potensial untuk dikembangkan secara berkelanjutan. Tanaman sorgum manis termasuk tanaman C-4 yang berfotosintesis secara efisien, mudah dikultivasi, dapat beradaptasi dan tumbuh baik pada berbagai musim dan jenis lahan. Sorgum manis memiliki masa panen tiga hingga empat kali per tahun, menghasilkan jumlah nira yang lebih besar per batangnya, dan niranya memiliki total padatan terlarut yang lebih tinggi dibandingkan dengan tebu. Namun demikian, nira sorgum manis memiliki kadar gula pereduksi khususnya glukosa dan fruktosa yang tinggi, sehingga menjadi sulit untuk diproses menjadi gula kristal. Oleh karena itu, nira sorgum manis lebih prospektif untuk diolah menjadi golden sugar syrup. Walaupun demikian, nira segar sorgum manis memiliki kejernihan yang lebih rendah daripada nira tebu, serta masih mengandung komponen-komponen pengotor yang membuat warna nira sorgum menjadi tidak jernih. Hambatan utama pada proses penjernihan nira sorgum adalah adanya pertumbuhan mikroba yang mengkonversi sukrosa menjadi senyawa dekstran yang menyebabkan nira menjadi kental dan mengakibatkan penurunan perolehan gula. Tujuan utama penelitian ini adalah merancang proses penjernihan nira sorgum manis melalui kombinasi perlakuan enzimatik (dekstranase) dan fisik (arang aktif) untuk memproduksi pemanis (golden sugar syrup). Dekstranase ditambahkan dalam sirup pekat dengan total padatan terlarut 66.7 obriks pada tiga level dosis (0.48, 0.64, dan 0.80 UD/ g bahan kering) untuk menghidrolisis kandungan dekstran dan menurunkan viskositas sirup secara efektif. Selanjutnya arang aktif yang digunakan juga pada tiga level konsentrasi (30.8, 92.3, dan 153.8 mg/g bahan kering) dengan ukuran granula 80 hingga 100 mesh untuk mengadsorpsi komponen-komponen pengotor sirup dan menurunkan warna ICUMSA sirup. Beberapa parameter penting yang diukur untuk mengetahui pengaruh perlakuan kombinasi dekstranase dan arang aktif terhadap golden sugar syrup adalah viskositas, total padatan terlarut, warna ICUMSA, rendemen, kandungan total gula dan gula pereduksi, komposisi gula (sukrosa, glukosa, dan fruktosa), dan kandungan mineral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dekstranase yang digunakan dapat menghidrolisis kandungan dekstran secara efktif dalam sirup pekat, dan menurunkan viskositas secara signifikan, sehingga proses penjernihan menjadi lebih efisien. Selanjutnya, arang aktif dapat menjerap komponen-komponen pengotor nira dan menurunkan warna ICUMSA secara signifikan. Dengan demikian, penelitian dengan mengkombinasikan dekstranase dan arang aktif berkontribusi pada peningkatan rendemen gula yang diperoleh, kemampuan hidrolisis dekstran, penurunan viskositas larutan, dan derajat kejernihan larutan. Perlakuan kombinasi terbaik dengan menggunakan dekstranase (0.80 UD/g bahan kering) dan arang aktif (30.8 mg/g bahan kering) mampu menghasilkan golden sugar syrup dengan rendemen 84.6%, menurunkan konsentrasi dekstran dari 1916.1 menjadi 575.1 ppm, dan menurunkan viskositas dari 253.3 menjadi 73.6 cP. Selain itu, warna ICUMSA sirup menurun dari 1328.5 menjadi 772.6 IU, dan total padatan terlarutnya tidak banyak hilang setelah proses penjernihan. Golden sugar syrup yang dihasilkan dari perlakuan tersebut memiliki kandungan gula pereduksi dan total gula sebesar 7.84% dan 63.49%, serta memiliki kandungan sukrosa, glukosa, dan fruktosa secara berurutan sebesar 76.84%, 4.15%, dan 1.21% (b/b). Dari analisis kandungan mineral, golden sugar syrup juga memiliki kandungan mineral yang bermanfaat bagi tubuh berupa Cu, Mg, dan Fe masing-masing secara berurutan sebesar 16.71, 2.98, dan 0.87 ppm. Golden sugar syrup dapat diaplikasikan untuk pemanis produk-produk makanan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa perlakuan kombinasi dekstranase dan arang aktif merupakan teknologi potensial untuk menghasilkan golden sugar syrup dengan rendemen
Keyword: arang aktif, dekstranase, penjernihan, sorgum manis