Judul: Pendugaan Model Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Kekar menggunakan Penduga-M (Studi Kasus: Jumlah Peserta KB Aktif Jawa Timur Tahun 2009-2016).
Abstrak: Regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari model regresi terboboti geografis (RTG) yang digunakan untuk menangani keragaman spasial dan temporal secara simultan. Pemodelan ini menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu sehingga model yang dihasilkan lebih representatif. Metode yang digunakan pada analisis RTGT adalah metode kuadrat terkecil terboboti yang tidak kekar (robust) terhadap pencilan. Penanganan pencilan pada RTGT dapat dilakukan dengan menggunakan penduga-M. Penggabungan metode penduga-M pada model RTGT selanjutnya disebut pemodelan RTGT Kekar. Pemodelan ini diharapkan dapat mengatasi keragaman spasial dan keragaman temporal yang terjadi serta menghasilkan model yang representatif dan kekar terhadap pencilan. Pada data jumlah peserta keluarga berencana (KB) aktif di Jawa Timur, ditemukan adanya keragaman pada data, baik secara spasial maupun secara temporal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pemodelan RTGT pada data jumlah peserta KB aktif di Jawa Timur tahun 2009-2016 (𝑌������) dengan jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), pengeluaran perkapita (𝑋������2), rata-rata lama sekolah (𝑋������3), dan fasilitas kesehatan (𝑋������4) sebagai peubah penjelas. Pada tahun tertentu, jumlah peserta KB aktif di beberapa kabupaten/kota berpotensi menjadi pencilan. Pencilan yang terdeteksi akan ditangani dengan regresi kekar penduga-M. Pengaruh pencilan akan dievaluasi berdasarkan nilai Mean dan Median Absolute Deviation serta berdasarkan kesesuaian penduga parameter dengan plot arah hubungan antar peubah penjelas dengan peubah respon. Berdasarkan hasil pengujian Breusch Pagan dan diagram kotak garis, diperoleh bahwa jumlah peserta KB aktif Jawa Timur tahun 2009 hingga 2010 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, secara umum nilai VIF untuk setiap peubah penjelas kurang dari 10, sehingga dianggap tidak terjadi multikolinieritas antar peubah. Peubah 𝑋������1 dan 𝑋������4 memiliki tren yang kuat dan linier positif terhadap peubah 𝑌������, sedangkan peubah 𝑋������2 dan 𝑋������3 memiliki tren yang lemah dan bernilai negatif terhadap peubah 𝑌������. Pemodelan RTGT menghasilkan 𝛽������̂1 yang bernilai negatif di Kabupaten Nganjuk, Madiun dan Jember, 𝛽������̂2 yang bernilai positif pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta 𝛽������̂3 yang bernilai positif pada Kota Malang. Arah hubungan yang dihasilkan pada pendugaan-pendugaan tersebut berlawanan dengan arah hubungan yang dijelaskan oleh plot hubungan antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Selain itu, pemodelan RTGT menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan metode kotak garis dan random walk bipartite (RWBP), galat pencilan spasial yang terdeteksi dihasilkan oleh pemodelan pada Kota Blitar tahun 2010, Kabupaten Sumenep tahun 2014, Kabupaten Sampang tahun 2015 dan Kabupaten Jember tahun 2016. Pemodelan RTGTK berhasil mengubah koefisien parameter di Kabupaten Nganjuk dan Madiun menjadi bernilai positif. Selain itu, pemodelan RTGTK juga mampu mengubah arah koefisien 𝛽������̂2 pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta koefisien 𝛽������̂3 di Kota Malang dari positif menjadi negatif. Perubahan arah pada koefisien-koefisien parameter ini menjadikan pemodelan lebih sesuai dengan arah hubungan linier antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Pada 𝛽������̂4, hasil pemodelan RTGTK menunjukan bahwa secara keseluruhan koefisien parameter memberikan arah yang positif, hanya Kabupaten Blitar yang memiliki arah yang berbeda, yaitu bernilai negatif. Perubahan arah koefisien parameter di lokasi ini diikuti dengan perubahan arah pada koefisien intersep. Pada pemodelan RTGTK, tiap lokasi dapat digolongkan menjadi tiga kelompok, yaitu lokasi yang jumlah peserta aktif KBnya dipengaruhi oleh jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), lokasi yang dipengaruhi oleh rata-rata
Keyword: pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis dan temporal kekar (RTGTK)

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Kekar dengan Simpangan Mutlak Terkecil dan Penduga-M (Studi Kasus: PDRB Kabupaten/Kota Pulau Jawa Tahun 2015).
Abstrak: Regresi terboboti geografis (RTG) merupakan pengembangan dari analisis regresi berganda yang digunakan untuk menangani keragaman spasial. Parameter pada RTG beragam sehingga setiap lokasi amatan mempunyai nilai parameter yang berbeda-beda. Metode yang digunakan pada analisis RTG adalah metode kuadrat terkecil terboboti. Penggunaan metode ini tidak kekar terhadap pencilan sehingga dapat menghasilkan penduga parameter yang berbias. Penanganan pencilan pada RTG dapat dilakukan metode kekar atau metode yang tidak terpengaruh adanya pencilan. Berbagai metode kekar yang dapat digunakan antara lain metode median kuadrat terkecil (LMS), metode kuadrat terpangkas terkecil (LTS), metode simpangan mutlak nilai tengah (MAD), metode simpangan mutlak terkecil (LAD), metode penduga skala (penduga S), metode penduga maksimum likelihood (penduga M), dan metode penduga momen (MM). Metode LAD merupakan metode yang dikenal paling sederhana pada regresi dengan pendekatan non-parametrik dalam mengatasi pencilan. Metode penduga M merupakan metode dengan penduga yang dianggap memiliki tingkat keakuratan tinggi dibanding penduga tak bias lainnya. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi metode RTG kekar (RTGK) LAD dan penduga M (RTGK-M) pada data yang mengandung pencilan 5%, 10%, dan 15%, serta menggunakan metode RTGK pada data PDRB pulau Jawa tahun 2015. Data yang digunakan ada 2 macam yaitu data simulasi dan data penerapan. Pada data simulasi, pencilan didesain sebanyak 5 %, 10 %, dan 15%. Koordinat lokasi untuk membangkitkan parameter adalah pusat kabupaten/kota di Pulau Jawa. Data penerapan adalah PDRB kabupaten/kota dipulau Jawa tahun 2015 dengan jumlah tenaga kerja (��������1), pendapatan daerah (��������2), upah minimum kabupaten/kota (��������3), dan indeks pembangunan manusia (��������4) sebagai peubah penjelas. Pada kedua macam data ini diterapkan metode RTGK LAD dan RTGK-M. Pada data simulasi, kebaikan kedua metode ini dievaluasi berdasarkan nilai bias. Metode dengan bias terkecil akan diterapkan pada data penerapan. Pada data penerapan, kebaikan kedua metode dievaluasi berdasarkan mean absolute percentage error (MAPE), mean absolute deviation (MAD), dan R2 pseudo. Penduga parameter ��������̂1 dan ��������̂2 pada kedua pemodelan RTGK menghasilkan koefisien berbeda dengan RTG. RTGK LAD memiliki nilai bias kecil pada pencilan 5% dan 10%, sedangkan RTGK-M memiliki nilai bias kecil pada pencilan 15%. Hasil pengujian BP data PDRB diketahui PDRB pulau Jawa tahun 2015 memiliki keragaman spasial dan pengujian multikolinieritas diketahui tidak adanya multikolineritas antar peubah penjelas. Berdasarkan diagram kotak garis galat dari model RTG terdapat pencilan pada Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Tangerang, Kota Jakarta Timur, Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Utara, Kota Surabaya, Kota Jakarta Selatan, dan Kota Jakarta Pusat. Nilai MAPE dari RTGK LAD sebesar 31.08%, RTGK-M sebesar 37.61% yang nilainya lebih kecil dibanding RTG sebesar 47.4%. Pada penduga parameter iii RTGK LAD terdapat delapan kelompok kabupaten/kota yang memiliki kesamaan pengaruh dari peubah penjelas. Berdasarkan hasil kajian terdapat perubahan koefisien penduga paramater pada kedua metode RTGK dilihat dari besaran koefisien, nilai bias koefisien dan sebaran koefisien. Kedua metode RTGK mempunyai kekekaran pada pencilan lebih baik dibandingkan RTG. RTGK LAD paling baik digunakan untuk pencilan dengan jumlah yang kecil dan RTGK-M untuk pencilan dengan jumlah yang lebih besar.
Keyword: regresi terboboti geografis (RTG), kekar, simpangan mutlak terkecil (LAD), penduga M

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: