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: Model Zero Inflated Binomial pada Pendugaan Area Kecil dengan Aplikasi pada Data Kematian Bayi di Indonesia.
Abstrak: Kematian bayi merupakan kejadian biner, yaitu mati atau hidup di tahun tertentu yang disebut respon biner dengan peluang sukses (mati), 𝜋�������, dan batas atas (𝑛�������). Data seperti ini biasanya mengikuti sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������). Ketika penarikan contoh dalam studi kematian bayi pada setiap desa di Provinsi Jawa Barat, Indonesia, terjadi banyak nilai nol pada jumlah kematian bayi di banyak wilayah/desa, akibatnya teknik statistika standar seperti regresi dan GLM tidak berlaku. Oleh karena itu, model zero inflated harus digunakan. Model ini disebut model dua-komponen. Dalam statistik, model zero inflated adalah model statistika yang berdasarkan sebaran peluang zero inflated, yaitu sebaran yang memperhitungan peluang terjadinya amatan bernilai nol. Seringkali, banyaknya nilai nol dalam contoh tidak dapat diakomodasi dengan baik oleh model binomial. Oleh karena itu, model baru diperlukan untuk menangani jenis ini data, seperti zero inflated Poisson (ZIP), zero inflated negative binomial (ZINB), model Hurdle, dll. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) untuk mengatasi overdispersi/kelebihan nilai nol dalam sebaran binomial. Model ZIB bekerja dengan dua komponen yang sesuai dengan proses pembangkitan dua komponen nilai nol, yaitu sebaran biner yang menghasilkan kelebihan nilai nol (model logit umum digunakan) dan sebaran binomial yang menghasilkan nilai cacahan. Metode pendugaan area kecil (SAE) yang biasa menggunakan model linier dan mengasumsikan peubah respon serta pengaruh acak area menyebar normal. Pada data yang tidak menyebar normal, metode SAE biasa dapat menghasilkan bias dan penduga yang tidak stabil. Penelitian ini mendiskusikan studi metode SAE untuk mengatasi data binomial yang mengalami overdispersi. Pada jenis data tersebut, model binomial kurang pas dan kesalahan jenis I dapat meningkat atau higher false positive rates. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) dalam hal pendugaan area kecil kemudian menerapkan model ZIB untuk menduga proporsi kematian bayi di Indonesia. Pendekatan dasar untuk model tersebut berdasarkan dua-komponen model dengan peluang campuran sebesar 𝑝�������. Pertama, model linier campuran terampat untuk bagian nilai bukan nol dari sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������) yang diasumsikan. Kedua, model linier campuran terampat untuk indikator biner pada nilai nol atau bukan. Penelitian ini menggunakan penduga terbaik empirik logit (logit empirical best predictor, EBP) untuk menghasilkan dugaan dari model ZIB pada SAE, yang kemudian akan diterapkan pada data kematian bayi di Indonesia. Kebaikan model diinvetigasi secara analitik menggunakan simulasi dan bootstrap. Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan lebih baik dibanding model binomial pada SAE. Metode tersebut dapat digunakan untuk menduga proporsi kematian bayi di setiap area sebaik di setiap kota/kabupaten di Jawa Barat, Indonesia.
Keyword: bootstrap, prediksi terbaik empirik, kematian bayi, pendugaan area kecil, zero inflated binomial

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: