Judul: Perbandingan Metode EBLUP dan Modifikasi EBLUP dalam Menduga Indikator Kemiskinan di Kabupaten Bogor
Abstrak: Contoh merupakan sekumpulan data yang dikumpulkan atau dipilih dari populasi menggunakan metode yang relevan. Salah satu metode untuk mengumpulkan data yang diperoleh adalah melalui survey. Dalam proses pengumpulan data untuk level yang kecil biasanya menggunakan ukuran contoh yang relatif kecil bahkan pada area tertentu mungkin saja tidak terambil unit contoh. Area yang memiliki ukuran contoh yang tidak cukup atau relatif kecil disebut sebagai area kecil atau small areas. Ukuran contoh yang sangat kecil akan memiliki ragam yang besar bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih menjadi unit contoh. Permasalahan tersebut diatasi dengan melakukan suatu penduga tak langsung yang “meminjam” kekuatan informasi dari area di sekitarnya yang dihubungkan melalui suatu pendekatan model (model-based). Salah satu pendekatannya dengan menggunakan metode tak langsung. Metode pendugaan tak langsung diantaranya metode pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Pendugaan area kecil merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter sub populasi dengan ukuran contoh kecil. Pada penelitian ini dalam menduga indikator kemiskinan menggunakan metode pendugaan langsung dan metode pendugaan tak langsung. Pendugaan langsung merupakan suatu metode pendugaan terhadap parameter populasi di suatu area yang hanya didasarkan pada data contoh yang diperoleh dari area tersebut. Pendugaan langsung pada umumnya didasarkan pada teknik penarikan contoh, seperti simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampilng, dan sebagainya. Metode pendugaan tak langsung yang digunakan adalah metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) dan modifikasi EBLUP. Terdapat 2 model dalam modifikasi EBLUP yaitu Model-1 dan Model-2. Model-1 mengasumsikan semua kecamatan di Kabupaten Bogor sebagai fixed effect.Model-2 mengasumsikan kecamatan yang merupakan pencilan sebagai fixed-effect dan kecamatan yang bukan pencilan diasumsikan sebagai random-effect. Pemilihan metode yang terbaik dalam menduga indikator kemiskinan berdasarkan nilai rataan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) yang terkecil. Model-2 merupakan model yang terbaik karena menghasilkan nilai rataan RRMSE paling kecil diantara metode lainnya. Model-2 menduga persentase kemiskinan (P0) di Kabupaten Bogor sebesar 8.741 %, indeks kedalaman kemiskinan (P1) sebesar 1.304 %, dan indeks keparahan kemiskinan (P2) sebesar 0.341 %.
Keyword: EBLUP, indikator kemiskinan, modifikasi EBLUP

Judul: Kajian Metode Pendugaan Area Kecil untuk Indikator Kemiskinan Melalui Pendekatan Regresi Kekar M-Kuantil
Abstrak: Pendugaan parameter indikator kemiskinan pada area yang tidak menjadi rencana dalam survey sering terkendala adanya data pencilan dimana akibat dari karakteristik dari data pengeluaran rumah tangga yang digunakan. Salah satu upaya untuk mengatasi hal tersebut adalah menggunakan suatu metode pendugaan area kecil yang kekar terhadap pencilan. Terdapat beberapa pilihan metode pendugaan area kecil yang bersifat kekar umumnya berbasis model linier campuran sebagai model konvensional. Akan tetapi model tersebut menuntut terpenuhinya suatu asumsi-asumsi kedistribusian pada model. Sebagai metode alternatif untuk menghindari hal tersebut dipilih suatu pendekatan melalui regresi M-kuantil yang diaplikasikan pada pendugaan area kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan di kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat melalui pendekatan metode M-kuantil untuk pendugaan area kecil dengan memanfaatkan ketersediaan data Susenas dan Potensi Desa yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penduga langsung indikator kemiskinan untuk proporsi penduduk miskin untuk tingkat kecamatan menghasilkan 11 kecamatan dengan penduga 0% akibat ketidakcukupan ukuran contoh. Dari tinjauan kualitas pendugaan, hasil Root Mena Square Error (RMSE) masih pada daerah yang dapat diterima.
Keyword: Indikator Kemiskinan, pendugaan area kecil, Regresi kekar, Regresi M-kuantil

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: