Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik dengan Model Linier Koregionalisasi.
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan analisis regresi terboboti untuk parameter peubah yang beragam geografis atau yang disebut parameter lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Pada pengaplikasian RTG, terkadang ditemukan suatu kondisi yang membutuhkan beberapa parameter yang bernilai konstan disetiap lokasi atau yang disebut parameter global. RTG dengan parameter yang beragam geografis (parameter lokal) dan parameter yang bernilai konstan (parameter global) disetiap lokasi disebut RTG Campuran atau RTG Semiparametrik. Fotheringham et al. (2002) menyatakan pemodelan yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global disebut sebagai RTG Campuran. Seiring berkembangnya waktu, Nakaya et al. (2005) menyatakan pendugaan RTG yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global dilakukan dengan menggabungkan metode parametrik untuk menduga parameter global dan metode nonparametrik untuk menduga parameter lokal, sehingga pemodelan tersebut lebih cocok dinamakan RTG Semiparametrik. Penelitian ini mengkaji mengenai pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik (RTG-S) yang penentuan jenis parameter peubahnya ditetapkan berdasarkan hasil Model Linier Koregionalisasi (MLK). MLK mampu memperlihatkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda dan pengaruh spasial parameter peubah. Pengaruh spasial yang dihasilkan oleh MLK digunakan untuk menetapkan parameter yang beragam geografis (lokal) dan parameter yang konstan (global) disetiap lokasi. Penelitian ini juga membandingkan hasil pemodelan RTG dan pemodelan RTG-S berdasarkan Akaike Information Criterion Corrected (AICC) dan Kuadrat Tengah Penduga Galat (KTPG). Model dengan nilai AICC dan KTPG terendah dipilih sebagai model terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara yang bersumber dari Basis Data Terpadu keluarga miskin untuk Program Perlindungan Sosial Juli 2012 pada 159 kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara dan diambil dari website TNP2K (Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan). Data yang digunakan terdiri dari 1 peubah respon dan 11 peubah penjelas. Data ini telah digunakan oleh Pongoh (2015) pada studi kasus sebelumnya. Pongoh (2015) melakukan pemilihan parameter peubah berdasarkan selang kepercayaan parameter global, sehingga penelitian ini juga membandingkan hasil studi kasus sebelumnya dengan hasil yang diperoleh dengan MLK. Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan proses pemilihan parameter peubah yang lebih sistematis dan terukur berdasarkan keragaman spasial parameter peubah. Penelitian ini terbagi atas dua model, Model-1 merupakan model yang menggunakan semua peubah penjelas, sedangkan Model-2 merupakan model yang hanya menggunakan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Model-2 merupakan model yang dibandingkan dengan studi kasus sebelumnya oleh iii Pongoh (2015). Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTG terlebih dahulu yang semua parameter peubahnya beragam geografis (lokal) disetiap lokasi. Setelah itu, pemilihan parameter beragam dan parameter konstan dilakukan berdasarkan MLK. MLK menunjukkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda. Proporsi pengaruh spasial dihitung berdasarkan proporsi keragaman spasial, peubah dengan proporsi pengaruh spasial tinggi (diatas 70%) ditetapkan sebagai parameter beragam geografis (lokal) dan sisanya ditetapkan sebagai parameter konstan (global). Perbandingan model RTG dan model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan hasil MLK dan selang kepercayaan parameter global dilakukan dengan melihat nilai AICC dan KTPG disetiap model. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan MLK menghasilkan nilai AICC dan KTPG yang paling rendah. Penelitian ini memperoleh model RTG-S merupakan model yang lebih baik dibandingkan model RTG pada kasus data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara. Secara umum dapat disimpulkan
Keyword: regresi terboboti geografis, regresi terboboti geografis semiparametrik, model linier koregionalisasi

Judul: Aplikasi Regresi Gulud Terboboti Geografis dan Regresi LASSO Terboboti Geografis pada Data yang Mengandung Multikolinearitas
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pengembangan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dengan penambahan matriks pembobot dalam pendugaan parameternya. Dugaan parameter model RTG menghasilkan dugaan yang bersifat lokal untuk setiap lokasi pengamatan. RTG mengatasi masalah heterogenitas spasial yang disebabkan oleh suatu kondisi lokasi yang satu dengan lokasi lainnya tidak sama. Penambahan matriks pembobot pada model RTG meningkatkan efek multikolinearitas lokal pada koefisien regresi. Model RTG belum bisa mengatasi kasus multikolinearitas lokal sehingga penambahan regresi Gulud dan LASSO (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator) diharapkan lebih efektif dalam pemodelan. Regresi Gulud yang diaplikasikan pada model RTG dikenal dengan Regresi Gulud Terboboti Geografis (RGTG) dan LASSO yang diaplikasikan pada model RTG dikenal dengan Regresi LASSO Terboboti Geografis (RLTG). Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan pemodelan RTG, RGTG dan RLTG dalam mengatasi multikolinearitas pada nilai Pendapatan Asli Daerah (PAD) di kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tahun 2015 dan mengidentifikasi peubah penjelas yang berpengaruh untuk besarnya nilai PAD di kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tahun 2015 berdasarkan model yang terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dari data Susenas 2015, Podes 2014 dan publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) 2016. Peubah respon yang digunakan adalah nilai PAD dan sebagai peubah penjelasnya adalah jumlah penduduk, jumlah industri sedang dan besar, nilai PDRB, jumlah wisatawan mancanegara dan nusantara, jumlah restoran, jumlah hotel, jumlah pasar dan jumlah rumah sakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RLTG lebih baik mengatasi multikolinearitas lokal pada model RTG dibandingkan dengan model RGTG. Berdasarkan nilai R2 dan RMSE yang diperoleh menunjukkan bahwa model RLTG memiliki nilai R2 yang paling tinggi yaitu sebesar 99.97% dan nilai RMSE model RLTG lebih rendah dibandingkan model lainnya yaitu sebesar 0.03. Hal ini menunjukkan bahwa performa model RLTG lebih baik dalam menangani masalah multikolinearitas pada model RTG dan memiliki nilai dugaan nilai PAD yang lebih dekat dengan nilai pengamatan atau lebih tepat dalam prediksi. Peubah penjelas yang dominan mempengaruhi nilai PAD di kabupaten/kota Jawa Barat adalah jumlah industri, jumlah pasar dan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan nusantara.
Keyword: Multikolinearitas,, RGTG, RLTG, RTG

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: