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: Pengembangan Metode Pendugaan Area Kecil Melalui Penggunaan Informasi Gerombol Pada Area Yang Tidak Terdapat Contoh (Studi Kasus Indikator Kemiskinan Di Wilayah Bogor).
Abstrak: Survei merupakan salah satu metode pengumpulan data dengan mengambil sebagian populasi. Survei nasional memberikan informasi terbatas sehingga tidak dapat memberikan presisi yang tinggi untuk area dengan ukuran contoh kecil, bahkan tidak dapat melakukan pendugaan ketika area tersebut tidak terpilih unit contoh. Dengan demikian untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan metode pendugaan area kecil. Pendugaan area kecil merupakan metode yang biasa digunakan untuk menduga parameter dengan ukuran contoh kecil, metode ini merupakan pendugaan tidak langsung atau berbasis model, sehingga diperlukan informasi tambahan dari peubah yang memiliki korelasi dengan peubah yang diamati yang disebut sebagai peubah penyerta. Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pendugaan parameter pada pendugaan area kecil. Permasalahan terjadi ketika model digunakan untuk memprediksi area yang tidak terdapat contoh dimana model tersebut hanya menggunakan model sintetik yang mengabaikan pengaruh acak dari area. Menambahkan informasi gerombol pada model sintetik dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada penelitian ini akan memodifikasi model pendugaan pada area yang tidak terdapat contoh dengan menambahkan informasi gerombol, mengkaji pengembangan model tersebut berdasarkan kajian simulasi dan menerapkan model untuk menduga indikator kemiskinan pada kajian aplikasi. Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan tiga indikator kemiskinan, yaitu: presentase penduduk dibawah garis kemiskinan (P0), Indeks kedalaman kemiskinan (P1), dan Indeks keparahan kemiskinan (P2). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan dua skenario populasi, yaitu skenario pertama dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada kondisi populasi ideal, yaitu karakteristik antar gerombol dapat dibedakan dengan baik. Skenario ke dua dibangun untuk mengkaji kemampuan model pada penggerombolan yang beririsan. Kebaikan model yang diusulkan dievaluasi berdasarkan nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE). Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan menghasilkan prediksi yang lebih baik pada area yang tidak terdapat contoh. Data Susenas 2013 dan PODES 2014 digunakan pada aplikasi data rill untuk menduga indikator kemiskinan pada kecamatan yang tidak terdapat contoh di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil menunjukkan bahwa pada pengembangan model yang diusulkan mampu memprediksi dengan nilai prediksi RRMSE yang lebih kecil pada area yang tidak terdapat contoh.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, Bayes empirik, indikator kemiskinan, pendugaan area kecil

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: