Judul: Prediksi tak bias linier terbaik empirik dalam pendugaan area kecil: studi kasus pendugaan indeks pembangunan manusia tingkat kecamatan di kabupaten Bogor
Abstrak: Pendugaan area kecil merupakan suatu metode untuk menduga parameter pada area kecil dengan memanfaatkan informasi dari luar area, dari dalam area itu sendiri, dan dari luar survei. Metode yang dapat digunakan dalam pendugaan area kecil adalah Prediksi Tak Bias Linier Terbaik Empirik dalam Pendugaan Area Kecil (EBLUP). Metode EBLUP digunakan untuk menduga Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor. Diharapkan melalui EBLUP dihasilkan dugaan yang lebih baik daripada hasil pendugaan langsung. Nilai dugaan langsung IPM tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor seluruhnya berada di bawah nilai IPM Kabupaten Bogor yang dikeluarkan BPS. Hal ini disebabkan oleh perhitungan yang berbeda. Pemilihan peubah pendukung juga kurang menggambarkan IPM sehingga peubah yang terpilih tidak berpengaruh terhadap nilai IPM. Dapat dilihat dari nilai dugaan parameter β yang mendekati nol. Sehingga pendugaan area kecil pada IPM tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor menggunakan metode EBLUP belum bisa dikatakan lebih akurat karena memiliki hasil yang relatif sama dengan pendugaan langsung.
Keyword: 

Judul: Kajian Metode Prediksi Tak Bias Linier Terbaik Empiris Terboboti Geografis Kekar pada Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Suatu area dikatakan kecil jika ukuran contoh pada area tersebut tidak cukup untuk menghasilkan pendugaan langsung dengan presisi yang memadai. Pendugaan area kecil (small area estimation, SAE) merupakan suatu metode untuk menghasilkan penduga dari parameter populasi pada area dengan ukuran contoh kecil. Dalam pendugaan area kecil biasanya diasumsikan bahwa unit populasi pada area kecil yang berbeda tidak saling berkorelasi. Namun terdapat beberapa kasus ketika unit-unit yang dekat secara spasial lebih berkaitan daripada unit-unit yang jaraknya lebih jauh, meskipun unit-unit tersebut mungkin berada pada area kecil yang berbeda. Penelitian ini mempertimbangkan penggunaan informasi spasial seperti koordinat geografis. Kontaminasi pencilan pada data dapat memengaruhi hasil pendugaan area kecil. Salah satu cara untuk mengatasi keberadaan pencilan adalah dengan menggunakan metode regresi kekar pada pendugaan area kecil. Penelitian dilakukan melalui metode simulasi dengan data yang dibangkitkan pada enam skenario. Skenario yang digunakan adalah kombinasi dari pengaruh spasial (spasial stasioner dan spasial non-stasioner) serta kontaminasi pencilan (tanpa pencilan, pencilan simetris, dan pencilan non-simetris). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode pendugaan GWEBLUP dan RGWEBLUP pada pendugaan area kecil serta membandingkan hasilnya dengan penduga langsung, EBLUP, dan REBLUP. Hasil pendugaan dievaluasi menggunakan relative root mean squared error (RRMSE). Studi kasus dilakukan dengan menggunakan data Susenas 2015 dan PODES 2014 untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita tiap kecamatan di Kabupaten dan Kota Bogor. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada enam skenario data, pendugaan area kecil menghasilkan dugaan dengan nilai median RRMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan pendugaan langsung. Pada karakteristik data yang terkontaminasi pencilan, penduga kekar merupakan penduga yang lebih efisien dibandingkan penduga non-kekar. Pada data yang memiliki pengaruh spasial non-stasioner, penduga yang terboboti geografis merupakan penduga yang lebih efisien dibandingkan penduga global. Pada data yang memiliki pengaruh spasial stasioner, penduga global lebih efisien dibandingkan penduga terboboti geografis. Pada studi kasus menggunakan data aktual, metode pendugaan tidak langsung (metode pendugaan area kecil) yang menambahkan peubah penyerta dari data PODES lebih efisien untuk digunakan dalam menduga nilai rata-rata pengeluaran per kapita di Kabupaten/Kota Bogor dibandingkan dengan pendugaan langsung.
Keyword: geographically weighted, outlier, small area estimation, spatial non stationary

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan