Judul: Prediksi Tak Bias Linier Terbaik Empirik pada Pendugaan Area Kecil dengan Data Panel untuk Menduga Indeks Pendidikan di Kabupaten Purwakarta.
Abstrak: Sejak diberlakukannya otonomi daerah di Indonesia, informasi yang lebih detail mengenai keadaan suatu daerah menjadi sangat dibutuhkan. Informasi tersebut digunakan untuk mengetahui serta mengevaluasi sejauh mana hasil pembangunan yang telah dilakukan oleh pemerintah. Keberhasilan pembangunan dari suatu daerah dapat dilihat melalui Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM terdiri dari tiga dimensi dasar, salah satunya adalah pengetahuan yang diukur oleh indeks pendidikan. Pendidikan merupakan salah satu faktor penting dalam peningkatan pembangunan manusia. Peningkatan indeks pendidikan berakibat pada peningkatan IPM dari suatu daerah. Purwakarta memiliki visi yaitu menjadikan Purwakarta sebagai kabupaten yang unggul dalam pendidikan di Jawa Barat. Akan tetapi, sampai saat ini indeks pendidikan Purwakarta masih di bawah Provinsi Jawa Barat. Salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk meningkatkan indeks pendidikan Kabupaten Purwakarta adalah meningkatkan indeks pendidikan pada setiap kecamatan di Kabupaten Purwakarta. Data indeks pendidikan pada setiap kecamatan sangat penting agar pemerintah daerah dapat memberikan kebijakan yang tepat pada setiap kecamatan sehingga dapat meningkatkan indeks pendidikan. Pendugaan langsung indeks pendidikan untuk kecamatan menjadi tidak layak karena pendugaan ini akan menghasilkan nilai ragam yang besar karena ukuran contoh yang digunakan terlalu kecil. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode statistik yaitu dengan melakukan pendugaan menggunakan pendugaan area kecil (Small Area Estimation SAE). Pendugaan ini memanfaatkan informasi dari area sekitar yang dapat meningkatkan keefektifan ukuran contoh dan menurunkan ragam. Hasil dugaan dengan SAE dapat ditingkatkan efisiensinya dengan menyertakan pengaruh acak dari area serta pengaruh acak dari waktu. Penelitian ini menggunakan prediksi tak bias linier terbaik empirik (PTLTE) pada data panel untuk menduga Indeks pendidikan pada tingkat kecamatan di Kabupaten Purwakarta tahun 2009-2013. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendugaan area PTLTE pada data panel untuk menduga indeks pendidikan pada tingkat kecamatan di Kabupaten Purwakarta jauh lebih baik jika dibandingkan dengan pendugaan secara langsung. Hal ini terlihat dari kuadrat tengah galat (KTG) yang dihasilkan lebih kecil dari KTG penduga langsung.
Keyword: data panel, pendugaan area kecil, pendugaan tidak langsung, PTLTE

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