Judul: Metode Prediksi Tak-bias Linear Terbaik dan Bayes Berhirarki untuk Pendugaan Area Kecil Berdasarkan Model State Space [DISERTASI]
Abstrak: There have been two main topics developed by statisticians in a survey, i.e. sampling techniques and estimation methods. The current issues are estimation methods related to estimation of a particular domain having small size of samples or, in more extreme cases, there is no sample available for direct estimation. Sample survey data provide effective reliable estimators of totals and means for large area and domains. But it is recognized that the usual direct survey estimator for a parameter of small area, have unacceptably large standard errors, due to the circumstance of small sample size in the area. The most commonly used models for this case, usually in small area estimation, are based on generalized linear mixed models. Some time happened that some surveys are carried out periodically so that the estimation could be improved by incorporating both the area and time random effects. In this dissertation we propose a state space model which accounts for the two random effects and is based on two equations, namely transition equation and measurement equation. Based on an evaluation criterion, the proposed hierarchical Bayes estimator turns out to be superior to both estimated best linear unbiased prediction (BLUP) and the direct survey estimator. The posterior variances which measure accuracy of the hierarchical Bayes estimates are always smaller than the corresponding variances of the BLUP and the direct survey estimates
Keyword: Generalized linear mixed model, Best Linear Unbiased Prediction (BLUP), Block Diagonal Covariance, State space model, Prior and posterior function

Judul: Pendugaan Area Kecil untuk Data Lognormal dengan Ketergantungan Spasial antar Area Kecil
Abstrak: The need for accurate statistics is currently increasing, not only for the whole population, but also for some parts (subs) of population. Data from a survey can be used as information source for producing the statistics. Unfortunately, most of surveys are usually designed to produce some statistics for a whole population. Consequently, the survey data is often too small (or could be zero) for producing some statistics by direct estimation method in some subpopulations, especially for those are not planned in the survey. Statistics which are produced by direct estimation method will have large standard error if they are based on very small sample size. Moreover, if the sample size is zero then the statistics by direct estimation method cannot be obtained. The subs of population which the selected sample from it is not large enough for producing reliable direct estimates is known by small area. A statistical method that focuses on estimating some parameters in a small area is called by Small Area Estimation (SAE). To increase the effectiveness of small sample size in small areas, it is necessary to consider indirect estimation method which can be implemented by ‘borrowing strength’, utilizing some information from some resources, such as censuses, surveys or administrative records. Furthermore, ‘borrowing strength’ also could be implemented by exploiting data structures, such as considering the possibility of spatial dependence among small areas. SAE is a method for estimating parameter which is model-based. The standard SAE models, which are usually mixed models, are employed for estimating a linear small area parameter. The model assumes that the variable of interest follows normal distribution and there is no correlation among small areas. This dissertation aims to develop the best predictor of linear small area parameter as well as nonlinear small area parameter whenever the variable of interest follows positively skew distribution and among small areas is spatially correlated. A linear small area parameter is a linear function of the population values of a variable of interest in a given small area. On the other hand, a nonlinear small area parameter is a nonlinear function of the population values of a variable of interest. A total or mean population of a variable of interest in a given small area is an example of linear small area parameter whereas a ratio or quantile is a nonlinear parameter. The estimates of linear small area parameter as well as nonlinear small area parameter are derived under our proposed model, namely a unit-level spatial lognormal mixed model. This model assumes that the variable of interest follows log normal distribution and among small areas are spatially correlated by following Simultaneously Autoregressive (SAR) process. To predict the values of variable of interest for non-sampled units, it has been proposed the spatial synthetic estimator (SYNT) and the Spatial Empirical Best Predictor (SEBP). The SYNT predicts the non-sampled values by its unconditional expectation whereas the SEBP predicts them by its conditional expectation. The conditional expectation for obtaining the SEBP of linear small area parameter is calculated analytically. On the other hand, the conditional expectation for obtaining the SEBP of
Keyword: spatial empirical best predictor, spatial synthetic estimator, linear small area parameter, nonlinear small area parameter, unit-level spatial lognormal mixed model

Judul: Stabilitas Klorofil Daun Suji (Dracaena angustifolia (Medik.) Roxb)
Abstrak: Klorofil, sebagai pigmen alami, memainkan peranan penting terhadap tampilan warna hijau pada tanaman. Warna hijau klorofil sejak lama telah digunakan sebagai bahan pewarna alami. Jenis klorofil yang umumnya ditemukan pada tanaman adalah klorofil a dan klorofil b. Keduanya memiliki polaritas berbeda karena perbedaan gugus fungsi yang terikat pada strukturnya (-CH3 untuk klorofil a dan -CHO untuk klorofil b). Eksplorasi kandungan klorofil dari berbagai tanaman telah dilakukan, termasuk pada Suji (Dracaena angustifolia (Medik.) Roxb.). Suji terkenal sebagai tanaman penghasil bahan pewarna dan tanaman obat. Belum ada laporan ilmiah yang khusus mempelajari karakteristik klorofil pada daun Suji yang menyebabkan daun suji lebih dipilih sebagai bahan pewarna dibandingkan tanaman sumber klorofil lainnya. Produksi pewarna alami dari klorofil daun Suji pada skala rumah tangga dilakukan dengan menggiling daun dan mengekstraknya menggunakan air. Daun yang digunakan harus segar agar menghasilkan ekstrak dengan warna hijau yang baik. Warna hijau yang baik menandakan kandungan klorofil yang tinggi. Meskipun praktik tersebut telah dilakukan sejak lama, namun penelitian yang melaporkan hubungan antara tingkat kesegaran bahan (daun) dan profil klorofilnya selama penyimpanan belum pernah dilakukan sebelumnya. Klorofil Suji, dan tanaman lain, diketahui mudah sekali terdegradasi karena reaksi enzimatik dan non-enzimatik yang dipengaruhi oleh kondisi lingkungan. Pengolahan dengan panas atau kondisi proses pada pH rendah menyebabkan perubahan pada klorofil yaitu kehilangan atom Mg dan membentuk senyawa turunan feofitin. Degradasi klorofil berlangsung cepat dan menyebabkan struktur klorofil berubah menjadi senyawa turunannya yang tidak lagi berwarna hijau. Pengolahan dengan panas pada sayuran menyebabkan perubahan warna hijau karena degradasi klorofil yang bersifat tidak dapat kembali (irreversible). Stabilitas klorofil pada suhu tinggi dengan waktu pemrosesan yang lama dibutuhkan pada skala pengolahan di industri agar proses yang berlangsung mampu mempertahankan warna produk agar tetap menarik. Upaya paling umum yang dilaporkan mampu mempertahankan warna hijau klorofil adalah melalui pembentukan senyawa metalo-klorofil dengan penambahan logam (Cu atau Zn). Penelitian ini memiliki tujuan utama untuk mengevaluasi stabilitas klorofil daun Suji. Tujuan tersebut dijabarkan menjadi tiga tujuan khusus, yaitu: (1) mengidentifikasi korelasi antara kadar klorofil a, klorofil b, dan rasionya pada tanaman yang menunjukkan keunggulan daun Suji dibandingkan tanaman lain; (2) mengevaluasi profil stabilitas klorofil daun Suji selama penyimpanan segar; dan (3) mengevaluasi pengaruh penambahan Zn2+ sebagai penstabil terhadap stabilitas klorofil pure daun Suji yang mengalami perlakuan pada suhu tinggi selama waktu tertentu. Spektrum absorbansi daun Suji memperlihatkan bahwa pigmen utama pada daun Suji adalah klorofil a, klorofil b, dan β-karoten. Konsentrasi klorofil daun Suji segar adalah 16.06 g/kg (basis kering, bk). Selama penyimpanan, konsentrasi klorofil turun 22.89% dalam tiga hari pertama, kemudian naik hingga mencapai puncaknya pada hari ke-5 dengan kadar 18.56 g/kg (bk), dan setelah itu kadarnya turun kembali. Tampilan ultragraf menunjukkan bahwa struktur kloroplas pada daun Suji mengalami penyusutan karena kehilangan air selama penyimpanan sebelum akhirnya lisis ke dalam cairan sitosol. Peningkatan konsentrasi klorofil bukan disebabkan oleh adanya sintesis namun diduga karena luruhnya tumpukan grana tilakoid dan adanya klorofil yang terkonsentrasi. Kondisi tersebut mempermudah terjadinya ekstraksi klorofil keluar dari jaringan daun saat terjadi kerusakan fisik dan pemberian gaya mekanik, contohnya saat penggilingan menggunakan blender. Perilaku unik klorofil daun Suji tersebut sejalan dengan profil perubahan rendemennya. Namun, profil perubahan yang
Keyword: degradasi, kloroplas, penyimpanan, pewarna, stabilitas termal, warna hijau