Judul: Pendugaan Fungsi Konsumsi Dengan Random Coefficient Model
Abstrak: Fungsi konsumsi yang menerangkan hubungan antara pengeluaran kons\lmsi dan pendapatan nasional dapat digambarkan sebagai pola konsumsi masyarakat. Karena pola konsumsi masyarakat cenderung berubah dari waktu ke waktu, maka model regresi untuk fungsi konsumsi memiliki koefisien yang tidak tetap untuk beberapa pengamatan. Random coefficient model digunakan untuk menjelaskan hubungan regresi yang memiliki koefisien yang tidak tetap. Penelitian ini bertujuan untuk menduga fungsi konsumsi dengan menggunakan model regresi yang memiliki parameter tidak tetap (random coefficient modeT). Data yang digunakan adalah data konsumsi daiJ pendapatan nasional yang didapatkan dari publikasi Badan Pusat Statistik dan buku "Statistik dalam 50 Tahun Indonesia Merdeka". Data yang digunakan adalah data menurut harga konstan. Tahun yang dijadikan tahun dasar adalah tahun 1983, di mana indeks harga pada tahun tersebut ditetapkan sarna dengan 100. Modifikasi terhadap model random coefficient dilakukan untuk membangun model dengan intersep konsian. Analisis ragam model random coefficient menghasilkan koefisien determinasi (R2) sebesar 100%. Pemeriksaan sisaan terhadap asumsi kenormalan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smimov menghasilkan nilai p-value sebesar 0.01, dengan nilai kesalahan I (alpa) sebesar 1% maka sisaan menyebar normal. Selain itu statistik DW sisaan dihasilkan sebesar 1.63, nilai ini lebih besar dari nilai du-tabel sebesar 1.54, yang menunjukkan tidak adanya autokorelasi pada sisaan. Pemeriksaan keacakan koefisien dengan uji Breusch-Pagan menghasilkan statistik uji )" sebesar 4.0976 yang menyebar i(db=I), sehingga nilai p-value didapatkan sebesar 0.0429. Hal ini menunjukkan bahwa sisaan pada persamaan (4) bersifat heteroskedastis yang berarti bahwa koefisien pendapatan nasional (MPC) pada model random coefficient bersifat tidak tetap (varying parameter). Pendugaan model random coefficient menghasilkan fluktuasi nilai koefisi.en pendapatan nasional (MPC), pembandingan fluktuasi nilai MPC ini dengan laju inflasi dan nilai ekspektasi menunjukkan bahwa nilai MPC untuk waktu ke-t cenderung sesuai dengan keadaan perekonomian pada waktu ke-t. Hal ini menunjukkan bahwa nilai MPC yang didapatkan dari pendugaan model random coefficient cenderung sesuai dengan keadaan ekonomi pada saat nilai MPC tersebut muncul, selain itu hal tersebut jt1;la menunjuickan bahwa pola konsumsi masyarakat yang digambarkan dari nilai MPC cenderung berubahubah sesuai dengan kondisi perekonomian yang sedang berjalan.
Keyword: 

Judul: Pemodelan Data Panel Konsumsi Kalori dan Protein di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Multilevel
Abstrak: dikumpulkan dari waktu ke waktu dapat membentuk data panel. Penelitan ini didekati dengan menggunakan analisis regresi longitudinal yang merupakan bentuk khusus dari regresi multilevel. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan model terbaik yang menggambarkan pola pertumbuhan konsumsi kalori dan protein serta faktor-faktor yang mempengaruhinya dan melakukan prediksi konsumsi kalori dan protein dengan menggunakan model yang terbentuk. Model terbaik yang diperoleh dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pola pertumbuhan kuadratik terhadap waktu untuk kosumsi kalori dan protein. Faktor yang mempengaruhi konsumsi kalori yaitu tingkat kemiskinan berdasarkan model pertama. Sedangkan pada model kedua Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan konsumsi protein muncul sebagai faktor yang mempengaruhi konsumsi kalori. Kedua model ini menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) berturut-turut sebesar 8.75 % dan 7.22 %. Namun kedua model cenderung memberikan hasil yang overestimate dalam prediksi masa mendatang. Kedua model diperbaiki dengan mengganti efek waktu kuadrat dengan dummy waktu, hal ini dapat memperbaiki prediksi dengan nilai MAPE berturut-turut sebesar 2.04 % dan 1.09 %. Faktor yang mempengaruhi konsumsi protein yaitu persentase penduduk miskin dan wilayah di Indonesia. Wilayah timur (Maluku dan Papua) lebih rendah konsumsi proteinnya dibandingkan wilayah-wilayah lain di Indonesia Model konsumsi protein menghasilkan nilai MAPE sebesar 2.73 %.
Keyword: hierarki, pola pertumbuhan, regresi longitudinal, regresi multilevel

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: