Judul: Pendugaan Area Kecil dengan Efek Spasial untuk Proporsi Level Desa (Studi Kasus Proporsi Penduduk Miskin di Kabupaten Lembata).
Abstrak: Ketersediaan data level desa yang akurat sangat dibutuhkan dalam proses pembangunan desa. Salah satu data yang berperan penting dalam proses pembangunan desa adalah data proporsi penduduk miskin level desa. Data proporsi penduduk miskin secara rutin dikeluarkan oleh BPS. Data tersebut hanya mampu disajikan hingga level kabupaten/kota. Pendugaan langsung hingga level desa tidak dapat dilakukan karena jumlah contoh yang kecil bahkan nol. Salah satu teknik analisis yang dapat mengatasi masalah tersebut adalah pendugaan area kecil. Model area kecil bagi proporsi harus dapat menjamin bahwa dugaan proporsi yang dihasilkan berada dalam selang 0 dan 1. Pendekatan yang dapat dilakukan untuk memodelkan proporsi antara lain dengan sebaran normal dan sebaran binomial. Pendekatan model pendugaan area kecil (Small Area Estimation/SAE). dengan sebaran normal dilakukan terhadap hasil transformasi logit peubah proporsi. Proporsi merupakan salah satu parameter dari sebaran binomial, sehingga asumsi sebaran binomial dapat diterapkan pada banyaknya penduduk miskin per desa. Analisis yang berkaitan dengan wilayah perlu mempertimbangkan adanya pengaruh spasial. Pengaruh spasial pada model SAE sangat bergantung pada karakteristik data. Penelitian ini bertujuan menerapkan model SAE dengan pendekatan normal dan binomial untuk menduga proporsi pada tiga karakteristik data. Ketiga karakteristik data tersebut adalah data tanpa efek spasial, data dengan efek spasial stasioner SAR, dan data dengan efek spasial nonstasioner. Spasial stasioner pada penelitian ini hanya dibatasi pada pengaruh spasial yang mengikuti proses Simultaneously Autoregressive (SAR). Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada ketiga skenario data, pendekatan asumsi sebaran binomial menghasilkan dugaan yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan asumsi sebaran normal. Berdasarkan bias relatif dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE), model binomial tanpa spasial dengan pendekatan laplace (GLMER) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi ketika data tidak mengandung spasial. Pada karakteristik data yang mengandung efek spasial stasioner (spasial SAR) model terbaik untuk menduga proporsi adalah model binomial dengan spasial SAR (HSP). Model binomial dengan spasial nonstasioner (MNSE) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi pada data yang mengandung efek spasial nonstasioner. Hasil aplikasi metode menunjukkan karekteristik data cenderung mengandung efek spasial SAR. Model terbaik untuk menduga proporsi penduduk miskin level desa di Kabupaten Lembata adalah model SAE pendekatan binomial dengan efek spasial SAR (HSP). Pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa nircontoh diperoleh dengan koreksi gerombol. Pendugaan dengan HSP kalibrasi menghasilkan dugaan proporsi penduduk miskin Kabupaten Lembata sebesar 0.2652. Hasil tersebut tidak jauh berbeda dengan angka BPS (0.2648) sehingga hasil dugaan proporsi dengan HSP kalibrasi layak digunakan.
Keyword: binomial, nonstasioner, SAE, spasial, transformasi logit

Judul: Model Zero Inflated Beta pada Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Proporsi Penduduk Miskin Tingkat Desa di Kota Langsa
Abstrak: Angka kemiskinan penduduk tingkat desa dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan untuk mengalokasikan dana desa. Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga yang secara resmi mengeluarkan data kemiskinan di Indonesia. BPS mengeluarkan data kemiskinan setiap tahun yang bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Sejak tahun 2015 pelaksanaan Susenas dilaksanakan dua kali setahun, yaitu bulan Maret dan September. Pencacahan pada bulan Maret menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat kabupaten/kota. Sedangkan pencacahan pada bulan September menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan proporsi penduduk miskin tingkat desa tidak bisa dilakukan menggunakan data Susenas bulan Maret 2016, karena contoh Susenas bulan Maret 2016 hanya cukup untuk menduga proporsi penduduk miskin tingkat kabupaten/kota. Apabila kita melakukan pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa secara langsung hanya berdasarkan data survei saja, maka hasil dugaan tidak memiliki presisi yang baik. Salah satu cara yang digunakan agar dugaan menghasilkan presisi yang baik dengan ukuran contoh yang kecil adalah dengan menerapkan metode pendugaan area kecil/ Small Area Estimation (SAE). Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi zero inflated beta karena peubah yang menjadi perhatian mempunyai nilai pada selang [0,1). Penelitian ini juga menduga proporsi penduduk miskin untuk desa yang tidak terkena contoh (nircontoh). Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengakomodasi pengaruh acak area untuk desa nircontoh adalah dengan teknik penggerombolan (clustering). Teknik ini berdasarkan asumsi bahwa suatu area memiliki kedekatan hubungan berdasarkan karakteristik tertentu dengan area yang lain. Desa-desa yang memiliki karakteristik yang sama atau hampir sama dikelompokkan menjadi satu gerombol. Pendugaan proporsi penduduk miskin pada tingkat desa diperoleh hasil bahwa rata-rata hasil dugaan dengan model zero inflated beta lebih besar dibandingkan dengan rata-rata hasil dugaan langsung. Hasil dugaan dengan model zero inflated beta tidak menghasilkan nilai 0, sedangkan pada dugaan langsung terdapat nilai 0. Hasil dugaan desa nircontoh dengan model regresi zero inflated beta juga tidak menghasilkan nilai 0. Sehingga bisa dikatakan bahwa pendugaan dengan model zero inflated beta lebih sesuai dengan kondisi populasi. Akan tetapi, ragam dari dugaan dengan menggunakan model regresi zero inflated beta lebih besar dibandingkan ragam penduga langsung.
Keyword: angka kemiskinan, model zero inflated beta, pendugaan area kecil, penggerombolan

Judul: Characterization of CoCrMo alloy with titanium nitride and hydroxyapatite-chitosan coating
Abstrak: Endoprosthetic is moving tool for implant in the body, made of metals or polymers. Stainless steel, Co-based alloys, and Ti materials are widely used for implant materials. Co alloy used is CoCrMo which has excellent properties such as good biocompatibility, corrosion resistant, good mechanical properties such as hardness, strength, and high wear resistance, supporting its utilization as an implant material. CoCrMo alloy was synthesized using tri arc furnace with heating temperature of 3000 °C. TiN coating using plasma sputtering and nitriding method, characterized by a layer of gold. The content of Ti in the layer was 3.85% (w/w), whereas the content N was difficult to determine. Hydroxyapatite (HAp) was synthesized using wet method with Ca source of chicken eggshell and P source of H3PO4 80%. HAp-chitosan composite coating aimed at improving the biocompatibility and corrosion resistance of CoCrMo. In vitro test showed that CoCrMo with TiN and HAp-chitosan coating had excellent corrosion resistance in liquid medium infusion, whereas samples HAp and CoCrMo with TiN coatings and HAp-chitosan had high level of toxicity in endothelial cell culture tests.
Keyword: