Judul: Kajian Transformasi Logaritma Untuk Penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction Pada Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Berbagai survei umumnya dirancang untuk menduga parameter populasi berskala nasional. Masalah akan timbul jika dari survei tersebut ingin diperoleh informasi untuk area yang lebih kecil, misalnya pada level propinsi,level kabupaten atau level kecematan. Ukuran contoh pada level area tersebut biasanya sangat kecil sehingga statistik yang diperoleh akan memiliki ragam yang besar. Guna mengatasi hal ini, dikembangkan sebuah metode pendugaan parameter yang dikenal metode pendugaan area kecil (small area estimation, SAE). Salah satu metode dalam pendugaan area kecil adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) telah banyak digunakan untuk Small Area Estimation. Beberapa tahun kemudian pendekatan EBLUP dikembangkan dengan memasukkan pengaruh spasial ke dalam model. Penduga EBLUP dengan memperhatikan pengaruh acak area yang berkorelasi spasial dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Penduga SEBLUP maupun EBLUP menggunakan model campuran linier dalam pendugaannya. Model campuran linier memiliki asumsi distribusi normal sehingga data (peubah yang menjadi perhatian) yang digunakan pada penduga SEBLUP maupun EBLUP harus memilki distribusi normal. Pada kenyataanya, data yang ditemukan dilapangan memiliki distribusi tidak normal sehingga model yang digunakan untuk pendugaan akan memberikan hasil yang kurang baik. Salah satu dari metode untuk menangani masalah tersebut adalah dengan menggunakan transformasi logaritma pada peubah yang menjadi perhatian agar distribusinya mendekati distribusi normal. Pada kenyataannya, ada juga data yang memilki distribusi tidak normal sekaligus memilki pengaruh spasial sehingga diperlukan metode pendugaan yang tepat untuk menangani masalah tersebut. Pada penelitian ini, transformasi logaritma dilakukan pada metode SEBLUP. Penduga ini diharapkan dapat menghasilkan penduga dengan presisi dan akurasi yang lebih baik. Penduga transformasi logaritma SEBLUP juga diharapkan dapat mengatasi data yang memilki distribusi tidak normal sekaligus memiliki pengaruh spasial. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan bahwa penduga transformasi logaritma SEBLUP memiliki nilai rata-rata BR dan nilai rata-rata AKTGR yang hampir sama jika dibandingkan dengan penduga transformasi logaritma EBLUP. Hasil simulasi ini sejalan dengan hasil studi kasus rata-rata pengeluaran per kapita tingkat kecamatan di kota atau kabupaten Bogor 2010. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penduga transformasi logaritma SEBLUP dan penduga transformasi logaritma EBLUP sama baiknya. Kedua penduga tersebut memiliki performa yang sama dalam melakukan pendugaan area kecil.
Keyword: EBLUP, SAE, SEBLUP

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: