Judul: Pendugaan Area Kecil Angka Melek Huruf Pada Tingkat Kecamatan Di Kabupaten Donggala Dengan Metode Bayes Berhirarki.
Abstrak: Angka Melek Huruf (AMH) didefinisikan sebagai perbandingan antara jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang memiliki kemampuan membaca dan menulis dengan jumlah seluruh penduduk usia 15 tahun ke atas dikalikan seratus persen. AMH merupakan salah satu indikator kesejahteraan rakyat yang menjadi ukuran keberhasilan pembangunan di sektor pendidikan. Kinerja pemerintah di sektor pendidikan tersebut dapat diukur apabila indikator-indikator terkait kinerja sektor pendidikan tersedia. Badan Pusat Statistik (BPS) setiap tahun telah menghitung AMH berdasarkan data yang diperolah dari pendataan Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) dengan tingkat penyajian meliputi provinsi dan kabupaten/kota. Seiring dengan diberlakukannya kebijakan otonomi daerah dimana pemerintah kabupaten/kota memiliki kewenangan yang lebih luas dalam mengatur pemerintahannya, ketersediaan data AMH hingga tingkat kecamatan sangat diperlukan. Contoh Susenas hanya dirancang untuk menghasilkan dugaan hingga tingkat kabupaten/kota sehingga jika contoh tersebut dipaksakan untuk mendapatkan dugaan pada tingkat kecamatan, maka dugaan yang dihasilkan akan memiliki ragam yang besar walaupun dugaan tersebut bersifat tidak bias (tidak akurat). Untuk memperoleh dugaan yang baik dengan memanfaatkan contoh yang ada diperlukan suatu metode yang dapat menghasilkan dugaan akurat pada area kecil, metode tersebut adalah Metode Pendugaan Area Kecil (SAE). Metode Bayes Berhirarki (BB) merupakan salah satu metode SAE yang diyakini paling cocok dalam menghasilkan dugaan yang baik pada data biner (Rao 2003), sehingga pada penelitian ini pendugaan AMH pada tingkat kecamatan di Kabupaten Donggala dihitung menggunakan metode tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Susenas 2013 dan Pendataan Potensi Desa (Podes) 2011 di Kabupaten Donggala Provinsi Sulawesi Tengah. Pendugaan AMH pada tingkat kecamatan di Kabupaten Donggala diperoleh hasil bahwa pendugaan SAE BB model Logit-Normal memberikan hasil paling baik dibandingkan dengan pendugaan langsung maupun pendugaan SAE BB Spasial Logit-Normal. Kesimpulan tersebut diambil berdasarkan nilai Kuadrat Tengah Galat (KTG) terkecil yang dihitung dari nilai dugaan AMH pada masing masing metode dibandingkan dengan nilai AMH hasil Sensus Penduduk 2010 yang dianggap sabagai parameter. Dari perhitungan KTG tersebut, KTG pendugaan BB Logit-Normal memiliki nilai terkecil dibandingkan metode pendugaan langsung maupun BB Spasial Logit-Normal. AMH tertinggi di Kabupaten Donggala pada tahun 2013 ditempati oleh Kecamatan Banawa (96.94 %) sedangkan terendah ditempati oleh Kecamatan Pinembani dengan AMH sebesar 77.52 persen.
Keyword: angka melek huruf, analisis spasial, bayes berhirarki, model logit-normal, pendugaan area kecil

Judul: Pendugaan Area Kecil Persentase Angka Kemiskinan menggunakan Model Regresi Beta dengan Pendekatan Bayes
Abstrak: Survei dikenal sebagai metode pengumpulan data yang hemat biaya untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Hal ini disebabkan karena survei hanya mengambil sebagian objek dari populasi melalui teknik pengambilan contoh tertentu. Objek terpilih digunakan untuk merampatkan informasi terkait populasi tanpa harus meneliti keseluruhan objek dalam populasi. Kurangnya jumlah contoh atau ketiadaan contoh (nircontoh) di suatu wilayah merupakan permasalahan area kecil. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan metode Small Area Estimation (SAE). Prinsip SAE merupakan metode pendugaan tidak langsung yang berbasis pemodelan dengan memanfaatkan informasi tambahan dari peubah penyerta. Salah satu metode yang digunakan dalam SAE adalah Bayes berhierarki. Pemodelan area kecil dalam penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model regresi beta bagi proporsi rumah tangga (ruta) miskin di Kabupaten Tanggamus. Asumsi yang melandasi penelitian ini adalah proporsi ruta miskin mengikuti sebaran beta. Model yang diperoleh digunakan untuk menghitung penduga proporsi ruta miskin pada desa contoh Susenas dan membandingkannya dengan penduga langsung, selain itu dilakukan kajian untuk menduga proporsi ruta miskin di desa nircontoh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Susenas Maret 2016 dan pendataan Potensi Desa (Podes) 2014. Data Susenas digunakan untuk menghitung pendugaan langsung proporsi ruta miskin. Data podes digunakan sebagai peubah penyerta dan dipilih berdasarkan penelitian terdahulu. Peubah baru ditambahkan dengan asumsi peubah tersebut memiliki korelasi dengan peubah respon. Tahapan analisis data dimulai dengan menghitung penduga langsung proporsi ruta miskin. Penduga langsung yang bernilai 0 ditransformasi dengan algoritme zoib supaya berada dalam interval (0, 1). Peubah respon hasil transformasi digunakan untuk membangun model Bayes berhierarki. Konsep pendugaan parameter dengan Bayes berhierarki memerlukan asumsi sebaran prior karena parameter bersifat acak. Sebaran prior merupakan fungsi parameter regresi yang ditetapkan berdasarkan subjektivitas peneliti ataupun berdasarkan penelitian terdahulu. Sebaran prior untuk 𝛽������� dan ragam pengaruh acak area 𝜎�������𝑣�������2 diasumsikan mengikuti sebaran normal dan inverse gamma. Pendugaan parameter dilakukan dengan pembangkitan contoh MCMC (Markov Chain Monte Carlo) sampai diperoleh penduga parameter regresi beta yang konvergen. Berdasarkan perbandingan KTG dan Coefficient of Variation (CV), diperoleh hasil bahwa KTG dan CV penduga bayes berhierarki lebih kecil dibandingkan penduga langsung, sehingga model Bayes berhierarki lebih baik dibandingkan model pendugaan langsung. Proporsi ruta miskin di desa nircontoh Susenas diduga dengan model yang diperoleh dari pendugaan Bayes berhierarki. Pengaruh acak area untuk desa nircontoh diperoleh dengan cara menggerombolkan seluruh desa-desa di Kabupaten Tanggamus dengan penggerombolan berhierarki. Pengaruh acak bagi desa nircontoh diperoleh dari nilai tengah pengaruh acak desa contoh di dalam gerombol tersebut. Agregasi penduga Bayes berhierarki desa contoh dan nircontoh di tingkat kabupaten menghasilkan nilai tengah proporsi ruta miskin sebesar 0.1437 atau 14.37%.
Keyword: area nircontoh, Bayes berhierarki, pendugaan area kecil, penggerombolan, regresi beta

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: