Judul: Analisis Dispersi Multivariat
Abstrak: Disertasi ini mengkaji dispersi peubah ganda dari distribusi keluarga eksponensial terutama model normal stable Tweedie (NST). Riset ini juga meneliti karakterisasi model normal Poisson dengan fungsi variansi dan dengan fungsi variansi umum (generalized variance function) yang merupakan kasus khusus dari model normal stable Tweedie. Pertama, kami menyajikan pengertian tentang dispersi univariat dan multivariat, kami memperkenalkan matriks dispersi umum sebagai generalisasi dari matriks kovarian. Kemudian mengkaji ulang beberapa model dispersi peubah ganda yang telah diperkenalkan oleh beberapa penulis. Setelah itu definisi dan sifat dari model normal stable Tweedie dikaji, juga estimasi variansi umum menggunakan metode maximum likelihood (ML) dan uniformly minimum variance unbiased (UMVU). Kami mengusulkan penduga Bayesian bagi fungsi variansi umum model normal Poisson sebagai metode alternatif dalam kasus di mana nilai tengah komponen Poisson bernilai kecil yang menyebabkan tidak tersedianya penduga UMVU. Evaluasi numerik dari penduga variansi umum melalui studi simulasi dilakukan dan hasilnya menunjukkan bahwa pada umumnya metode UMVU memberikan hasil yang lebih baik daripada metode ML. Karakterisasi model normal Poisson dengan fungsi variansi dibangun dengan suatu perhitungan analitis dan dengan menggunakan beberapa sifat dari keluarga eksponensial natural. Karakterisasi model dengan fungsi variansi umum berhasil dibuktikan menggunakan sifat infinite divisibility dari model normal Poisson. Bukti karakterisasi tersebut merupakan solusi dari masalah persamaan Monge-Ampère yang berkaitan dengan variansi umum dari model normal Poisson dalam bentuk parameter kanonik. Kemudian di bawah kondisi di mana komponen stable Tweedie univariat dari model normal stable Tweedie tidak teramati (unobservable), penduga nilai tengah dari variabel stable Tweedie univariat dibangun menggunakan pengamatan dari komponen-komponen normal. Evaluasi numerik dari penduga dilakukan melalui studi simulasi dan hasilnya menunjukkan bahwa penduga tersebut konsisten. Terakhir, untuk menggambarkan penerapan variansi umum dari model normal stable Tweedie, contoh kasus dari data riil diberikan di bagian akhir disertasi.
Keyword: keluarga exponential, model dispersi exponensial, fungsi variansi umum, karakterisasi, kemungkinan maksimum, uniformly minimum variance unbiased

Judul: Perbandingan Pendugaan Parameter Regresi Distribusi Normal dan Distribusi Eksponensial dengan Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Abstrak: Analisis regresi merupakan salah satu analisis statistika yang mempelajari hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen tidak selalu berdistribusi normal, melainkan termasuk ke dalam sifat distribusi yang lebih luas yang disebut dengan distribusi dari famili eksponensial. Untuk variabel dependen yang termasuk ke dalam famili eksponensial, maka dapat dimodelkan dengan Generalized Linear Models (GLM). Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada GLM pada regresi eksponensial adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan menggunakan konsep Iterative Re-Weighted Least Square (IRLS). Pada data yang menyebar eksponensial, jika dilakukan pendugaan parameter dengan regresi normal akan menghasilkan pendugaan parameter yang kurang baik. Oleh karena itu, data harus dimodelkan sesuai dengan asumsi sebarannya yaitu dengan menggunakan GLM., Regression analysis is a statistical analysis that studies the relationship between the dependent variable and the independent variable. The dependent variable is not always normally distributed but belongs to a wider distribution called the distribution of the exponential family. For the dependent variable that belongs to the exponential family, it can be modeled using Generalized Linear Models (GLM). The method that can be used to estimate the parameters of GLM in exponential regression is Maximum Likelihood Estimation (MLE) using the Iterative Re-Weighted Least Square (IRLS) concept. In exponentially distributed data, if the parameter estimation is carried out with normal regression, it will result in an unfavorable parameter estimate. Therefore, the data must be modeled according to the distribution assumption, namely by using GLM.
Keyword: exponential family, Generalized Linear Model (GLM), Iterative Re- Weighted Least Square (IRLS), Maximum Likelihood Estimation (MLE), regression analysis

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4