Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil dengan Model Zero Inflated Binomial (Studi Kasus Pengangguran di Provinsi Jambi).
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) bertanggung jawab secara nasional terhadap ketersediaan data yang diperlukan untuk perencanaan pembangunan sektoral maupun lintas sektoral di Indonesia. Data yang digunakan untuk perencanaan pembangunan di bidang ketenagakerjaan, dikumpulkan melalui Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas). Kegiatan pengumpulan data ketenagakerjaan melalui Sakernas pertama kali dilaksanakan tahun 1976. Hingga saat ini, Sakernas mengalami berbagai perubahan baik waktu pelaksanaan, level pendugaan, cakupan, maupun metodologinya. Sejak 2015, Sakernas didesain dengan menggunakan metode Three Stage Sampling (Panel Blok Sensus) dan dilaksanakan dengan waktu setiap semesteran, yaitu pada bulan Februari (Semester I) dan Agustus (Semester II). Sakernas Februari didesain memiliki ketelitian yang memadai untuk pendugaan di tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan indikator ketenagakerjaan di tingkat kabupaten/kota hanya dilakukan pada bulan Agustus dengan menggunakan jumlah contoh 4 (empat) kali jumlah contoh Sakernas Februari. Pada tahun 2016 tidak tersedia dugaan indikator ketenagakerjaan pada tingkat kabupaten/kota, hal ini dikarenakan tidak ada penambahan contoh pada Sakernas Agustus 2016. Terdapat permasalahan dalam berbagai pendugaan indikator ketenagakerjaan semesteran di tingkat kabupaten/kota, yaitu ketidakcukupan ukuran contoh. Metode pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area dengan presisi yang memadai ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil. Pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial adalah metode pendugaan area kecil untuk mengatasi banyaknya nilai nol dalam data respons bertipe biner. Penelitian ini mengembangkan pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial menggunakan seluruh unit desa/kelurahan populasi, yaitu unit yang tersurvei dan tidak tersurvei (SAE ZIB). Pada kajian aplikasinya, penelitian ini melakukan pendugaan area kecil dengan menggunakan model Zero Inflated Binomial untuk menduga proporsi pengangguran terhadap angkatan kerja tingkat kabupaten/kota pada periode Agustus 2016 di Provinsi Jambi, Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial yang mempertimbangkan unit tersurvei dan tidak tersurvei (SAE ZIB) lebih layak dan lebih baik daripada model yang hanya menggunakan unit tersurvei (SAE ZIB Sintetik) karena memiliki RRMSE yang lebih kecil. Hasil dugaan proporsi pengangguran Provinsi Jambi dengan metode SAE ZIB sama dengan yang dipublikasikan oleh BPS, yaitu terdapat 4 (empat) orang menganggur dari 100 orang angkatan kerja. Metode pendugaan area kecil dengan model Zero Inflated Binomial dapat menghasilkan dugaan proporsi pengangguran / TPT Agustus 2016 tingkat kabupaten/kota di Provinsi Jambi yang sebelumnya tidak dihasilkan oleh BPS karena ketidakcukupan contoh.
Keyword: pendugaan area kecil, zero inflated binomial, pengangguran

Judul: Kajian Model Pendugaan Area Kecil Untuk Pendugaan Tingkat Pengangguran Menggunakan Pendekatan Bayes
Abstrak: Pendugaan area kecil merupakan suatu metode untuk menduga parameter pada suatu subpopulasi dengan ukuran contoh kecil. Metode yang dikembangkan dalam pendugaan area kecil adalah metode pendugaan tidak langsung dengan memanfaatkan kekuatan area di sekitarnya dan sumber data di luar area. Tujuan dari metode pendugaan ini adalah untuk meningkatkan keefektifan ukuran contoh dan menurunkan keragaman dugaan parameter. Pada praktiknya pendugaan yang menggunakan data administrasi dari Badan Pusat Statistik terkadang tidak sesuai dengan area yang akan dibentuk. Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan post-stratification yang merupakan pengelompokan (strata) data setelah pengambilan contoh. Data Sakernas BPS terkait pengangguran terbuka distratifikasi berdasarkan latar belakang pendidikan yang terdiri dari tujuh kategori pendidikan. Post-stratification yang dihasilkan dapat dipandang dengan dua pendekatan model yakni model I, pengaruh pendidikan dianggap sebagai pengaruh tetap yang dimodelkan dengan menggunakan peubah dummy, dan model II, pengaruh pendidikan dianggap sebagai pengaruh acak. Pendekatan post-stratification pada model I menghasilkan kelayakan model yang lebih baik dari model II. Pada kasus pendugaan tingkat pengangguran terbuka yang menjadi perhatian penelitian, pendekatan model Poisson-Gamma mampu mengatasi asumsi sebaran Poisson yang tidak terpenuhi, baik data yang mengalami overdispersi maupun underdispersi. Penduga dengan menggunakan metode Bayes empirik memiliki nilai KTG yang lebih kecil dibanding dengan penduga langsung. Metode Bayes empirik dapat mengatasi permasalahan dari pendugaan langsung dengan menambahkan informasi peubah penyerta, sehingga menghasilkan pendugaan yang lebih akurat. .
Keyword: Pendugaan Area Kecil, Post-stratification, Model Poisson-Gamma, Bayes empirik

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: