Judul: Studi Penentuan Matriks Pembobot Spasial Optimum Dalam Pendugaan Area Kecil
Abstrak: Statistik area kecil di Indonesia saat ini telah menjadi perhatian oleh para statistisi seiring dengan bergesernya sistem ketatanegaraan dari sistem sentralisasi ke sistem desentralisasi. Pada sistem desentralisasi, pemerintah daerah memiliki kewenangan yang lebih besar untuk mengatur dirinya sendiri, khususnya pada level pemerintah kabupaten/kota. Dengan demikian kebutuhan statistik sampai pada level desa/kelurahan menjadi suatu kebutuhan dasar sebagai landasan bagi pemerintah daerah kabupaten/kota untuk menyusun sistem perencanaan, pemantauan dan penilaian pembangunan daerah atau kebijakan penting lainnya. Pada umumnya survey yang digunakan hanya dirancang untuk menduga parameter populasi berskala nasional. Sehingga permasalahan akan muncul ketika ingin memperoleh 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, diperlukan suatu prosedur statistika yang dapat mengkombinasikan data dari contoh kecil dan besar, dengan mengambil keuntungan secara detil dalam survei contoh dan sensus. Metode yang tepat untuk memberi solusi dalam hal ini adalah metode pendugaan area kecil (Small Area Estimation, SAE). Metode ini membantu memperbaiki informasi dan ukuran contoh menjadi lebih efektif. Salah satu metode dalam pendugaan area kecil adalah Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Fay dan Herriot (1979) merupakan peneliti pertama yang mengembangkan pendugaan area kecil berdasarkan model linier campuran. Model yang kemudian menjadi rujukan dalam pengembangan penelitian pendugaan area kecil lebih lanjut. Model Fay-Herriot yang menjadi dasar dalam pendugaan area kecil mengasumsikan bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Penyebabnya adalah keragaman suatu area dipengaruhi area sekitarnya, sehingga pengaruh spasial dapat dimasukkan ke dalam pengaruh acak. Efek spasial merupakan hal yang lazim terjadi antara satu area dengan area yang lain, ini berarti bahwa area yang satu mempengaruhi area lainnya. Selain itu, dasar dalam analisis spasial adalah segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih berpengaruh daripada sesuatu yang jauh. Berdasarkan hal tersebut, informasi spasial dapat digunakan dalam model pendugaan area kecil. Dengan memasukkan efek korelasi spasial ke dalam efek acak area, maka akan diperoleh pendugaan area kecil yang mempertimbangkan efek korelasi spasial antar area. Penduga EBLUP dengan memperhatikan pengaruh acak area yang berkorelasi spasial dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Model dengan efek random korelasi spasial dalam masalah SAE pertama kali diperkenalkan oleh Cressie (Cressie 1991 diacu dalam Rao 2003b). Para peneliti sebelumnya menyebutkan bahwa pendekatan spasial EBLUP ini bisa menghasilkan interval kepercayaan yang baik yang bergantung pada pengaruh korelasi spasial dan nilai dari ragam pendugaannya. Selain itu, penggunaan informasi tambahan spasial dapat memperkecil ragam dan bias dari penduga EBLUP. Walaupun para peneliti sebelumnya telah menjelaskan tentang pendekatan spasial dalam pendugaan area kecil, namun terdapat masalah, yaitu masalah dalam penentuan matriks pembobot spasial yang akan akan digunakan dalam pendugaan area kecil. Sebagaimana dijelaskan oleh Getis dan Aldstads (2004) bahwa dalam model spasial, matriks pembobot spasial merupakan komponen penting dalam kebanyakan model ketika representasi struktur spasial dibutuhkan. Oleh karena itu perlu dilakukan pengkajian khusus mengenai pembentukan matriks pembobot yang optimum dalam pendugaan area kecil. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan
Keyword: ARRMSE, EBLUP, matriks pembobot spasial, pendugaan area kecil, 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: 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: