Judul: Model Parametrik untuk Data Close Birth Interval
Abstrak: Indonesia merupakan negara yang memiliki jumlah populasi penduduk yang sangat banyak dengan berbagai macam adat, budaya, bahasa, agama dan keyakinan. Jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2016 berjumlah 261 115 456 jiwa. Penduduk Indonesia mencapai sekitar 3.5% dari populasi penduduk dunia yang berjumlah lebih dari dua miliyar manusia. Setiap tahunnya penduduk Indonesia mengalami peningkatan. Kelahiran atau fertilitas adalah hasil reproduksi yang nyata (bayi lahir hidup) dari seorang wanita atau sekelompok wanita. Salah satu kajian mengenai fertilitas adalah tentang Close Birth Interval. Close Birth Interval (CBI) adalah jarak kelahiran antara dua kelahiran yang terjadi secara berturut-turut. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model yang tepat untuk data CBI dan menduga beberapa sebaran yang memiliki kemiripan pada data tersebut. Sebaran yang akan digunakan pada penelitian ini adalah sebaran eksponensial, sebaran gamma, dan sebaran chi square. Selanjutnya akan dibandingkan dengan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) untuk mencari nilai error antar sebaran tersebut, sehingga error yang terkecil diduga menjadi model terbaik untuk data CBI. Data yang digunakan diperoleh dari Singh (1998) yaitu data jarak antara dua kelahiran wanita di daerah Varanasi Tehsil, India. Dari hasil analisis diperoleh bahwa model terbaik adalah model gabungan antara sebaran gamma dan sebaran eksponensial. Berdasarkan pada sebaran tersebut dapat disimpulkan bahwa bahwa peluang jarak antara dua kelahiran wanita di daerah Varanasi Tehsil kurang dari 1 tahun adalah 0.01897. Sementara peluang jarak antara dua kelahiran antara 1 sampai dengan 2 tahun dan lebih dari 9.25 tahun verturut-turut adalah 0.19644 dan 0.10366.
Keyword: Close Birth Interval, Fertilitas, Model Parametrik, Sebaran Data

Judul: Estimasi Fertilitas Dengan Model Coale-Trussell Dan Aplikasinya Terhadap Data Indonesia
Abstrak: Fertilitas merupakan salah satu komponen demografi yang memengaruhi pertumbuhan penduduk suatu negara secara alami. Jumlah penduduk menjadi dasar pertimbangan pemerintah Indonesia dalam mengambil keputusan serta membuat kebijakan seperti penyediaan fasilitas umum, pendidikan, dan lapangan pekerjaan. Terdapat dua macam pengukuran fertilitas yaitu pengukuran langsung dan tidak langsung. Beberapa pengukuran langsung yang sering digunakan adalah CBR, GFR, TFR, dan ASFR. Pengukuran langsung ini memerlukan data registrasi vital penduduk yang hingga saat ini belum tersedia secara lengkap di Indonesia. Oleh karena itu pengukuran fertilitas dilakukan secara tidak langsung dengan menggunakan data hasil sensus atau survei penduduk. Salah satu metode pengukuran fertilitas secara tidak langsung yaitu model fertilitas Coale-Trussell. Model fertilitas ini selain bisa menentukan tingkat fertilitas, juga dapat melihat tingkat penggunaan alat Keluarga Berencana (KB) dengan menduga nilai parameter yang terdapat pada model yaitu untuk perilaku penjarangan dan untuk perilaku hentian. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis metode pendugaan parameter model fertilitas Coale-Trussell, serta mengaplikasikan model tersebut menggunakan data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2012 pada enam provinsi yaitu Sumbar, Yogyakarta, NTT, Maluku, Kalimantan Barat, dan Sulawesi Utara . Penelitian ini dimulai dengan mengkaji model fertilitas Coale-Trussell di mana banyaknya bayi yang dilahirkan terakhir diasumsikan mengikuti sebaran Poisson sehingga dianalisis menggunakan regresi Poisson. Regresi Poisson ini digunakan untuk model data diskrit dan pendugaan parameter model dapat menggunakan metode maximum likelihood. Akan tetapi pada regresi Poisson harus menyaratkan bahwa rataan variabel terikat harus sama dengan varian (equidispersi). Pada data cacah atau diskrit seringkali dijumpai data yang variannya lebih besar dari rataannya atau lebih dikenal dengan masalah overdispersi. Ada tidaknya masalah overdispersi pada data diskrit diuji dengan uji statistik Pearson Chi-Square. Alternatif penyelesaian masalah overdispersi adalah dengan menggunakan regresi binomial negatif. Hal-hal tersebut akan diaplikasikan terhadap data SDKI di mana variabel yang akan diperlukan adalah usia wanita pada saat survei dilakukan, dan kelahiran terakhir dari wanita tersebut. Kelahiran terakhir yang dihitung adalah kelahiran yang berada dalam rentang lima tahun sebelum survei. Setelah itu dilakukan pendugaan parameter model dan dilakukan interpretasi terhadap parameter tersebut. Setelah dilakukan pendugaan parameter fertilitas Coale-Trussell dengan maximum likelihood, hasil yang diperoleh adalah terdapat masalah overdispersi pada tiga provinsi yaitu Sumbar, Yogyakarta, dan NTT. Setelah itu, estimasi parameter dilakukan dengan regresi binomial negatif. Tingkat fertilitas perkawinan alami pada enam provinsi amatan berada di antara 59% sampai 64% di bawah tingkat fertilitas perkawinan alami standar, artinya cukup banyak perilaku yang menyebabkan pengaturan jarak kelahiran di enam provinsi tersebut yang dapat menyebabkan turunnya tingkat fertilitas alami. Dari enam provinsi yang diamati, masyarakat yang menerapkan perilaku hentian kelahiran dengan efektif adalah masyarakat provinsi Yogyakarta. Sedangkan efektivitas dalam penggunaan KB di provinsi Maluku dan NTT masih rendah.
Keyword: model fertilitas Coale-Trussell, regresi Poisson, maximum likelihood, overdispersi

Judul: Degumming Lemak Tengkawang (Shorea spp.) dengan Asam Sitrat dan Asam Fosfat
Abstrak: Lemak tengkawang, yang diekstrak dari biji tengkawang, dapat dimanfaatkan antara lain sebagai bahan baku pengganti lemak coklat. Agar lemak tengkawang dapat digunakan untuk tujuan tersebut maka lemak tengkawang kasar yang baru diekstrak dari biji tengkawang hams dimurnikan terlebih dahulu. Proses degumming mempakan tahap awal dari proses pemumian lemak. Proses ini ditujukan untuk menghilangkan gum yang terdapat di dalam lemak. Gum yang terdapat di dalam lemak dapat menghambat proses pemumian berikutnya
Keyword: