Judul: Study of Small Area Estimation to Measure Multidimensional Poverty with Mixed Model Poisson, ZIP, and ZINB
Abstrak: Kemiskinan adalah kondisi seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar yang dapat dilihat dari berbagai aspek atau dimensi. Selain kemiskinan moneter, kemiskinan juga perlu dilihat dari dimensi lain seperti kesehatan, pendidikan, dan standar hidup yang disebut dengan kemiskinan multidimensi. Peneltian ini bertujuan untuk menduga kemiskinan multidimensi di Indonesia dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan metode penghitungan indeks kemiskinan multidimensi yang dikembangkan oleh United Nations Development Programme (UNDP). Studi ini sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan tujuannya untuk memberantas kemiskinan dalam segala bentuk dan dimensinya pada tahun 2030. Penghitungan kemiskinan langsung dengan menggunakan data SUSENAS dari BPS hanya mampu mengestimasi dengan baik sampai level kabupaten/kota, sedangkan pada level dibawahnya tidak memiliki cukup sampel untuk mengestimasi dengan baik. Dalam banyak kasus, data yang diperoleh dari survei bersifat terbatas dan hanya mampu mewakili area atau domain yang lebih besar. Hal ini disebabkan untuk area yang lebih kecil, contoh yang diperoleh dari survei relatif berukuran kecil. Padahal angka kemiskinan di level yang lebih kecil dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah untuk mengevaluasi atau membuat suatu kebijakan pada level yang lebih kecil, seperti pemerintah kabupaten ingin mengetahui jumlah penduduk miskin berdasarkan kecamatan. Sehingga diperlukan suatu metode untuk mengestimasi nilai kemiskinan pada level yang lebih kecil seperti level kecamatan. Pendugaan Area Kecil (SAE) merupakan sebuah metode yang penting untuk membuat kesimpulan terhadap data survei. Penelitian ini menggunakan data riil dan simulasi untuk meduga tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Barat. Data riil yang digunakan dalam kajian adalah dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2021 dan survei Pengembangan Potensi Desa (PODES) 2021. Data SUSENAS digunakan untuk menghitung indeks kemiskinan multidimensi di tingkat kabupaten/kota dan menerapkan model pendugaan area kecil di tingkat kecamatan menggunakan mixed model. Data simulasi digunakan untuk membandingkan kinerja Model Linear Terampat Campuran (MLTC) dengan fokus pada tiga model yaitu MLTC Poisson, MLTC Zero Inflated Poisson (ZIP) dan MLTC Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Data simulasi dibangkitkan menggunakan dua kondisi yang berbeda, yaitu tanpa overdispersi dan dengan overdispersi. Untuk data tanpa overdispersi data dibangkitan menggunakan distribusi Poisson dan untuk data dengan overdispersi dibangkitkan dengan distribusi binomial negatif. Jumlah observasi yang dibangkitkan adalah 30 dan 100 dan dilakukan pengulangan pemodelan sebanyak 500 kali. Kebaikan model diukur dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik digunakan untuk menduga kemiskinan multidimensi tingkat kecamatan di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kemiskinan multidimensi tingkat kabupaten/kota dimulai pengolahan data SUSENAS dengan 10 indikator. Sepuluh indikator tersebut terdiri dari tiga dimensi yaitu pendidikan, kesehatan dan standar hidup layak. Hasil studi ini menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan multidimensi di Jawa Barat cukup beragam, dengan persentase kemiskinan multidimensi tertinggi terdapat di Garut sebesar 20,14 persen. Kota Bekasi memiliki persentase kemiskinan multidimensi terendah sebesar 1,59 persen, namun memiliki intensitas kemiskinan tertinggi sebesar 0,42, artinya setiap penduduk miskin di Bekasi lebih miskin dari segi jumlah indikator yang digunakan untuk menghitung kemiskinan multidimensi. Studi ini juga menemukan bahwa indeks keseluruhan kemiskinan multidimensi relatif rendah, dengan nilai berkisar antara 0,006 hingga 0,07. Hasil simulasi penelitian menemukan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada nilai AIC dari data tanpa overdispersi antara MLTC Poisson, MLTC
Keyword: binomial negatif, GLMM, kemiskinan multidimensi, mixed model, MLTC, overdispersi, Poisson, zero inflated

Judul: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Tak Seimbang Di Pulau Jawa Dengan Model Spasial Durbin.
Abstrak: Kemiskinan merupakan isu utama dalam pembangunan nasional Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2012, persebaran kemiskinan berdasarkan provinsi menunjukkan jumlah penduduk miskin terbanyak ada di Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat, dengan jumlah penduduk miskin masing-masing sebesar 4.96, 4.86, dan 4.42 juta jiwa. Kajian tentang kemiskinan beberapa tahun ke belakang berkembang pada kajian panel spasial. Namun sebagian besar dari kajian tersebut masih terbatas pada pengaruh spasial pada peubah respon. Pada kenyataannya, pengaruh spasial juga dapat terjadi pada peubah penjelas. Menurut LeSage dan Pace (2009), mengabaikan ketergantungan spasial pada peubah respon dan atau pada peubah penjelas, akan lebih beresiko dibandingkan mengabaikan ketergantungan spasial pada sisaan yang hanya akan mengakibatkan berkurangnya efisiensi. Mengabaikan pengaruh spasial pada peubah respon atau peubah penjelas, sama halnya menghilangkan satu atau lebih peubah penjelas yang nyata terhadap model. Hal ini mengakibatkan penduga koefisien yang dihasilkan akan bias dan tidak konsisten. Model yang mengakomodir adanya ketergantungan spasial pada peubah respon, dan peubah-peubah penjelasnya adalah Model Spasial Durbin (SDM). Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan peubah respon adalah persentase kemiskinan di seluruh kab/kota di Pulau Jawa, dan peubah penjelas adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan pertumbuhan ekonomi setiap kab/kota tahun 2008-2012. Namun, adanya dua kota baru akibat pemekaran di Provinsi Banten yaitu Kota Serang dan Kota Tangerang Selatan, menyebabkan data panel kemiskinan menjadi tak seimbang karena tidak tersedianya beberapa data pada dua kota baru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data panel tak-seimbang di Pulau Jawa dengan SDM dan membandingkan dengan SAR panel, dengan dua matriks pembobot, yaitu matriks langkah ratu dan matriks invers jarak. Selanjutnya, dari model terbaik didapatkan dengan membandingkan AIC dan 𝑅����2 setiap model yang terbentuk. Berdasarkan model terbaik, dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa. Kelebihan model spasial panel adalah dapat diketahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinaan, baik pengaruh langsung atau faktor yang dimiliki oleh kab/kota yang bersangkutan, maupun pengaruh tidak langsung atau faktor dari kab/kota lainnya. Pada data yang tak tersedia di Kota Serang dan Tangerang Selatan, dilakukan pendugaan dengan menggunakan rataan terboboti spasial, yaitu luas tetangganya. Metode ini dilakukan karena diketahui adanya ketergantungan spasial baik pada peubah respon maupun peubah penjelasnya. Selain itu, data semua peubah Kota Tangerang Selatan tahun 2008 tidak tersedia, dan tidak dapat diakomodir oleh metode imputasi lain seperti Algoritma EM dan Multiple Imputation. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik adalah menggunakan metode panel SDM dengan efek tetap, dengan sisaan adalah fungsi dari sisaan tahun sebelumnya. Matriks pembobot spasial yang digunakan adalah matriks langkah ratu untuk peubah respon, dan matriks invers jarak untuk peubah penjelasnya. Model menghasilkan 𝑅����2 sebesar 99.66%. Faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa adalah: IPM di semua kab/kota, terutama IPM kab/kota yang bersangkutan; TPT di kab/kota yang bersangkutan dan TPT di kab/kota tetangga; serta pertumbuhan ekonomi di semua kab/kota, terutama pertumbuhan ekonomi di kab/kota tetangga.
Keyword: data panel, kemiskinan, model spasial durbin, tak seimbang (unbalanced)

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: