Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Model Multivariat Fay-Herriot (Studi Kasus Rataan Pengeluaran per Kapita per Desa di Kabupaten Bogor)
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Peranan yang harus dijalankan BPS adalah menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Kegiatan survei yang selama ini dilakukan BPS pada umumnya dirancang untuk menyediakan informasi-informasi statistik untuk level nasional, provinsi dan kabupaten/kota. Sedangkan untuk informasi statistik pada level yang lebih kecil seperti kecamatan atau desa belum mampu dipresentasikan oleh survei ini karena ukuran contoh yang kecil. Kebutuhan akan informasi statistik sampai tingkat kecamatan dan desa merupakan suatu yang sangat penting bagi pemangku kebijakan saat ini, karena program kebijakan yang dilakukan sudah menyentuh langsung sampai kecamatan atau desa tersebut. Misalnya rata-rata pengeluaran konsumsi rumah tangga per kapita per desa yang digunakan untuk menghitung indikator kemiskinan tingkat desa, merupakan statistik yang sangat diperlukan ketersediannya untuk programprogram kebijakan dalam rangka mengurangi jumlah kemiskinan di desa. Salah solusi yang dapat dilakukan untuk menduga parameter tingkat kecamatan atau desa adalah menggunakan teknik pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Data Susenas 2016 dan PODES 2014 digunakan sebagai studi kasus untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan di Kabupaten Bogor. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan pendugaan untuk pendugaan langsung, model Univariat Fay-Herriot (UFH) dan Multivariat Fay- Herriot (MFH) menggunakan metode EBLUP. Selain itu juga membandingkan hasil pendugaan ragam menggunakan Maximum Likelihood (ML) dengan Restricted Maximum Likelihood (REML) pada model MFH. Untuk desa yang tidak tersurvei dilakukan prediksi rata-rata pengeluaran per kapita makanan dan non makanan dimana terlebih dahulu dilakukan perbandingan model antara desadesa tanpa digerombolkan dengan desa-desa yang digerombolkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai sebaran pendugaan langsung menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan pendugaan tidak langsung (UFH dan MFH). Selanjutnya untuk model yang terbaik dapat dilihat dari nilai RMSE yang paling kecil, pendugaan area kecil model MFH memperlihatkan nilai RMSE yang paling kecil dari pada pendugaan langsung dan model UFH, sehingga kecilnya nilai RMSE menunjukkan bahwa penduga model MFH memberikan hasil ketelitian yang lebih tinggi untuk pengeluaran per kapita makanan maupun non makanan. Selain itu prediksi rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan untuk desa yang tidak tersurvei menggunakan model MFH-ML dengan penggerombolan karena nilai ukuran kebaikan model dengan penggerombolan lebih baik dibanding model tanpa penggerombolan.
Keyword: ML, Multivariat, REML, SAE, Univariat

Judul: Pendugaan Area Kecil Rata-rata Lama Sekolah di Kabupaten Bogor dengan Pendekatan Semiparametrik  P-Spline
Abstrak: Kebutuhan akan data dan informasi untuk wilayah yang lebih kecil semakin tinggi, sementara penyediaan data untuk wilayah kecil seringkali terkendala karena terbatasnya jumlah contoh pada kegiatan survei. Pendugaan secara tidak langsung menggunakan Small Area Estimation (SAE) dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model SAE berbasis level area yaitu semiparametrik Fay-Herriot dengan pendekatan spline terpenalti (P-Spline) dalam menduga angka rata-rata lama sekolah (RLS) tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor. Model Fay-Herriot (FH) dengan metode pendugaan EBLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) dianggap kurang fleksibel dalam menyesuaikan pola data hasil survei karena adanya asumsi linearitas. Model semiparametrik FH merupakan modifikasi dari model FH saat asumsi linearitas tidak terpenuhi, dimana pendekatan ini mampu mencakup tidak hanya komponen parametrik tetapi juga komponen nonparametrik. Penelitian ini juga mempertimbangkan pengaruh acak korelasi spasial untuk dimasukkan ke dalam model SAE, atau yang dikenal dengan metode SEBLUP (Spatial Empirical Best Linear Unbiased Predictor), dengan pertimbangan bahwa pada umumnya kondisi di suatu area dipengaruhi oleh area sekitarnya. Data RLS yang digunakan bersumber dari hasil SUSENAS Kor 2019, sedangkan data peubah penyerta bersumber dari publikasi Kabupaten Bogor dalam Angka serta PODES 2018. Peubah penyerta yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak lima peubah yaitu persentase keluarga pertanian, jumlah warga peserta BPJS kesehatan PBI, jumlah desa yang memiliki sekolah, kepadatan penduduk, dan laju pertumbuhan penduduk. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa terdapat satu peubah yang dideteksi tidak berkorelasi linear dengan RLS, yaitu peubah laju pertumbuhan penduduk, sehingga terdapat tiga model SAE yang akan dibangun. Model 1 yaitu model FH dengan lima peubah penyerta, model 2 yaitu model semiparametrik FH dengan empat peubah penyerta parametrik dan satu peubah penyerta nonparametrik, serta model 3 yaitu menambahkan informasi spasial ke dalam model 2 yang selanjutnya disebut model spasial semiparametrik FH. Hasil pendugaan ketiga model tersebut dievaluasi menggunakan relative root mean squared error (RRMSE). Pemilihan model spline serta banyaknya knot yang digunakan didasarkan pada nilai GCV, dimana model spline kubik dengan tiga knot menghasilkan nilai GCV minimum, sehingga pendekatan ini yang akan diterapkan pada model 2. Uji autokorelasi spasial menggunakan uji Moran menghasilkan kesimpulan bahwa terdapat autokorelasi spasial nilai RLS kecamatan di Kabupaten Bogor, sehingga cukup beralasan untuk melakukan pendugaan RLS tingkat kecamatan dengan memasukkan pendekatan spasial dalam pendugaanya. Hasil analisis data menunjukkan bahwa pendugaan RLS menggunakan model 2 melalui pendekatan spline kubik dengan tiga knot mampu menghasilkan rataan RRMSE yang lebih kecil dibandingkan model 1. Hasil tersebut menunjukkan bahwa modifikasi model FH dengan pendekatan semiparametrik P-Spline lebih baik dalam menduga RLS level kecamatan di Kabupaten Bogor. Model 3 menghasilkan nilai dugaan RLS kecamatan yang tidak jauh berbeda dengan hasil dugaan pada model 2. Nilai dugaan rataan RRMSE yang dihasilkan juga tidak lebih baik daripada rataan RRMSE model 2, dengan demikian penambahan efek spasial ke dalam pendugaan area kecil belum mampu memperbaiki nilai dugaan RLS hasil semiparametrik FH dengan pendekatan P-Spline.
Keyword: mean years school, spatial FayHerriot, semiparametric PSpline, small area estimation

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: