Judul: Perbandingan Pendugaan Parameter Regresi Distribusi Normal dan Distribusi Eksponensial dengan Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Abstrak: Analisis regresi merupakan salah satu analisis statistika yang mempelajari hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen tidak selalu berdistribusi normal, melainkan termasuk ke dalam sifat distribusi yang lebih luas yang disebut dengan distribusi dari famili eksponensial. Untuk variabel dependen yang termasuk ke dalam famili eksponensial, maka dapat dimodelkan dengan Generalized Linear Models (GLM). Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada GLM pada regresi eksponensial adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan menggunakan konsep Iterative Re-Weighted Least Square (IRLS). Pada data yang menyebar eksponensial, jika dilakukan pendugaan parameter dengan regresi normal akan menghasilkan pendugaan parameter yang kurang baik. Oleh karena itu, data harus dimodelkan sesuai dengan asumsi sebarannya yaitu dengan menggunakan GLM., Regression analysis is a statistical analysis that studies the relationship between the dependent variable and the independent variable. The dependent variable is not always normally distributed but belongs to a wider distribution called the distribution of the exponential family. For the dependent variable that belongs to the exponential family, it can be modeled using Generalized Linear Models (GLM). The method that can be used to estimate the parameters of GLM in exponential regression is Maximum Likelihood Estimation (MLE) using the Iterative Re-Weighted Least Square (IRLS) concept. In exponentially distributed data, if the parameter estimation is carried out with normal regression, it will result in an unfavorable parameter estimate. Therefore, the data must be modeled according to the distribution assumption, namely by using GLM.
Keyword: exponential family, Generalized Linear Model (GLM), Iterative Re- Weighted Least Square (IRLS), Maximum Likelihood Estimation (MLE), regression analysis

Judul: Pendugaan Parameter Model Regresi Logistik dengan MLE dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator.
Abstrak: Analisis regresi logistik merupakan metode analisis data yang dapat digunakan jika variabel respons berbentuk dikotomi dan variabel prediktor berupa data berskala interval atau kategori. Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter dalam analisis regresi logistik antara lain Maximum Likelihood Estimator (MLE) dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE). Pada karya ilmiah ini, model yang diduga parameternya menggunakan data hipotetik berupa simulasi Monte Carlo. Keakuratan pendugaan parameter pada karya ilmiah ini diukur dengan Scalar Mean Square Error (SMSE). Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE) lebih baik dalam pendugaan parameter dibanding dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE).
Keyword: analisis regresi logistik, Maximum Likelihood Estimator (MLE), Scalar Mean Square Error (SMSE), Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE)

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: