Judul: Metode Scan Statistic untuk Statistik Area Kecil (Studi kasus : Model Poisson-Gamma).
Abstrak: Metode Scan Statistic adalah metode untuk menemukan sebuah hotspot terhadap kasus tertentu. Pada dasarnya metode ini menggunakan data populasi, sehingga muncul permasalahan ketika data populasi tersebut tidak tersedia. Pertanyaan pada penelitian ini adalah apakah metode Scan Statistic memiliki akurasi yang tinggi jika menggunakan data contoh. Kajian simulasi dari berbagai kondisi data, yaitu ragam besar dan kecil antar area serta berbagai ukuran contoh dilakukan untuk menjawab pertanyaan tersebut. Penerapan pendugaan area kecil dilakukan khususnya pada pendugaan parameter resiko relatif suatu area terhadap kasus tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Scan Statistic pada data contoh masih memberikan tingkat akurasi yang rendah yaitu dibawah 50 % untuk ukuran contoh 40. Penerapan pendugaan area kecil belum mampu memperbaiki pendugaan hotspot, namun dapat mengurangi galat pendugaan parameter resiko relatif dari setiap area kecil. Kata kunci : Metode Scan Statistic, hotspot ,Pendugaan Area Kecil, Model Poisson-gamma
Keyword: 

Judul: Model Poisson-Lognormal dengan Galat Pengukuran pada Kovariat untuk Pendugaan Area Kecil Data Cacahan
Abstrak: ”Small Area Estimation (SAE) atau pendugaan area kecil merupakan metode pendugaan parameter subpopulasi ketika ukuran contoh kecil atau bahkan tidak tersedia. Metode pendugaan area kecil banyak dilakukan karena meningkatnya permintaan untuk statistik area kecil yang andal dalam merumuskan kebijakan, program, alokasi dana pemerintah, dan sebagainya. SAE adalah metode pendugaan tidak langsung dengan memanfaatkan kekuatan area di sekitarnya dan sumber data di luar area sehingga contoh menjadi lebih efektif dan menurunkan keragaman penduga parameter. Pendugaan parameter dalam area kecil dapat didekati dengan dua jenis metode, yaitu metode berbasis model dan metode berbasis rancangan. Metode berbasis model adalah metode Prediksi Tak-bias Linier Terbaik (Best Linear Unbiased Predictor/BLUP) atau Prediksi Tak-bias Linier Terbaik Empirik (Empirical Best Linear Unbiased Predictor/EBLUP). Pada metode BLUP diasumsikan komponen ragam diketahui, namun komponen ragam ini sulit untuk diketahui sehingga perlu dilakukan pendugaan terhadap komponen ragam melalui data contoh. Metode EBLUP merupakan perluasan dari metode pendugaan BLUP dengan mensubtitusi komponen ragam yang tidak diketahui ke dalam penduga BLUP. Namun kedua metode tersebut hanya cocok digunakan untuk peubah respon kontinu, dan kurang cocok untuk peubah respon diskrit (biner atau cacahan). Untuk pemodelan area kecil dengan respon cacahan digunakan metode pendekatan Bayes, baik melalui metode Bayes empirik (Empirical Bayes/EB) maupun metode Bayes berhirarki (Hierarchical Bayes/HB). Pada pendekatan Bayes empirik, pendugaan parameter dilakukan berdasarkan sebaran posterior yang diduga dari data sedangkan pada pendekatan Bayes berhirarki, parameter model yang tidak diketahui (termasuk komponen ragam) dianggap sebagai peubah acak yang masing-masing memiliki sebaran prior tertentu. Pembahasan mengenai pendekatan Bayes berhirarki pada pendugaan area kecil untuk data yang berbentuk cacahan saat ini relatif masih sedikit walaupun pendekatan ini memiliki kelebihan karena spesifikasi modelnya langsung dan dapat digunakan untuk memodelkan berbagai sumber keragaman yang berbeda. Selain itu, inferensi dan perhitungan komputasi Bayes berhirarki bisa dilakukan menggunakan teknik rantai Markov Monte Carlo. Dalam pendekatan Bayes berhirarki, sebaran prior parameter model dinyatakan terlebih dahulu untuk memperoleh sebaran posterior dari parameter yang diamati. Secara khusus, inferensi yang didasarkan pada sebaran posterior untuk parameter tersebut diduga melalui rata-rata posterior, dan presisinya diukur melalui ragam posterior. Informasi peubah penyerta atau kovariat yang digunakan dalam pemodelan area kecil biasanya diasumsikan tidak mengandung galat pengukuran. Namun kadangkala sulit untuk mendapatkan kovariat yang bebas dari galat pengukuran. Data survei dapat digunakan sebagai solusi informasi penyerta terkini namun penggunaannya sebagai kovariat dalam pemodelan area kecil bisa mengandung galat pengukuran karena diperoleh dari hasil interview. Untuk mengetahui sebaran kovariat yang mengandung galat pengukuran, perlu diduga fungsi densitasnya melalui metode parametrik atau nonparametrik. Dalam disertasi ini, kovariat yang mengandung galat pengukuran dianggap sebagai peubah acak dengan sebaran yang tidak diketahui dan dimodelkan sebagai model galat pengukuran struktural. Ada berbagai metode yang dapat dilakukan untuk pendugaan fungsi densitas peubah acak baik secara parametrik ataupun nonparametrik, salah satunya adalah metode dekonvolusi Bayes empirik (Empirical Bayes Deconvolution/EBD). Metode EBD merupakan gabungan metode dekonvolusi dan Bayes empirik untuk pendugaan fkp peubah acak yang tidak dapat diobservasi secara langsung dengan memodelkan fkp tersebut sebagai anggota keluarga sebaran eksponensial. Metode EBD ini juga digunakan dalam mengkonstruksi penduga parameter model regresi Poisson dengan kovariat mengandung galat pengukuran dan disebut penduga modifikasi skor kuasi struktural (Modified Structural
Keyword: hierarchical Bayes, count data, random effect, MCMC, lognormal, Poisson, prior, posterior, small area, measurement error

Judul: Sejarah Pembentukan Bangsa Sapi Madura Berdasarkan Gen Branched-Chain Α-Ketoacid Dehydrogenase E1α (Bckdha)
Abstrak: Sapi madura merupakan salah satu bangsa sapi lokal Indonesia yang berasal dari persilangan sapi zebu (Bos indicus) dan banteng (Bos javanicus). Branched-chain α-ketoacid dehydrogenase (BCKDH) adalah salah satu dari kompleks enzim utama yang ada di membran dalam mitokondria yang memetabolisme branched-chain amino acid (BCAA), yaitu valin, leusin, dan isoleusin. Penelitian ini bertujuan mempelajari diferensiasi peruntukan sapi madura berdasarkan gen BCKDHA. Penelitian ini dilakukan terhadap tiga peruntukan sapi madura, yaitu sapi karapan, sonok, dan pedaging. Analisis urutan gen BCKDHA dilakukan dengan teknik sekuensing DNA. Berdasarkan hasil pensejajaran urutan nukleotida menunjukkan panjang urutan sembilan ekson gen BCKDHA sapi madura yang diperoleh yaitu 1347 pb. Total 18 variasi ditemukan pada ruas ekson gen BCKDHA sapi madura. Selain variasi pada ruas ekson, terdapat 32 variasi yang ditemukan pada ruas intron berdasarkan tujuh pasang primer yang digunakan. Hasil pensejajaran urutan nukleotida gen BCKDHA pada sapi madura menunjukkan tidak ada variasi khusus yang ditemukan, baik pada ruas ekson maupun ruas intron, pada masing-masing peruntukan sapi madura. Diferensiasi yang ada tidak sampai mengarahkan pada pembentukan bangsa sapi baru. Hal ini menunjukkan tidak ada diferensiasi peruntukan sapi madura dari sisi tekanan seleksi terhadap gen BCKDHA.
Keyword: Gen BCKDHA, sapi Madura, variasi