Judul: Pendugaan Area Kecil Berbasis Pseudo Unit dengan Pendekatan Galat Pengukuran pada Survei Panel Rotasi
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) menyediakan data ketenagakerjaan melalui Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas). Tujuan utama Sakernas adalah untuk memperoleh informasi tingkat pengangguran dan perubahannya dari waktu ke waktu di level nasional, provinsi, maupun kabupaten/kota. Sakernas tahun 2011 sampai tahun 2014 merupakan Sakernas yang pelaksanaan surveinya dilakukan setiap triwulan dengan metode penarikan contoh yang dirancang secara panel rotasi. Unit contoh (rumah tangga) pada Sakernas panel rotasi dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok yang disebut dengan kelompok rotasi. Masing-masing kelompok rotasi merupakan subcontoh dari contoh lengkap. Nilai amatan pada setiap kelompok rotasi merupakan hasil rataan dari unit-unit contoh sebenarnya (hasil rataan dari 10 rumah tangga) yang terdapat pada setiap kelompok rotasi. Rotasi pada Sakernas triwulanan dilakukan dengan cara mempertahankan 3 4 contoh (kelompok rotasi) dari triwulan sebelumnya ditambah dengan 1 4 contoh yang baru. Terdapat permasalahan dalam pendugaan statistik ketenagakerjaan di level kabupaten/kota dengan menggunakan data Sakernas triwulanan, yakni ketidakcukupan ukuran contoh. Jumlah contoh pada data Sakernas triwulan I, II, dan IV dirancang hanya cukup untuk melakukan pendugaan sampai ke level provinsi. Pendugaan untuk level kabupaten/kota hanya dapat dipantau secara tahunan melalui data Sakernas triwulan III dengan cara menambah jumlah contoh menjadi 4 kali lipat dari jumlah contoh pada triwulan I, II, dan IV. Sehigga jika dilakukan pendugaan tingkat pengangguran di level kabupaten/kota pada triwulan I, II, dan IV dengan pendugaan secara langsung (direct estimation) tanpa penambahan contoh, maka akan menghasilkan galat baku yang besar sebagai akibat dari kecilnya ukuran contoh. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan kajian dalam menduga tingkat pengangguran di level kabupaten/kota secara triwulanan menggunakan data Sakernas panel rotasi ketika ukuran contoh tidak mencukupi. Metode pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area dengan presisi yang memadai ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil. Pendugaan area kecil menghubungkan area terkait melalui penggunaan informasi tambahan atau peubah penyerta seperti data sensus atau catatan administrasi lainnya yang memuat peubah dengan karakteristik yang sama dengan data survei. Pendugaan area kecil memiliki sifat meminjam kekuatan (borrowing strength) dari hubungan antara rataan area kecil dan informasi tambahan tersebut (Rao 2003). Muchlisoh (2017) menduga tingkat pengangguran di level kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat berdasarkan data Sakernas panel rotasi triwulan I tahun 2011 sampai triwulan I tahun 2014 menggunakan metode pendugaan area kecil dengan model Rao-Yu level unit. Penelitian ini mengabaikan keragaman akibat galat pengukuran (measurement error) pada kelompok rotasi. Galat pengukuran pada kelompok rotasi disebabkan oleh nilai kelompok rotasi yang merupakan rataan dari unit contoh pada kelompok rotasi yang bersesuaian. Jika permasalahan tersebut tidak ditangani dengan baik, maka galat pengukuran yang muncul akan mengurangi ketepatan pendugaan. Penelitian ini memodifikasi model Rao-Yu level unit pada survei panel rotasi dengan menambahkan pendekatan pseudo panel ke dalam model Rao-Yu level unit. Pada penelitian ini, kelompok rotasi dalam data Sakernas panel rotasi dianggap sebagai cohort dan disebut dengan pseudo unit. Penerapan metode pseudo panel ke dalam model Rao-Yu level unit dilakukan dengan cara menambahkan galat pengukuran dalam pseudo unit ke dalam model Rao-Yu level unit. Kajian simulasi dilakukan untuk mengevaluasi kebaikan model yang dikembangkan. Dalam simulasi ini, dilakukan perbandingan tiga metode pendugaan, yakni pendugaan langsung, model
Keyword: kelompok rotasi, pendugaan area kecil, pseudo panel, pseudo unit, Sernak

Judul: Pengembangan Model Pendugaan Area Kecil Dengan Pengaruh Acak Waktu Mengikuti Proses Autoregresif Ordo Pertama
Abstrak: Mulai tahun 2011, Sakernas dilakukan secara triwulanan dan pengumpulan data dilakukan secara panel rotasi. Sakernas triwulanan hanya didesain memiliki ketelitian yang memadai untuk pendugaan sampai level propinsi dan nasional. Pendugaan untuk level kabupaten/kota hanya dilakukan pada triwulan 3, dengan menambah jumlah contoh menjadi 4 kali lebih banyak dari jumlah contoh setiap triwulan. Selain itu, pendugaan hanya dilakukan berdasarkan metode crosssectional meskipun faktanya data dikumpulkan melalui survei panel rotasi. Berdasarkan desain Sakernas tersebut, terdapat tiga permasalahan dalam pendugaan parameter untuk level kabupaten/kota secara triwulanan, yaitu 1) ketidakcukupan ukuran contoh, 2) kompleksitas dalam pendugaan parameter menggunakan data panel rotasi dan 3) kesenjangan dalam pendugaan parameter. Model pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil untuk mendapatkan tingkat ketelitian yang memadai ketika dilakukan pendugaan secara langsung (Rao 2003). Model Rao-Yu (1992, 1994) merupakan model pendugaan area kecil level area untuk data panel yang banyak diaplikasikan dalam pendugaan parameter ketenagakerjaan maupun kemiskinan. Model ini merupakan pengembangan dari model dasar pendugaan area kecil Fay-Herriot (1979), yaitu dengan menambahkan komponen pengaruh acak area-waktu yang mengikuti proses autoregresif ordo pertama atau AR(1). Permasalahan yang dihadapi dalam mengaplikasikan model pendugaan area kecil level area adalah asumsi tentang tersedianya/diketahuinya ragam dari galat penarikan contoh. Dalam kenyataannya ragam dari galat penarikan contoh seringkali tidak diketahui, sehingga harus diganti atau disubstitusi oleh penduganya. Model Rao-Yu dengan ragam penarikan contoh yang disubstitusi oleh pendugaanya disebut sebagai model Rao-Yu empirik. Penggantian ragam dari galat penarikan contoh dengan penduganya akan berpengaruh pada hasil pendugaan. Hasil simulasi pada Bab 3 menunjukkan bahwa penggantian ragam dari galat penarikan contoh pada pendugaan meggunakan model Rao-Yu menyebabkan penduga MSE meningkat menjadi hampir dua kali lebih besar. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada Bab 4 dilakukan kajian pengembangan model pendugaan area kecil level unit untuk data panel dengan model Rao-Yu sebagai model dasar. Model level unit tidak memerlukan ragam dari galat penarikan contoh. Untuk selanjutnya, model yang dikembangkan disebut sebagai model Rao-Yu level unit. Untuk mengevaluasi kebaikan dari model Rao-Yu level unit dilakukan kajian simulasi. Pendugaan prediksi takbias linier terbaik empirik (PTLTE) dihitung melalui metode kemungkinan maksimum terkendala (restricted maximum likelihood, REML), dengan iterasi penyekoran Fisher dalam bahasa pemograman perangkat lunak R. Pendugaan PTLTE dengan nilai koefisien autoregresif tidak diketahui sulit diatasi, sehingga kajian kebaikan model hanya dilakukan untuk nilai koefisien autoregresif diketahui. Hasil kajian menunjukkan bahwa pendugaan menggunakan model Rao-Yu level unit menghasilkan penduga yang sepadan dengan penduga model Rao-Yu, ketika ragam dari galat penarikan contoh tidak diketahui (disubstitusi oleh penduganya). Ini menunjukkan model Rao-Yu level unit dapat dijadikan alternatif untuk meningkatkan presisi dalam pendugaan area kecil menggunakan data panel ketika ragam dari galat penarikan contoh tidak tersedia. Dalam pendugaan tingkat pengangguran triwulanan di level kabupaten/kota berdasarkan data Sakernas panel rotasi tahun 2011-2014, ukuran contoh triwulanan pada kabupaten/kota tidak mencukupi untuk memiliki ketelitian yang memadai ketika dilakukan pendugaan secara langsung. Untuk itu dilakukan pendugaan dengan pendekatan model pendugaan area kecil. Dalam pendugaan menggunakan model Rao-Yu level unit diasumsikan peubah penyerta tersedia untuk setiap waktu. Di Indonesia, asumsi tersebut tidak mudah untuk dipenuhi, sehingga dalam penelitian ini diasumsikan
Keyword: Sakernas, panel rotasi, model Rao-Yu, PTLTE, level area unit

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: