Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Indikator Kemiskinan dengan Modifikasi Metode Cepat Bayes Empirik
Abstrak: Small Area Estimation (SAE) atau pendugaan area kecil merupakan salah satu metode pendugaan ketika data yang tersedia memberikan informasi yang terbatas. Metode ini merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk melakukan pendugaan pada area dengan contoh yang berukuran kecil atau bahkan pada area yang tidak terdapat contoh. Metode ini dapat diterapkan untuk menduga indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau desa dengan menggunakan data Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS). Pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau tingkat yang lebih kecil akan membantu pemerintah untuk mengetahui informasi kemiskinan secara lebih rinci. Metode Fast Empirical Bayes (FEB) atau metode cepat Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meduga indikator kemiskinan pada area kecil. Metode ini mampu menghasilkan dugaan yang baik pada populasi yang berukuran besar. Permasalahan muncul ketika terdapat area yang tidak memiliki contoh. Penambahan informasi gerombol dimanfaatkan untuk menduga indikator pada area tersebut. Penelitian ini melakukan kajian simulasi untuk membandingkan metode pendugaan langsung, Bayes empirik dan metode cepat Bayes empirik. Kajian simulasi juga dilakukan untuk mengevaluasi modifikasi metode cepat Bayes empirik pada area yang tidak memiliki contoh. Penerapan metode dilakukan untuk menduga indikator kemiskinan tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor dengan menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan data pada dua kondisi serta dengan skenario ukuran populasi atau fraksi sampling yang berbeda, yaitu dengan ukuran populasi kecil, sedang, besar dan sangat besar. PUkuran populasi sangat besar dipilih sesuai dengan ukuran populasi kecamatan di Kabupaten Bogor. Skenario-skenario ini dibangun dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai perbedaan pada metode pendugaan area kecil dalam menduga indikator kemiskinan. Evaluasi metode dilihat dengan menghitung nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) pada masing-masing metode. Hasil menunjukkan bahwa, metode cepat Bayes empirik mampu menghasilkan nilai dugaan dengan RB dan RRMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan metode pendugaan lain pada kondisi populasi besar dan populasi sangat besar serta tidak membutuhkan waktu komputasi yang lama. Sedangkan metode Bayes empirik lebih baik digunakan pada ukuran populasi sedang dan metode pendugaan langsung lebih cocok untuk ukuran populasi kecil. Penambahan pengaruh gerombol pada area yang tidak terdapat contoh mampu meningkatkan kualitas hasil dugaan pada metode cepat Bayes empirik.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, indikator kemiskinan, metode cepat Bayes empirik, pendugaan area kecil, populasi besar

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Melalui Metode Cepat Bayes Berhirarki pada Area yang Tidak Terdapat Contoh
Abstrak: Metode survei merupakan metode pengumpulan data dengan mengamati sebagian dari anggota populasi. Metode survei memiliki keunggulan dari segi waktu, biaya, dan sumber daya manusia (SDM) dibandingkan dengan metode sensus. Namun demikian, metode survei hanya mampu memberikan informasi yang terbatas karena tidak mengamati keseluruhan populasi. Survei nasional tidak dapat memberikan penduga dengan presisi yang tinggi untuk subpopulasi (area) dengan ukuran contoh yang kecil, bahkan tidak dapat dilakukan pendugaan ketika area tersebut tidak memiliki unit contoh. Area dengan ukuran contoh yang relatif kecil disebut sebagai area kecil. Proses pendugaan parameter pada area ini dapat dilakukan melalui metode pendugaan area kecil (small area estimation, SAE). SAE merupakan metode pendugaan tidak langsung yang berbasis model dengan memanfaatkan informasi dari area sekitarnya berupa peubah penyerta (auxiliary variables) ataupun hubungan spasial antar area. Peubah penyerta tersebut dapat diperoleh dari survei lain maupun dari catatan administrasi. Salah satu metode dalam SAE yang sering digunakan adalah metode Bayes, seperti Bayes empirik (empirical Bayes, EB) dan Bayes berhirarki (hierarchical Bayes, HB). Kedua metode Bayes tersebut banyak diterapkan untuk menduga indikator kemiskinan Foster, Greer, dan Thorbecke (FGT) karena mampu memberikan hasil dugaan dengan presisi yang tinggi. Metode HB jika dibandingkan dengan metode EB memiliki beberapa kelebihan terutama dari sisi komputasi. Metode HB lebih cepat dalam proses komputasi dibandingkan dengan metode EB. Selain itu, sebaran posterior yang terbentuk dari sebaran HB bersifat langsung sehingga dapat digunakan untuk berbagai inferensia. Jika ditinjau dari sisi dugaan, kedua metode tersebut memberikan hasil dugaan yang hampir sama, namun metode HB dan EB membutuhkan kelengkapan data dari peubah penyerta dimana hal tersebut cukup sulit untuk terpenuhi. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan metode alternatif dari metode HB, yakni metode cepat Bayes berhirarki (fast hierarchical Bayes, FHB). Metode ini belum banyak diterapkan untuk menduga parameter pada area kecil khususnya ketika terdapat area yang tidak memiliki unit contoh. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji kinerja dari metode FHB ketika terjadi kasus terdapat area yang tidak memiliki contoh (non-sampled area). Penanganan area yang tidak memiliki contoh diatasi dengan menambahkan informasi gerombol pada model dan dengan menggunakan informasi dari area terdekatnya. Penelitian ini mengkaji kinerja metode FHB dibandingkan dengan metode HB melalui kajian simulasi dan menerapkannya pada data riil sebagai studi kasus. Kajian simulasi dilakukan dengan dua kondisi, yakni kondisi semua area memiliki contoh dan kondisi terdapat beberapa area yang tidak memiliki contoh. Simulasi dilakukan dengan menggunakan beberapa ukuran contoh dan ukuran populasi untuk melihat kinerja dari metode FHB. Jumlah ulangan Monte Carlo yang digunakan adalah 100 dan pengambilan contoh dilakukan sebanyak 100 kali. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode FHB dan metode HB memberikan hasil dugaan yang hampir sama ditinjau dari nilai Relative Bias (RB) dan nilai Relative Root Mean Square Error (RRMSE) pada berbagai ukuran contoh dan ukuran populasi area. Namun jika ditinjau dari sisi komputasi, metode FHB jauh lebih cepat dan lebih efektif dibandingkan dengan metode HB pada berbagai ukuran contoh dan ukuran populasi area. Oleh karena itu, ketika ukuran populasi sangat besar maka metode FHB lebih tepat untuk digunakan dibandingkan dengan metode HB. Selain itu, hasil simulasi menunjukkan bahwa penambahan informasi gerombol pada model memberikan hasil dugaan yang lebih
Keyword: area tidak tersurvei, indikator kemiskinaan, informasi cluster, metode cepat bayes berhirarki, pendugaan area kecil

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: