Judul: SEIRU Model Analysis on Jakarta’s COVID-19 Cases
Abstrak: Sejak masa awal penyebaran COVID-19, banyak negara yang menerapkan kebijakan pembatasan aktivitas publik guna menekan laju penularan COVID-19. Pemerintah Indonesia memilih menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang pertama kali diterapkan di Provinsi DKI Jakarta. Efek kebijkan yang diterapkan dapat diteliti menggunakan model epidemi SEIRU. Model epidemi SEIRU merupakan model epidemi dengan periode laten yang memperhitungkan efek kebijakan pembatasan aktivitas publik. Pada penelitian ini penulis telah mengimplementasi model SEIRU pada kasus COVID-19 di Jakarta, mengevaluasi parameter yang paling sesuai dalam merepresentasikan kasus COVID-19 Jakarta, serta mengetahui efek sistem pemberlakukan PSBB Jakarta terhadap kesesuaian implementasi model. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Julia. Hasil implementasi menunjukkan bahwa model SEIRU sesuai untuk menggambarkan dinamika kasus COVID-19 sampai akhir masa pemberlakuan PSBB pertama, namun tidak sesuai untuk masa perpanjangan pemberlakuan PSBB. Didapatkan pula perkiraan efek PSBB yang diterapkan dapat menurunkan jumlah kasus terlapor sebanyak 41% dengan rata-rata waktu individu infektif di Jakarta tak memiliki gejala ialah 7 hari dan rata-rata durasi periode latennya adalah 6 jam., Since the early days of the spread of COVID-19, many countries have implemented policies to limit public activities due to reducing the transmission rate of COVID-19. The Indonesian government chooses to implement the Large-Scale Social Restrictions (PSBB) which were first implemented in DKI Jakarta Province. The effect of the applied policy can be studied using the SEIRU epidemic model. The SEIRU epidemic model is an epidemic model with a latency period that takes into account the effects of public activity restriction policies. In this research, the author will implement the SEIRU model on Jakarta’s COVID-19 cases, evaluate the parameters that are most suitable in representing the Jakarta’s COVID-19 cases, and determine the effect of the Jakarta’s PSBB system on the suitability of the model implementation. The implementation is done by using the Julia programming language. The result of the implementation shows that the SEIRU model is suitable for describing the dynamics of the COVID-19 case until the end of the first period of PSBB, but it is not suitable for the extension period of the PSBB. It is also found that the PSBB could reduce the number of reported cases by 41% with the average time of the infective individuals in Jakarta without symptoms is 7 days and the average duration of the latent period is 6 hours.
Keyword: COVID-19, PSBB, SEIRU, epidemic model, latency period

Judul: Prediction Model Number of COVID-19 Cases and Analysis Based on Demography, Social and Economy Using Long Short Term Memory (Case Study: East Java Province)
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 atau (COVID-19) disebabkan oleh jenis virus corona baru yang dapat menimbulkan penyakit pernapasan. Penyakit ini ditemukan pertama kali di Wuhan, China, pada bulan Desember 2019. Virus ini ditularkan melalui cairan atau kontak langsung dan menginfeksi saluran pernapasan yang mengakibatkan pneumonia di sebagian besar kasus. Faktor demografi, sosial dan ekonomi merupakan faktor-faktor yang mendorong penyebaran penyakit menular. Antisipasi dan pengukuran dari berbagai faktor yang terlibat dalam penyakit menular dapat dimodelkan secara matematis dengan pemodelan matematika. Penelitian ini melakukan pemodelan prediksi kasus COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Berdasarkan hasil penelitian, kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi lima cluster sesuai karakteristik demografi, sosial dan ekonominya. Jumlah kasus positif COVID-19 yang tinggi terdapat di cluster dengan PDRB yang tinggi. Hasil analisis regresi menunjukan bahwa atribut PDRB merupakan atribut yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah terkonfirmasi COVID-19 di Jawa Timur. Penelitian ini memperkirakan jumlah terkonfirmasi positif COVID-19 masih terus naik hingga akhir Juli 2021., Coronavirus Disease 2019 or (COVID-19) is caused by a new type of coronavirus that can cause respiratory disease. This disease was first discovered in Wuhan, China, in December 2019. This virus is transmitted through fluids or direct contact and infects the respiratory tract resulting in pneumonia in most cases . Demographic, social and economic factors are factors that encourage the spread of infectious diseases. The anticipation and measurement of various factors involved in infectious diseases can be modeled mathematically. This research conducts predictive modeling of COVID-19 cases in East Java using Long Short Term Memory (LSTM). Based on the research results, districts/cities in East Java are divided into five clusters according to their demographic, social and economic characteristics. Many positive cases of COVID-19 are found in clusters with a high value of Gross Regional Domestic Product (GDP regional). The results of the regression analysis indicate that GDP regional attribute is an attribute that has a significant effect on the number of positive confirmed cases of COVID-19 in East Java. This study estimates that the addition of the positive number of COVID-19 will continue to rise until the end of July 2021.
Keyword: COVID-19, demographic, economic, long short term memory, prediction modeling, social

Judul: Pembuatan dan Karakterisasi Prototipe Sel Surya Nanokristal n-TiO2/Dye/p-CuSCN
Abstrak: Dengan metode casting dan perlakuan annealing, dapat dibuat lapisan nanokristal semikonduktor TiO, pada substrat Transparant Conductive Oxide (TCO). Penambahan dye Methylviolet Thiocianate (MVSCN) dan lapisan CuSCN pada TiO, tersebut menghasilkan sel surya n-TiO,ldye/p-CuSCN yang dapat menyerap foton dan mengubahnya menjadi energi listrik.
Keyword: