Judul: Model Kesalahan Pengukuran pada Regresi Terboboti Geografis dan Penerapannya pada Kasus Gizi Buruk di Jawa Timur
Abstrak: Kesalahan pengukuran adalah kesalahan yang muncul manakala suatu nilai dicatat tidak persis sama dengan nilai sebenarnya dalam kaitan dengan suatu proses pengukuran. Kesalahan pengukuran dapat terjadi dari pengaruh desain kuesioner, metode pengumpulan data, pewawancara dan responden. Dampak dari kesalahan pengukuran adalah model yang dibangun tidak tepat atau tidak mewakili populasi, penduga parameter menjadi bias dan tidak konsisten serta menyebabkan penarikan kesimpulan yang salah Tujuan utama penelitian ini adalah membentuk model regresi terboboti geografis (RTG) dengan kesalahan pengukuran di kovariat yang diterapkan pada data gizi buruk balita di Jawa Timur. Tujuan khusus penelitian ini, yaitu (1) menentukan penduga parameter (pengaruh tetap), (pengaruh acak) dan (komponen ragam) pada model RTG dengan kesalahan pengukuran dari model dan (2) mengkaji sifat-sifat asimtotik dari penduga parameter yang dihasilkan pada tujuan pertama, (3) mengaplikasikan model yang diperoleh dari tujuan pertama terhadap data gizi buruk di Provinsi Jawa Timur, dan (4) membandingkan model RTG dengan mengabaikan kesalahan pengukuran dan model dengan kesalahan pengukuran. Metode yang digunakan untuk menduga parameter dan adalah kemungkinan maksimum berkendala (restricted maximum likelihood/REML). Perangkat lunak yang digunakan untuk pendugaan model regresi adalah R.3.0.2. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari data Susenas 2010 pada 38 kabupaten/kota di Jawa Timur. Peubah respon yang digunakan adalah persentase balita penderita gizi buruk pada tiap kabupaten/kota di Jawa Timur, dan sebagai kovariat adalah persentase penduduk miskin. Indikator kebaikan model ditentukan dari nilai-nilai KTG, R2, dan AIC. Hasil analisis diperoleh bahwa penduga parameter model RTG dengan kesalahan pengukuran untuk penduga pengaruh tetap adalah , penduga untuk pengaruh acak adalah dan penduga untuk komponen ragam adalah Sifat-sifat asimtotik penduga , dan model RTG dengan peubah penjelas mengandung kesalahan pengukuran adalah menyebar normal secara asimtotik, dan , , berturut-turut adalah penduga yang konsisten bagi , , . Berdasarkan aplikasi pada data persentase penderita gizi buruk di Provinsi di Jawa Timur tahun 2010 dengan menggunakan model yang telah diperoleh, menunjukkan bahwa model RTG dengan kesalahan pengukuran lebih baik dibandingkan dengan model RTG. Indikator kebaikan model yang digunakan berdasarkan nilai AIC yang terkecil. Model RTG dengan kesalahan pengukuran dapat menurunkan nilai AIC dari 188.648 menjadi 187.972. Pengelompokkan lokasi berdasarkan parameter yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian balita gizi buruk diperoleh bahwa wilayah yang saling berdekatan cenderung membentuk satu kelompok. Dapat disimpulkan bahwa pendertita gizi buruk di Jawa Timur dipengaruhi oleh aspek kewilayahan (spasial).
Keyword: kesalahan pengukuran, model regresi terboboti geografis, model linear campuran, pembobot kuadrat ganda, gizi buruk

Judul: Simulation Overdispersion Study in Geographically Weighted Poisson and Negative Binomial Regression and Its Application on the Malnutrition Toddler Data.
Abstrak: Salah satu model regresi terboboti geografis (RTG) yang dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara peubah respon yang berupa data cacah dengan peubah penjelas adalah model regresi Poisson terboboti geografis (RPTG). Dalam model RPTG terdapat asumsi yang harus dipenuhi yaitu kondisi ragam dan ratarata sama atau equidispersi. Jika kondisi ini diabaikan maka akan terjadi overdispersi. Overdispersi adalah kondisi ragam lebih besar daripada rata-rata. Penggunaan analisis RPTG jika terjadi overdispersi akan menghasilkan galat baku yang terlalu kecil daripada seharusnya (underestimate). Hal ini akan menghasilkan uji signifikansi peubah bebas cenderung menolak hipotesis nol. Salah satu pendekatan klasik yang biasa digunakan untuk mengatasi overdispersi pada RPTG adalah regresi binomial negatif terboboti geografis (RBNTG) yang merupakan pendekatan yang diperoleh dari turunan sebaran poisson dan gamma yang mirip dengan sebaran binomial negatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data simulasi dan data nyata (real). Data simulasi merupakan data bangkitan menggunakan software R. Data nyata (real) pada penelitian ini merupakan data jumlah balita gizi buruk di Jawa Timur pada tahun 2017. Penanganan overdispersi menggunakan RBNTG untuk data cacah dengan keragaman spasial diduga memerlukan waktu komputasi yang cukup lama jika dibandingkan RPTG. Hal ini dikarenakan parameter yang diduga lebih banyak yaitu adanya tambahan parameter dispersi untuk setiap lokasi pada RBNTG. Oleh karena itu perlu dikaji sampai sejauh mana RPTG masih tepat digunakan untuk data cacah dengan keragaman spasial. Pembangkitan data simulasi pada penelitian ini merupakan pengembangan dari simulasi yang telah dilakukan oleh Liu et al. (2017). Lokasi pengamatan terdiri titik m × m dengan jarak l = 6 / (m − 1). Dalam hal ini m = 7, dan ukuran sampel n = 49 pengamatan. Ulangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 100 kali. Data jumlah gizi buruk pada balita berasal dari buku Profil Kesehatan Jawa Timur Tahun 2017 yang diterbitkan oleh Dinas Kesehatan Jawa Timur dan buku Saku Pemantauan Status Gizi Tahun 2017 yang diterbitkan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Dalam penelitian ini, terdapat 38 kabupaten/kota sebagai lokasi pengamatan... dst...
Keyword: 

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi