Judul: Application of Geographically Weighted Regression toward Tuberculosis Cases in West Java, Central Java, and East Java Provincies in 2020
Abstrak: Tuberkulosis merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara dengan penderita tuberkulosis tertinggi ke-2 di seluruh dunia. Kasus tuberkulosis pada Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur tahun 2020 sebesar 164.084 kasus. Kasus tuberkulosis di ketiga provinsi tersebut hampir mencapai setengah dari jumlah seluruh kasus tuberkulosis di Indonesia yaitu sebesar 46%. Data yang digunakan adalah data tuberkulosis yang diperoleh dari Dinas Kesehatan dan Badan Pusat Statistik di ketiga provinsi tahun 2020 dengan unit amatan sebanyak 100 kabupaten atau kota. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan Regresi Terboboti Geografis (RTG) pada kasus tuberkulosis dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kasus tuberkulosis untuk setiap kabupaten atau kota di ketiga provinsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa diantara keempat fungsi pembobot spasial yang dicobakan, model RTG fixed gaussian kernel memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan fungsi pembobot lainnya dengan R^2 63,29%, AIC -496,7707 dan RMSE 0,0185. Model RTG fixed gaussian kernel membentuk lima kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten atau kota. Koefisien determinasi lokal yang diperoleh berkisar antara 54,6% sampai dengan 85,5% yang menandakan bahwa performa model pada tiap kabupaten/kota cukup baik.
Keyword: fixed gaussian kernel, regresi terboboti geografis, tuberkulosis

Judul: Pemodelan Tuberkulosis di Jawa Timur Tahun 2019 dengan Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara ke-2 tertinggi penderita tuberkulosis. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka penderita tuberkulosis tertinggi di Indonesia yaitu 64.311 kasus pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Jawa Timur dengan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Statistik Kesehatan dan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dan 2019. Angka tuberkulosis tertinggi terdapat pada Kota Madiun yaitu 401 kasus per 100.000 penduduk. Wilayah kota memiliki angka tuberkulosis yang tinggi dibandingkan dengan kabupaten. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data cacahan sehingga digunakan pendekatan dengan regresi Poisson. Data tuberkulosis Jawa Timur mengandung overdispersi sehingga digunakan model regresi binomial negatif untuk mengatasinya dan diperoleh AIC sebesar 433,98. Hasil uji Breusch Pagan menunjukkan terdapat efek keragaman, sehingga model spasial yang digunakan adalah regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). Pemodelan dengan metode RTGBN memperoleh AIC sebesar 414,467. Sehingga model RTGBN dipilih sebagai model terbaik. Pemodelan RTGBN membentuk 10 kelompok kabupaten/kota menurut peubah yang berpengaruh. Peubah persentase sanitasi layak dan tempat pengolahan makanan sehat merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadapat angka tuberkulosis di Jawa Timur., Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the second country with the highest number of tuberculosis. East Java is one of the provinces with the highest number of tuberculosis in Indonesia with 64,311 cases in 2019. This study aims to determine the factors that influence the number of tuberculosis cases in East Java by using a spatial model. This research data was obtained from Health Statistics and Health Profile of East Java Province in 2018 and 2019. The highest tuberculosis rate was in Madiun City with 401 cases per 100,000 population. Urban areas have high tuberculosis rates compared to districts. The number of tuberculosis is count data so the Poisson regression approach is used. East Java tuberculosis data contains overdispersion so that a negative binomial regression model is used. Breusch Pagan test result show that there is a heterogenity effect, so the spatial model used is a geographically weighted negative binomial regression (GWNBR) with AIC value was 414,467. So the GWNBR model was chosen as the best model. The significant coefficient of GWNBR model formed 10 groups. The percentage of proper sanitation and healthy food processing facilities is the variable that has the most influence on the tuberculosis rate in East Java.
Keyword: geographically weighted negative binomial regression, negative binomial, Poisson, tuberculosis

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