Judul: Kajian Pengaruh Overdispersi Dalam Regresi Poisson
Abstrak: Data jumlah (count data) yang diasumsikan menyebar Poisson dapat dianalisis dengan regresi Poisson. Terkadang dalam suatu penelitian seriDg ditemukan permasalahan keragaman data yang Icbih hesar dari nilai tengahnya. hal ini mcrupakan penyimpangan dari asumsi sebaran Poisson. Fenomena ini discbut deoa;1n overdispcrsi. Jika data jumlah yang teroverdispersi dianalisis dengan regresi Poisson maka galat baku penduga koefisien regresi akan lebih keeil dari nilai sebenamya (underestjmate). Hal ini akan mengakibatkan uji keberartian peubah bebasnya menjadi tidak benar. Pendekatan Idasik yang sering digunakan untuk mengatasi, data jumlah yang teroverdispersi adalah regresi binomial negatif. Kajian pengaruh overdispersi dalam regresi 1!oissori';.kaJi ini ,menunjukkan bahwa data yang mengandung overdispersi tidak dapat dianalisis ~gan regre"$i poisson. K.arena ga1at baku penduga koefisien regresi yang dihasilkan nilainya lebih keeU dari nHai sebenamya (underestimate). Tampilan data dengan nilai kesalahan mutlak (absolute error)dapat meriunjukkan bal itu. Regresi binomial negatif secara teori mengandung parameter dispersi. Besamya overdispersi dapat diduga dengan regresi binomial negatif dan hasil dugaan tersebut juga digunakan dalam mCLlduga galat baku peubah bebasnya. Oleh karena itu, plat baku ylUlg diperoleh merupakan galat baku yang mendekati nilai sebenamya. Kajian ini menunjukkan hal itu, yakni galat baku penduga koefisien regresi mendekati nilai sebenamya Dengau demikian pengujian
Keyword: 

Judul: Perbandingan antara Regresi Poisson, Binomial Negatif, dan Zero-Inflated Poisson pada Data Overdispersi
Abstrak: Regresi Poisson digunakan untuk mengkaji hubungan antara peubah penjelas dengan peubah respon yang berupa data cacah. Regresi Poisson mengasumsikan nilai tengah dan ragam dari peubah respon mempunyai nilai yang sama. Akan tetapi, dalam penerapannya sering terjadi kondisi overdispersi. Overdispersi adalah kondisi pada saat ragam dari peubah respon lebih besar dari nilai tengah peubah respon. Overdispersi dapat terjadi karena banyaknyajumlah pengamatan yang bernilai nol pada peubah respon.Salah satu penanganan overdispersi pada regresi Poisson adalah menggunakan Regresi Binomial Negatif. Sedangkan penanganan overdispersi yang disebabkan oleh banyaknya jumlah amatan dengan peubah respon yang bernilai nol dapat menggunakan regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP).Kajian simulasi dilakukan untuk membandingkan kinerja metode regresi Poisson, regresi Binomial Negatif, dan regresi ZIP yang dicobakan pada data yang tidak overdispersi dan data overdispersi. Pada data overdispersi diatur berbagai persentase jumlah amatan dengan peubah respon yang bernilai nol pada tiap jumlah amatan. Ketiga metode memberikan hasil yang sama baiknya pada data yang tidak mengalami overdispersi baik dari penduga parameter, penduga galat baku, dan sisaan. Overdispersi pada regresi Poisson akan menghasilkan galat baku yang lebih kecil dari nilai sesungguhnya (underestimate). Semakin besar jumlah amatan maka penduga parameter yang dihasilkan akan semakin mendekati parameter yang sebenarnya. Semakin besar persentase jumlah amatan yang bernilai nol pada peubah respon maka parameter yang dihasilkan akan semakin jauh dari parameter yang sebenarnya. Penerapan regresi ZIP pada data dengan banyak jumlah amatan yang bernilai nol pada peubah respon menghasilkan penduga parameter dan penduga galat baku dari penduga parameter yang sangat dekat dengan nilai sebenarnya daripada penduga parameter dan penduga galat baku yang dihasilkan oleh regresi Poisson dan regresi Binomial Negatif
Keyword: 

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: