Judul: Sistem Dinamik Penyebaran Penyakit Ebola dengan Melibatkan Vaksinasi.
Abstrak: Penyakit virus Ebola merupakan penyakit mematikan yang disebabkan oleh virus Ebola. Penyebaran penyakit ini terjadi ketika manusia terinfeksi virus Ebola mengalami kontak dengan manusia rentan. Gejala yang timbul pada manusia yang telah terinfeksi virus ini adalah demam, sakit tenggorokan, nyeri otot, sakit kepala, mual, diare serta penurunan fungsi liver dan ginjal. Pencegahan penyebaran penyakit Ebola perlu dilakukan yaitu melalui vaksinasi untuk mengurangi jumlah manusia yang terinfeksi virus Ebola. Tujuan dari penelitian ini adalah memodifikasi model penyebaran penyakit Ebola. Model yang telah dimodifikasi dilakukan analisis kestabilan serta dilakukan simulasi numerik untuk melihat dinamika populasi. Selain itu, tujuan penelitian ini yaitu melakukan analisis sensitivitas parameter terhadap bilangan reproduksi dasar untuk melihat seberapa besar pengaruh parameter tersebut terhadap bilangan reproduksi dasar. Populasi manusia dikategorikan ke dalam enam kompartemen, yaitu populasi manusia rentan, populasi manusia tervaksin, populasi manusia terekspos, populasi manusia terinfeksi, populasi manusia terkarantina dan populasi manusia pulih. Sedangkan, populasi vektor yang merupakan media penyebaran virus dikategorikan kedalam dua kompartemen, yaitu populasi vektor rentan dan populasi vektor terinfeksi. Pada penelitian ini penyebaran penyakit Ebola diformulasikan dengan melibatkan kompartemen vaksinasi dan asumsi bahwa populasi manusia yang terekspos dapat dideteksi gejalanya, selain itu terdapat asumsi bahwa populasi manusia terinfeksi dapat sembuh secara alami. Analisis yang dilakukan terhadap model diperoleh dua titik tetap dan bilangan reproduksi dasar (ℛ0). Terdapat dua titik tetap yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Hasil analisis model menunjukkan titik tetap tanpa penyakit selalu ada dan bersifat stabil asimtotik lokal jika ℛ0<1. Sedangkan, titik tetap endemik bersifat unik, positif dan stabil asimtotik lokal jika ℛ0>1. Hasil simulasi numerik menunjukkan bahwa titik tetap tanpa penyakit stabil jika ℛ0<1 dan titik tetap endemik stabil jika ℛ0>1. Analisis sensitivitas parameter terhadap ℛ0 menunjukkan bahwa laju vaksinasi, keefektivitasan vaksinasi dan peluang transmisi virus dari manusia terkarantina merupakan parameter yang memiliki pengaruh besar. Simulasi dilakukan dengan memvariasikan pengaruh perubahan nilai laju vaksinasi, efektivitas vaksinasi dan peluang transmisi dari populasi manusia terkarantina. Selanjutnya, dilihat dinamika populasi manusia tervaksin, populasi manusia terekpos dan populasi manusia terinfeksi. Jika laju vaksinasi atau efektivitas vaksinasi meningkat, maka jumlah populasi manusia terekspos dan jumlah populasi manusia terinfeksi berkurang. Selain itu, bila efektivitas transmisi manusia terkarantina meningkat maka jumlah populasi manusia terekspos dan jumlah populasi manusia terinfeksi meningkat.
Keyword: Analisis kestabilan, model matematika, penyakit Ebola, reproduksi dasar

Judul: Analyzing the Solutions of Mathematical Models on the Spread of the Ebola Virus Disease
Abstrak: Penyakit virus Ebola adalah penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus Zaire ebolavirus yang termasuk dalam filovirus. Model matematika penyebaran penyakit virus Ebola yang dikembangkan oleh Li et al. (2015) melibatkan 4 kompartemen, yaitu Susceptible (S), Exposed (E), Infected (I), dan Treated (T). Pengamatan atas dinamika populasi dan analisis sensitivitas dilakukan terhadap model yang sudah dinondimensionalkan. Pemeriksaan kestabilan dengan menggunakan kriteria Routh-Hurwitz menunjukkan bahwa titik tetap bebas penyakit (ketika Ro < 1) maupun titik tetap endemik (ketika Ro > 1) keduanya bersifat stabil asimtotik lokal. Dari sejumlah parameter yang terdapat dalam model, interaksi antara S dan E (ẞ20) adalah salah satu parameter yang berpengaruh besar terhadap Ro. Simulasi numerik dilakukan dengan menggunakan metode Runge- Kutta orde 4 dan 5, serta metode Runge-Kutta Fehlberg. Ketiga metode menghasilkan solusi numerik yang relatif sama. Namun, metode Runge-Kutta Fehlberg memiliki runtime yang lebih singkat dibandingkan metode Runge-Kutta orde 4 dan 5.
Keyword: Ebola, numerical simulations, population dynamics, Runge-Kutta, sensitivity analysis

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: