Judul: Kajian Simulasi dan Terapan Regresi Sebaran Poisson Studi Kasus Faktor Risiko Jumlah Kejadian Hepatitis B di Jawa Timur
Abstrak: Virus Hepatitis B merupakan salah satu ancaman besar bagi kesehatan publik di seluruh dunia. WHO (2017) mengungkapkan bahwa pada tahun 2015, sekitar 257 juta orang hidup dengan kondisi kronis akibat terserang virus Hepatitis B. Indonesia sebagai negara kepulauan terbesar di dunia telah memengaruhi aspek serologis dan virologis infeksi oleh virus Hepatitis B (Yano et al. 2015). Adapun Provinsi Jawa Timur mencatat kasus Hepatitis B sebanyak 401 kasus (Dinkes Jatim 2019). Kasus tersebut merupakan jumlah kedua tertinggi setelah Jakarta (471 kasus) di kawasan Pulau Jawa. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk membantu program pemerintah dalam menangani kasus Hepatitis B adalah dengan melakukan analisis pemodelan regresi. Kasus Hepatitis B diasumsikan mengikuti sebaran Poisson. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemodelan regresi berdasarkan sebaran Poisson terhadap faktor risiko yang memengaruhi jumlah kejadian Hepatitis B di Jawa Timur. Regresi yang didasarkan pada sebaran Poisson memiliki asumsi equidispersi. Asumsi ini pada praktiknya tidak selalu terpenuhi dikarenakan data sering kali terjadi overdispersi. Kejadian overdispersi apabila disebabkan oleh kejadian nol berlebih dapat diatasi dengan model zero-inflated Poisson (ZIP). Apabila ditemukan heterogenitas spasial pada model, maka model diberikan matriks pembobot sehingga terbentuk model lokal untuk setiap wilayah yaitu model regresi zero-inflated Poisson terboboti geografi (RZIPTG). Kajian simulasi terlebih dahulu dilakukan untuk memahami lebih dalam mengenai karakteristik sebaran Poisson pada data cacah berdasarkan nilai variance mean ratio (VMR). Berdasarkan kajian simulasi, nilai VMR seluruh kondisi data bangkitan menghasilkan keputusan gagal tolak H0. Hal ini menunjukkan bahwa sebaran Poisson memiliki kecenderungan tetap menjadi sebaran yang sama dan tidak mengalami perubahan karakteristik meskipun terjadi pergeseran pada nilai parameter dan ukuran contoh. Pada kajian terapan, model RZIPTG merupakan model terbaik yang dipilih berdasarkan kriteria AIC dan nilai Devian. Model RZIPTG mampu mengakomodasi kondisi overdispersi pada peubah Y akibat proporsi nilai nol berlebih sekaligus mengakomodasi adanya keragaman spasial akibat perbedaan geografi. Model RZIPTG mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Timur menjadi 3 kelompok pada Poisson-state dan 10 kelompok pada Zero-state berdasarkan faktor-faktor yang signifikan berpengaruh terhadap risiko jumlah kejadian Hepatitis B., The Hepatitis B virus is one of the major threats to public health worldwide. WHO (2017) revealed that in 2015, around 257 million people were living with chronic conditions due to the Hepatitis B virus. As the largest archipelago in the world, Indonesia has affected both serological and virological aspects of infection by the Hepatitis B virus (Yano et al. 2015). Meanwhile, East Java province recorded 401 cases of Hepatitis B in 2018 (East Java Health Office 2019). This number is the second-highest after Jakarta (471 cases) in the Java Island region. One of the efforts that can be done to assist government programs in handling cases of Hepatitis B is to perform regression modeling analysis. Hepatitis B cases are assumed to follow the Poisson distribution. Therefore, this study aims to perform regression modeling based on the Poisson distribution of the risk factors that affect the number of hepatitis B incidence in East Java. Regression on Poisson distribution assumes equidispersion. In practice, this assumption is not always fulfilled because the data often overdispersion. If caused by excess zero, overdispersion can be overcome
Keyword: Geographically Weighted Zero-Inflated Poisson Regression (GWZIPR), Hepatitis B, Overdispersion, Poisson Distributions

Judul: Penerapan Regresi Binomial Negatif untuk  Mengatasi Overdispersi pada Regresi Poisson  Kasus Demam Berdarah di Jawa Barat
Abstrak: Demam berdarah dengue (DBD) telah menjadi penyakit endemik berbagai kota besar di Indonesia, termasuk Jawa Barat sebagai provinsi dengan jumlah kasus tertinggi. Jumlah kasus DBD merupakan data cacah yang mengikuti sebaran Poisson. Model regresi paling sederhana dalam memodelkan data cacahan adalah regresi Poisson. Namun, pada penerapannya regresi Poisson mengalami masalah overdispersi. Penanganan overdispersi pada regresi Poisson dapat ditangani menggunakan regresi binomial negatif. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan regresi binomial negatif dalam menganalisis data jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat yang mengalami overdispersi. Hasil pada penelitian ini adalah regresi binomial negatif merupakan model yang lebih baik dibandingkan regresi Poisson berdasarkan nilai AIC dan BIC yang diperoleh. Peubah-peubah yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat diantaranya adalah persentase penduduk miskin, kepadatan penduduk, dan rasio dokter umum terhadap puskesmas., Dengue hemorrhagic fever (DHF) has become an endemic disease in many big cities in Indonesia, including West Java as the province with the highest number of cases. The number of DHF cases is a count data that follows the Poisson distribution. The simplest regression model for count data is Poisson regression. However, in its application, Poisson regression has an overdispersion problem. Overdispersion in Poisson regression can be handled using negative binomial regression. In this study, negative binomial regression will be carried out for modelling the number of dengue fever case in West Java with overdispersion conditions. This study showed that negative binomial regression model perfomed better than Poisson regression based on the obtained AIC and BIC values. The variables that have been shown to have a significant effect on the number of dengue fever cases in West Java included the percentage of poor people, population density, and the ratio of general practitioners to puskesmas.
Keyword: dengue hemorrhagic fever, overdispersion, poisson regresision, negative binomial regression

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