Judul: Comparison Between Poisson, Quasi-Poisson, and Binomial Negative Regression in Analyzing Under-Five Children Malnutrition Cases in East Java
Abstrak: Model regresi paling sederhana dalam memodelkan data dengan peubah respon berupa data cacahan adalah regresi Poisson. Masalah yang sering dijumpai saat menggunakan regresi Poisson adalah masalah overdispersi. Alternatif pemodelan lain yang dapat digunakan pada data dengan kondisi overdispersi adalah regresi quasi-Poisson dan binomial negatif. Pada penelitian ini, akan ditentukan model regresi terbaik yang sesuai dalam memodelkan jumlah kasus gizi buruk balita di Jawa Timur yang merupakan data cacahan dengan kondisi overdispersi. Data diperoleh dari Buku Profil Kesehatan Jawa Timur tahun 2018. Perbandingan model antara regresi Poisson, quasi-Poisson, dan binomial negatif dilakukan dengan melihat plot perbandingan hasil prediksi, plot estimasi rataan dan ragam, serta plot perbandingan pemberian bobot pada algoritma IWLS. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa regresi quasi-Poisson merupakan model yang lebih sesuai dalam memodelkan jumlah kasus gizi buruk balita di Jawa Timur. Hasil pengujian pada taraf nyata 10% membuktikan bahwa persentase balita yang menerima ASI eksklusif, persentase balita yang menerima pelayanan kesehatan minimal 8 kali, dan persentase penduduk dengan akses terhadap sanitasi layak merupakan faktor-faktor yang berpengaruh nyata dan signifikan terhadap jumlah kasus gizi buruk balita di Jawa Timur. Penggerombolan dilakukan pada 37 kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan ketiga faktor tersebut. Kabupaten/kota digerombolkan menjadi tiga zona dengan karakteristiknya masing-masing., The most straightforward counted data regression is Poisson regression. The problem often discovered in Poisson regression is overdispersion. Some alternatives regression that can be used in an overdispersed counted data are quasi-Poisson and binomial negative regression. This study will identify the most appropriate and suitable regression in modelling the number of under-five children malnutrition cases in East Java as an overdispersed counted data. The data was obtained from 2018th East Java Health Profile Book. Comparison between Poisson, quasi-Poisson, and negative binomial regression will be made based on a prediction plot, a mean-variance plot, and a comparison plot of observation weight in IWLS algorithm. The comparison shows that quasi-Poisson regression is more suitable for modelling the number of under-five children malnutrition cases in East Java. Hypothesis testing result in 10% significance level shows that the percentage of under-five children who receive exclusive breastfeeding, the percentage of under-five children who receive health services at least 8 times, and the percentage of population with proper sanitation access are factors that significantly affect the number of under-five children malnutrition cases in East Java. Based on the three significant factors, 37 regions in East Java later clustered into three clusters with their characteristics.
Keyword: binomial negative regression, overdispersion, Poisson regression, quasi-Poisson regression, under-five children malnutrition

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: Pembuatan dan Karakterisasi Prototipe Sel Surya Nanokristal n-TiO2/Dye/p-CuSCN
Abstrak: Dengan metode casting dan perlakuan annealing, dapat dibuat lapisan nanokristal semikonduktor TiO, pada substrat Transparant Conductive Oxide (TCO). Penambahan dye Methylviolet Thiocianate (MVSCN) dan lapisan CuSCN pada TiO, tersebut menghasilkan sel surya n-TiO,ldye/p-CuSCN yang dapat menyerap foton dan mengubahnya menjadi energi listrik.
Keyword: