Judul: Analisis Regresi Terboboti Fuzzy Cluster Geografis Pada Prevalensi Malaria Di Indonesia.
Abstrak: Malaria merupakan penyakit yang masih endemis di sebagian besar wilayah Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor pengobatan malaria dan faktor perilaku pencegahan gigitan . Angka prevalensi malaria merupakan suatu fenomena spasial yang ditunjukan dengan kecenderungan daerah rawan malaria yang mengelompok pada suatu wilayah tertentu. Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pengembangan model OLS yang digunakan untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial. Model RTG manghasilkan parameter model yang bersifat lokal untuk setiap titik/lokasi hal ini menghasilkan penyelesaian yang kompleks untuk diterapkan sehingga penerapan pengklusteran wilayah dengan Regresi Terboboti Fuzz Cluster (RTFC) diharapkan lebih efektif dan sederhana dalam pemodelan yang mana model in bersifat lokal pada level masing-masing cluster. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS 2013). Peubah respon dalam penelitian ini adalah prevalensi malaria per provinsi di Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk. Faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk yang diduga berpengaruh terhadap prevalensi malaria yaitu menggunakan kelambu, kasa nyamuk, insektisida, obat nyamuk bakar, repelen, dan minum obat pencegah malaria Tahapan analisis data adalah (1) Pengerombolan dengan Fuzzy cluster ; (2) menggunakan pusat gerombol dari hasil fuzzy gerombol c-means untuk model regresi terboboti. Dengan jarak antar pusat gerombol sebagai dasar pembobotan ; (3) pendugaan parameter masing-masing model RTG dengan metode kuadrat terkecil; Nilai RMSE digunakan untuk menggambarkan keakuratan model. Model RTFC dengan nilai RMSE (3.797 lebih kecil dibandingakan nilai RMSE (6.089) dari model RTG maupun RMSE (17.486) dari model regresi linier. Hal ini menunjukkan pendugaan model pada kasus prevalensi malaria menggunakan metode RTFC lebih baik dibandingkan dengan menggunakan metode RTG. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Model RTFC memberikan hasil yang lebih baik dalam menduga prevalensi malaria di Indonesia dibandingkan Model RTG. Hasil ini ditunjukkan dari nilai RMSE dari pendugaan model dengan model RTFC memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan pendugaan model RTG. Hasil pemodelan RTFC dapat dimanfaatkan pemerintah daerah dalam upaya pengendalian malaria dengan memperhatikan peubah-peubah yang dapat menurunkan prevalensi malaria cukup di masing-masing cluster wilayahnya dengan hasil yang lebih akurat.
Keyword: Regresi Terboboti Geografis, Spasial, malaria, fuzzy cluster

Judul: Penentuan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penyebaran Malaria di Indonesia Tahun 2017 dengan Regresi Terboboti Geografis Kekar
Abstrak: Malaria menjadi salah satu masalah kesehatan yang dapat menyebabkan kematian. Morbiditas malaria pada suatu wilayah ditentukan dengan Annual Parasite Incidence (API) per tahun, yaitu jumlah kasus positif malaria per 1 000 penduduk dalam satu tahun. Selain negara-negara di Afrika, Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus malaria tertinggi. Satu wilayah dengan kasus malaria tinggi akan menyebarkan malaria ke wilayah lainnya. Hal ini mengindikasikan adanya unsur spasial dalam penyebaran malaria di berbagai daerah. Setiap kabupaten/kota memiliki kondisi geografis, masalah lingkungan, masalah perilaku penduduk, dan akses terhadap pelayanan kesehatan yang berbedabeda. Perbedaan kondisi di setiap kabupaten atau kota tersebut dapat menyebabkan perbedaan dalam penyebaran malaria di setiap kabupaten atau kota. Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah metode yang dapat diterapkan untuk masalah keheterogenan ragam akibat adanya pengaruh spasial. Metode RTG tidak resisten terhadap pencilan sehingga apabila terdapat pencilan pada data maka akan mengakibatkan kekeliruan pada kesimpulan hubungan regresi. Penelitian ini menggunakan analisis RTG Kekar (RTGK) dengan metode penduga M untuk menangani pencilan tersebut. Metode RTGK dengan penduga M menghasilkan nilai pseudo- ��������2 sebesar 81.05% yang lebih baik dari model RTG. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap nilai API berbeda-beda tiap lokasinya. Penelitian ini menggunakan lima peubah penjelas yang diindikasikan sebagai faktor yang memengaruhi nilai API, yaitu suspek, Plasmodium vivax, Plasmodium falciparum, Slide Positivity Rate (SPR), dan Annual Blood Examination Rate (ABER). Peubah Plasmodium vivax berpengaruh di Pulau Sumatera, Pulau Jawa, Pulau Kalimantan dan Pulau Sulawesi. Peubah Plasmodium falciparum berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian besar Pulau Jawa, Pulau Kalimantan, dan sebagian besar Pulau Sulawesi. Peubah SPR berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian kecil Pulau Jawa dan Pulau Kalimantan, sebagian besar Pulau Sulawesi dan seluruh Pulau Papua. Peubah Annual Blood Examination Rate (ABER) berpengaruh di seluruh Indonesia.
Keyword: annual parasite incidence, pencilan, regresi terboboti geografis, robust

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: