Judul: Pemodelan Kejadian Kematian Bayi Di Indonesia Menggunakan Regresi Logistik Terboboti.
Abstrak: Kejadian kematian bayi bersifat multidimensi karena berkaitan dengan banyak hal; karakteristik bayi, ibu, tempat tinggal, kebijakan pemerintah dan juga kondisi geografis wilayah. Mengacu pada kebutuhan pemerintah akan informasi pada level kabupaten/kota, maka unit analisis dalam penelitian ini adalah kabupaten/kota dimana datanya didapatkan dengan cara menggabungkan data individu yang bersifat kategorik biner pada setiap kabupaten/kota. Proses penggabungan data ini menimbulkan masalah statistik. Selain itu, adanya variasi antar wilayah, dan rumitnya matriks pembobot spasial membuat pemodelan data kejadian kematian bayi perlu menggunakan cara-cara yang khusus. Regresi logistik adalah regresi untuk memodelkan peubah respon biner. Ketergantungan spasial dapat dimasukkan sebagai salah satu peubah penjelas dalam model. Regresi logistik untuk data dikelompokkan melanggar asumsi homoskedastisitas. Untuk mengatasi pelanggaran ini, pemodelan akan menerapkan metode kuadrat terkecil terboboti. Penelitian ini menggunakan data dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia Tahun 2012 (SDKI 2012) dari Badan Pusat Statistik (BPS), dan data fasilitas kesehatan, tenaga kesehatan, Bantuan Operasional Kesehatan (BOK) pada tahun 2011 per kabupaten/kota dari Kementerian Kesehatan. Peubah respon adalah proporsi bayi yang meninggal di setiap kabupaten/kota. Model yang terbentuk fit dengan data dengan R kuadrat 54.80. Berdasarkan model tersebut dapat disimpulkan bahwa peubah yang signifikan mempengaruhi kematian bayi adalah persentase anak dengan urutan kelahiran ke- 4 atau lebih, persentase anak yang lahir pada saat ibu berusia dibawah dua puluh tahun dan di atas empat puluh tahun, rasio fasilitas kesehatan per 1000 penduduk, dan peluang kematian bayi di kabupaten/kota terdekat. Peluang kematian bayi terendah terdapat di Kabupaten Sukoharjo, Jawa Tengah, yaitu sebesar 0.68 persen dan peluang kematian bayi tertinggi terdapat di Kabupaten Paser, Kalimantan Timur, yaitu sebesar 14.79 persen. Model kemudian digunakan untuk membuat peta tematik peluang kematian bayi di Indonesia.
Keyword: kematian bayi, ketergantungan spasial, regresi terboboti, SDKI

Judul: Metode Regresi Binomial Negatif Dan Pendekatan Quasi-Likelihood Untuk Menganalisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Balita Di Jawa Barat
Abstrak: Berdasarkan hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI 2012) Angka Kematian Balita (AKBa) di Jawa Barat sebesar 38 per 1000 kelahiran hidup lebih kecil dari AKBa Nasional sebesar 40 per 1000 kelahiran hidup. Namun AKBa tersebut masih lebih besar dibandigkan dengan target MDGs (Milenium Development Goals) yaitu sebesar 32 kematian pada tahun 2015. Jumlah kematian balita diduga terkait dengan masalah ekonomi, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Tujuan di dalam penelitian ini yaitu akan dilakukan pemilihan model terbaik untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat dengan menggunakan metode yang memperhatikan sebaran data (parametrik) yaitu dengan menggunakan Regresi Binomial Negatif dan dengan metode yang tidak memperhatikan sebaran data (non parametrik) yaitu dengan menggunakan pendekatan Quasi-Likelihood. Data pada kasus jumlah kematian balita adalah data cacahan. Salah satu pemodelan statistik yang biasa digunakan untuk kasus tersebut adalah regresi Poisson. Karakteristik dari regresi Poisson adalah nilai rataan dan ragam dari peubah respon sama (equidispersi). Akan tetapi dalam penggunaan data cacahan, seringkali kondisi equidispersi tidak dipenuhi (terjadi kasus overdispersi). Metode yang digunakan untuk menangani overdispersi pada penelitian ini adalah dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari data Potensi Desa (PODES) 2011, data hasil Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2011 dan data Publikasi BPS Jawa Barat (Jawa Barat dalam Angka 2012). Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 26 kabupaten/kota di Jawa Barat. Jumlah kematian balita berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat merupakan peubah respon. Sedangkan peubah-peubah penjelas yang digunakan sebanyak 23 peubah, yang dibagi menjadi 5 aspek yaitu aspek perekonomian, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Berdasarkan analisis regresi Poisson terdapat masalah overdispersi, sehingga dapat ditangani dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Pendekatan Quasi-Likelihood merupakan metode yang terbaik dibandingkan metode regresi Binomial Negatif dalam mengatasi masalah overdispersi. Hal itu dikarenakan pada Quasi-Likelihood mempunyai nilai Pearson Khi-Kuadrat yang paling mendekati satu. Nilai AIC terkecil adalah model pada pendekatan Quasi-Likelhood dengan peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam model yaitu peubah persentase penduduk miskin (PPM), persentase balita terlantar (PBT), angka melek huruf (AMH), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), persentase balita dengan gizi buruk (PBGB), persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB), penolong terakhir kelahiran balita oleh tenaga non medis (PTKBNM), rasio puskesmas per 100.000 penduduk (RPUS). dengan nilai AIC 40,90. Jika dilihat dari nilai Pearson Khi-Kuadrat/db, maka model tersebut masih cocok karena nilai Pearson Khi-Kuadrat /db adalah 1,22 ≈ 1 yang mengindikasikan tidak terdapat masalah overdispersi. Faktor-faktor yang mempungaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat berdasarkan model pendekatan Quasi-Likelihood pada taraf alfa 5% adalah aspek sosial yaitu persentase balita terlantar (PBT), aspek pendidikan yaitu angka melek huruf (AMH); persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD) dan persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), aspek medis yaitu persentase balita dengan gizi buruk (PBGB) dan persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), aspek non medis yaitu persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB); penolong terakhir
Keyword: Kematian Balita, Overdispersi, Pendekatan Quasi-Likelihood, Regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: