Judul: Variable Importance Rank Optimization on Social Distancing Obedience Data in United States Using Genetic Algorithm
Abstrak: Kebijakan social distancing saat ini menjadi metode terbaik untuk menahan laju penularan COVID-19, tetapi banyak masyarakat yang tidak patuh pada kebijakan tersebut. Penelitian ini menggunakan peubah respon berupa kategori skor kepatuhan social distancing yang diperkirakan dari data ponsel. Peubah penjelas merupakan data demografi dari 3054 county di Amerika Serikat. Dua belas peubah penjelas dievaluasi dengan tiga variable importance measurement (VIM): information value, information gain, dan symmetrical uncertainty. Ketiga metrik tersebut akan memberikan nilai bobot berupa tingkat kepentingan kepada 12 peubah penjelas lalu akan diurutkan peringkat dari bobot yang terbesar hingga terkecil. Algoritme genetika digunakan sebagai teknik optimasi pemeringkatan tiga metrik VIM tersebut. Algoritme genetika lebih efisien digunakan dalam pencarian solusi pada kasus yang fungsi tujuannya memiliki banyak optimum lokal dan banyak peubah keputusan yang dilibatkan. Evaluasi fungsi tujuan menggunakan nilai korelasi Spearman antara urutan peringkat dan nilai bobot pada masing-masing metrik VIM. Hasil optimasi urutan pemeringkatan kepentingan peubah menunjukkan bahwa peubah proporsi masyarakat tervaksinasi, median pendapatan rumah tangga, proporsi masyarakat telah sarjana, dan proporsi voting partai Republicans merupakan peubah yang menempati empat peringkat teratas Berdasarkan hasil akurasi pemodelan random forest, tujuh peubah peringkat tertinggi memiliki pengaruh besar terhadap model sehingga dapat diseleksi untuk dijadikan peubah dalam pemodelan., Social distancing policies are currently the best method of mitigating the spread of the COVID-19 pandemic. However, obedience to these policies vary widely on county level. This research uses the score category of social distancing obedience as response variable, that estimated from mobile phone data. This research also uses population-based demographics data of 3054 counties in the United States as explanatory variables. Twelve explanatory variables are evaluated with three different variable importance measurements (VIM): information value, information gain, and symmetrical uncertainty. This paper is using a genetic algorithm optimization approach to obtain the rank of the importance of the explanatory variables based on the three different VIMs. This method is more efficient in finding solutions in cases where the objective function has many local optimums and many decision variables are involved. Evaluation of the objective function is using the Spearman correlation value between the ranking order and the value of each VIM metric. The results of the variable importance rank optimization show that proportion of people vaccinated, median household income, proportion of people who have graduated college, and Republican Party election vote are variables that occupy the top four. Based on the accuracy of random forest modeling, the seven highest ranking variables have a major influence on the model so that they can be selected to be used as variables in the modeling.
Keyword: Genetic algorithm, optimization, random forest, social distancing, Spearman correlation

Judul: Model Kontrol Optimum SEAIR pada Penyebaran COVID-19 dengan Pengaruh Vaksinasi, Karantina, dan Pengobatan.
Abstrak: Dalam karya ilmiah ini dibahas masalah pengendalian COVID-19 yang penyebarannya dirumuskan oleh model SEAIR. Model SEAIR melibatkan lima variabel state, yaitu jumlah individu rentan, terpapar, terinfeksi, asimtomatik, dan tanpa virus. Tiga variabel kontrol diperkenalkan ke dalam model, yaitu vaksinasi, karantina dan pengobatan. Prinsip maksimum Pontryagin diterapkan untuk mendapatkan kondisi optimalitas yang harus dipenuhi oleh variabel kontrol, variabel state, dan variabel adjoin. Metode Runge-Kutta orde-4 digunakan dalam menentukan solusi numerik dari masalah nilai awal dan masalah nilai akhir kontrol optimum. Tujuh skenario dianalisis untuk menentukan skenario paling optimal dan efektif dari segi biaya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan skenario dengan tiga kontrol dapat menurunkan jumlah individu terpapar, terinfeksi dan asimtomatik sehingga mengoptimumkan jumlah individu tanpa virus. Namun, skenario dengan kontrol variabel karantina paling efektif dari segi biaya., In this scientific paper the problem of controlling COVID-19 whose spread is formulated by the SEAIR model is discussed. The SEAIR model involves five state variables, namely the number of susceptible, exposed, infected, asymptomatic, and removed individuals. Three control variables are introduced to the model, namely vaccination, quarantine and treatment. Pontryagin's maximum principle is applied to derive the optimality conditions to be fulfilled by the control variables, state variables, and adjoin variables. The fourth order Runge-Kutta method is utilized in determining the numerical solution of the initial value and terminal value problems for optimal control. The results of this study show that the application of scenario with three control variables can reduce the number of exposed, infected, asymptomatic individuals so as to maximize the number of removed individuals. However, the scenario with control variable quarantine is the most cost-effective scenario.
Keyword: covid-19, kontrol optimum, runge-kutta, prinsip maksimum pontryagin, optimum control, pontryagin's maximum principle

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: