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: Pemodelan Tuberkulosis di Jawa Timur Tahun 2019 dengan Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara ke-2 tertinggi penderita tuberkulosis. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka penderita tuberkulosis tertinggi di Indonesia yaitu 64.311 kasus pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Jawa Timur dengan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Statistik Kesehatan dan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dan 2019. Angka tuberkulosis tertinggi terdapat pada Kota Madiun yaitu 401 kasus per 100.000 penduduk. Wilayah kota memiliki angka tuberkulosis yang tinggi dibandingkan dengan kabupaten. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data cacahan sehingga digunakan pendekatan dengan regresi Poisson. Data tuberkulosis Jawa Timur mengandung overdispersi sehingga digunakan model regresi binomial negatif untuk mengatasinya dan diperoleh AIC sebesar 433,98. Hasil uji Breusch Pagan menunjukkan terdapat efek keragaman, sehingga model spasial yang digunakan adalah regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). Pemodelan dengan metode RTGBN memperoleh AIC sebesar 414,467. Sehingga model RTGBN dipilih sebagai model terbaik. Pemodelan RTGBN membentuk 10 kelompok kabupaten/kota menurut peubah yang berpengaruh. Peubah persentase sanitasi layak dan tempat pengolahan makanan sehat merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadapat angka tuberkulosis di Jawa Timur., Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the second country with the highest number of tuberculosis. East Java is one of the provinces with the highest number of tuberculosis in Indonesia with 64,311 cases in 2019. This study aims to determine the factors that influence the number of tuberculosis cases in East Java by using a spatial model. This research data was obtained from Health Statistics and Health Profile of East Java Province in 2018 and 2019. The highest tuberculosis rate was in Madiun City with 401 cases per 100,000 population. Urban areas have high tuberculosis rates compared to districts. The number of tuberculosis is count data so the Poisson regression approach is used. East Java tuberculosis data contains overdispersion so that a negative binomial regression model is used. Breusch Pagan test result show that there is a heterogenity effect, so the spatial model used is a geographically weighted negative binomial regression (GWNBR) with AIC value was 414,467. So the GWNBR model was chosen as the best model. The significant coefficient of GWNBR model formed 10 groups. The percentage of proper sanitation and healthy food processing facilities is the variable that has the most influence on the tuberculosis rate in East Java.
Keyword: geographically weighted negative binomial regression, negative binomial, Poisson, tuberculosis

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