Judul: Studi Faktor Determinan Stunting pada Anak Usia di Bawah 5 Tahun di Indonesia 2016 - 2022: Analisis Regresi Panel Spasial
Abstrak: Child stunting remains a critical issue for human resource development in Indonesia, despite a 10% reduction in prevalence to 21.6% in 2022. This study employs spatial panel regression to assess and understand the spatial distribution of stunting rates across Indonesian provinces, identify the determinant factors of stunting among children under five, and determine the most effective approach for reducing stunting prevalence as the recommendations. This method is underutilized in supporting policy-making and program development at both national and regional levels. Given significant socio-economic disparities and infrastructural limitations across the archipelago, prioritizing effective interventions is crucial. The findings reveal that the Spatial Autoregressive Model (SAR) with Fixed Effect Model (FEM) with time effects is the best model for analysing stunting prevalence from 2016 to 2022 in Indonesia. The analysis results indicate that high school graduation rates, gender inequality, and unmet health service needs are significant predictors. The selected SAR-FE model demonstrates a coefficient of determination of 67.84% and an AIC of -860.36 using a k-nearest neighbour weighting matrix. This research provides critical insights into the determinants and spatial distribution of stunting in Indonesia, offering policymakers tailored evidence to design effective interventions., Masalah stunting pada anak tetap menjadi isu penting untuk pengembangan sumber daya manusia di Indonesia, meskipun prevalensinya mengalami penurunan sebesar 10% menjadi 21.6% pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan regresi panel spasial untuk mengidentifikasi determinan stunting serta memahami disparitas regional yang terjadi di Indonesia. Tujuan penelitian ini yakni untuk mengidentifikasi distribusi spasial tingkat stunting di seluruh provinsi Indonesia, mengkaji faktor-faktor penentu stunting pada anak di bawah lima tahun, serta menentukan pendekatan paling efektif untuk mengurangi prevalensi stunting dalam bentuk rekomendasi. Hasil di lapangan menyatakan bahwa metode ini masih kurang dimanfaatkan dalam mendukung pembuatan kebijakan dan pengembangan program di tingkat nasional dan regional. Dengan disparitas sosial-ekonomi yang signifikan dan keterbatasan infrastruktur di seluruh kepulauan, prioritas intervensi yang efektif menjadi poin yang sangat krusial. Temuan studi ini mengungkapkan bahwa Spatial Autoregressive Model (SAR) dengan Fixed Effect Model (FEM) atau model pengaruh tetap dengan efek waktu adalah model terbaik untuk menganalisis prevalensi stunting dari tahun 2016 hingga 2022 di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat kelulusan sekolah menengah atas, ketidaksetaraan gender, dan kebutuhan pelayanan kesehatan yang tidak terpenuhi adalah prediktor signifikan. Model SAR-FE terpilih menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 67.84% dan AIC sebesar -860.36 dengan menggunakan matriks pembobot k-nearest neighbour.
Keyword: Stunting, disparity, socio-economic, spatial panel, weighting matrices

Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Prevalensi Stunting di Indonesia Menggunakan Geographically Weighted  Regression Lasso
Abstrak: Stunting adalah masalah malnutrisi kronis yang timbul akibat asupan nutrisi yang tidak memadai dalam jangka waktu yang lama, sering kali disebabkan oleh penyediaan makanan yang tidak tepat. Biasanya, stunting muncul pada anak-anak di usia dua tahun dan bahkan dapat terjadi selama kehamilan. Secara global, Indonesia menempati peringkat ke-115 dari 151 negara, dengan prevalensi sebesar 21,6% pada tahun 2022, meskipun masih di bawah standar WHO sebesar 20%. Penelitian sebelumnya tentang determinan stunting di Jawa Timur kurang mempertimbangkan keragaman spasial, untuk itu perlu penelitian yang menggunakan pendekatan analisis spasial. Salah satunya dengan menerapkan model Geographically Weighted Regression Lasso (GWRL) pada kasus prevalensi stunting di kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2022. GWRL, adaptasi dari regresi terboboti geografi dengan menambahkan penalti Lasso, menangani multikolinearitas dan heterogenitas spasial. Data yang digunakan pada penelitian ini mencakup 510 kabupaten/kota tahun 2022 di Indonesia, mengungkapkan ratarata stunting sebesar 24,6 persen. Pada penelitian digunakan 1 peubah respon dan 7 peubah penjelas. Hasil analisis menunjukkan pembobot Kernel Eksponensial, menunjukkan kekuatan penjelas yang lebih unggul (68,8%) dan tingkat kesalahan yang lebih rendah (0,048). Pemetaan koefisien GWRL mengidentifikasi faktorfaktor berpengaruh yang secara identik faktor kemiskinan merupakan penyebab terhadap kejadian stunting hampir di seluruh wilayah di Indonesia yang diikuti oleh faktor jumlah puskesmas dan kondisi gizi ibu hamil. Faktor-faktor tersebut terjadi di kejadian stunting yang lebih dari 14% dengan daerah yang meliputi pulau Jawa, Papua dan Sumatera.
Keyword: spasial, Stunting, geographically weighted regression lasso

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: