Judul: Province Grouping Based on Achievement of Environmental Health Indicators in Indonesia 2020 Years
Abstrak: Kesehatan lingkungan merupakan bagian daripada kesehatan masyarakat pada umumnya. Jika setiap provinsi dikaitkan dengan pencapaian indikator kesehatan lingkungan, maka pencapaiannya tidak akan sama. Pengelompokan provinsi akan mempermudah pemerintah untuk menentukan prioritas bagi pembangunan kesehatan lingkungan di Indonesia. Pengelompokan provinsi pada penelitian ini menggunakan analisis gerombol. Metode yang digunakan adalah k-rataan karena memiliki rasio simpangan baku terkecil dibandingkan dengan metode analis gerombol lainnya. Hasil pengelompokan yang diperoleh adalah empat gerombol. Gerombol pertama terdiri dari satu provinsi yang memiliki karakteristik pencapaian indikator PLM tinggi dan pencapaian indikator SBS terkecil. Gerombol kedua terdiri dari enam provinsi yang memiliki pencapaian indikator SBS tinggi dan pencapaian indikator PLM terkecil. Gerombol ketiga terdiri dari 20 provinsi yang memiliki karakteristik pencapaian indikator TFU tinggi dan pencapaian indikator PLM terkecil. Gerombol keempat terdiri dari tujuh provinsi yang memiliki karakteristik pencapaian indikator PKAM tinggi dan pencapaian indikator PLM terkecil.
Keyword: analisis gerombol, pautan rataan, rasio simpangan baku

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan dengan Metode K-Medoids dan Penanganan Pencilan Ekstrem
Abstrak: Kesehatan lingkungan merupakan faktor penting dalam upaya meningkatkan kesehatan masyarakat. Setiap provinsi memiliki pencapaian indikator kesehatan lingkungan yang berbeda-beda. Akibatnya, prioritas rencana kesehatan lingkungan di setiap provinsi akan berbeda. Penggerombolan provinsi akan mempermudah untuk menentukan prioritas bagi pembangunan kesehatan lingkungan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 dengan mempertimbangkan keberadaan pencilan ekstrem, serta mendapatkan karakteristik dari masing-masing gerombol yang terbentuk. Data yang digunakan adalah indikator kesehatan lingkungan tahun 2021 yang diperoleh dari publikasi Profil Kesehatan Indonesia oleh Kementerian Kesehatan, meliputi 34 provinsi dan 10 peubah numerik. Penggerombolan provinsi dilakukan dengan metode K-Medoids yang robust terhadap pencilan. Pengaruh keberadaan pencilan ekstrem diatasi dengan dua pendekatan, pertama dengan menyisihkan peubah yang memiliki data ekstrem, kedua dengan menganggap data ekstrem sebagai data hilang dan melakukan imputasi terhadap data ekstrem tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan dengan imputasi data memberikan hasil yang lebih informatif, menghasilkan empat gerombol optimum dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,23. Gerombol 3 terdiri atas enam provinsi merupakan provinsi dengan karakteristik kesehatan lingkungan baik, sedangkan gerombol 1 terdiri atas delapan provinsi memiliki karakteristik kesehatan lingkungan buruk. Gerombol 2 dan 4 memiliki karakteristik kesehatan lingkungan sedang., Environmental health is an important factor in improving public health. Each province has different achievements in environmental health indicators. Therefore, the prioritization of environmental health plans in each province will be different. Clustering provinces will make it easier to determine priorities for environmental health development. This research aims to cluster provinces in Indonesia based on environmental health indicators in 2021 by considering the presence of extreme outliers, and characterize each cluster formed. The data used are environmental health indicators in 2021 from Indonesia Health Profile publication by the Ministry of Health, covering 34 provinces and 10 numerical variables. Province clustering was applied using the K-Medoids method robust to outliers. The impact of extreme outliers was addressed with two approaches, first by excluding variables that have extreme data, second by considering extreme data as missing data and imputing the extreme data. Results showed that the imputation approach provided more informative results, producing four optimum clusters with a silhouette coefficient of 0.23. Cluster 3 was six provinces with good environmental health characteristics, while cluster 1 was eight provinces with poor environmental health characteristics. Clusters 2 and 4 have environmental health characteristics that are moderate.
Keyword: cluster analysis, environmental health, extreme outlier, k-medoids, silhouette coefficient

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: