Judul: Pemodelan Poisson Hidden Markov pada Infeksi Nosokomial
Abstrak: Nosocomial infections are infections from the hospital. Development and spread of the infections is caused by several factors such as the immunity of microorganisms in the body of antibiotics, the spread of microorganisms between patients, the lack of hygiene in medical personnel and medical devices. If we assume that the cause of nosocomial infection is not observed directly and form a Markov chain then the number of nosocomial infections can be modeled by a Poisson hidden Markov. Poisson hidden Markov model is characterized by its parameters. Model parameters are estimated using maximum likelihood method and the expectation maximization algorithm. Poisson hidden Markov model is then applied to the data of nosocomial infections for estimating the number of nosocomial infections that occur. To simplify the process of estimating the parameters, the computation conducted by using the software Mathematica 10.0. After the model parameters are derived, observation data can be generated. The best model obtained is 3-state Poisson hidden Markov model with root mean square error .1.2953
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), Poisson hidden Markov model., nosocomial infections,

Judul: Model Stokastik Koinfeksi Penyakit Pneumonia dan Meningitis dengan Pendekatan Continuous Time Markov Chain
Abstrak: Pneumonia merupakan penyakit infeksi paru-paru yang bisa disebabkan oleh bakteri, virus, atau jamur. Namun, penyebab terbanyak adalah karena bakteri Streptococcus pneumoniae. Bakteri ini menyebar melalui percikan air liur saat penderitanya batuk. Selain itu, bakteri yang sama juga dapat menyebabkan seseorang terinfeksi meningitis. Meningitis merupakan penyakit peradangan pada meningen dan cerebrospinal fluid (CSF). Hal tersebut akan menjadi sangat berbahaya ketika seseorang terkena keduanya atau koinfeksi pneumonia dan meningitis. Oleh karena itu dibutuhkan upaya pengendalian penyebaran kedua penyakit tersebut. Model matematika berperan penting dalam merepresentasikan dinamika dan mengoptimalkan strategi pengendalian penyebaran pneumonia dan meningitis. Model matematika yang digunakan dalam karya ilmiah ini adalah model stokastik rantai Markov waktu kontinu. Perhitungan peluang transisi dan peluang wabah dalam model stokastik bermanfaat untuk memperhitungkan perubahan keadaan sistem dari waktu ke waktu berikutnya dan menentukan kapan kepunahan dari suatu infeksi. Model dalam karya ilmiah ini membagi populasi menjadi tujuh subpopulasi, yaitu individu rentan (S), individu yang terinfeksi pneumonia (I_p), individu yang terinfeksi meningitis (I_M), individu dengan koinfeksi keduanya (I_pM), individu yang sembuh pneumonia tapi masih terinfeksi meningitis (R_p^M), individu yang sembuh meningitis tapi masih terinfeksi pneumonia (R_M^p), dan individu sembuh total (R). Penentuan peluang transisi dilakukan dengan mengasumsikan model memenuhi sifat Markov di mana proses pada waktu (t+∆t) hanya bergantung pada proses satu langkah waktu sebelumnya, yaitu pada waktu t. Peluang transisi yang terbentuk dari tujuh subpopulasi ada sebanyak 20 peluang. Selanjutnya, peluang wabah ditentukan dengan probability generating function dengan kriteria peluang wabah sama dengan nol ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) kurang dari satu dan peluang wabah lebih dari nol ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) lebih dari satu. Berdasarkan hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh: (1) peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis yang sama dengan 0 dan 0,2 menyebabkan peningkatan nilai m, peluang wabah, serta peningkatan jumlah kasus pneumonia dan koinfeksinya. Sedangkan peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis sama dengan 0,9 tidak mempengaruhi nilai m atau nilai harapan banyaknya individu terinfeksi selalu bernilai 1,569 dan ketika laju kontak meningitis sama dengan 1,6, nilai harapan banyaknya individu terinfeksi selalu bernilai 1,732. Peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis sama dengan 0,9 dan 1,6 menyebabkan peningkatan peluang wabah dan kasus koinfeksi pneumonia dan meningitis. (2) Peningkatan laju kontak meningitis dengan laju kontak pneumonia sebesar 0; 0,2; 0,6; dan 1,0 menyebabkan peningkatan nilai harapan banyaknya individu terinfeksi dan peluang wabah. Selain itu, peningkatan tersebut menyebabkan peningkatan kasus koinfeksi pneumonia dan meningitis.
Keyword: co-infection, continuous time Markov chain, pneumonia, meningitis

Judul: Pembuatan Film Tipis Cu2ZnSnS4 sebagai Lapisan Penyerap Cahaya pada Sel Surya Menggunakan Metode Elektrodeposisi
Abstrak: Thin film of Cu2ZnSnS4 (CZTS) is an alternative semiconductor used as light absorber layer on solar cell. CZTS can replace silicon that commonly used as commercial semiconductor. The advantage of using CZTS as absorber layer is due to the abundance of its chemical composer on earth, and its high value of absorption coefficient. The absorber layer was made by using electrodeposition method on ITO glass substrates. The films were deposited at room temperature using potentiostatic mode with a potential of –1.05 V for 30, 45, and 60 minutes. After that, the films were annealed at two different temperatures, 180 ºC and 500 °C, for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. Based on X-ray diffraction analysis, the polycrystalline thin film obtained fall into kesterite crystal phase. This type of crystal was obtained when the CZTS was annealed at 500 °C in H2S/N2 atmosphere. The value of optical band gap energy for the CZTS thin film was 2.2 eV with the film thickness about 1.228–6.366 μm. The sample of CZTS with electrodeposition time of 45 minutes and annealing temperature of 500 °C showed the best result and in conformity with absorber layers criteria for solar cells.
Keyword: semiconductor, ITO glass, CZTS thin film, electrodeposition