Judul: An Analysis of CTMC Stochastic Models with Quarantine on The Spread of Infectious Diseases
Abstrak: Model epidemik SIQRS yang dikaji pada penelitian ini digunakan untuk menganalisis karakteristik dari penyebaran penyakit menular, seperti penyakit tuberkulosis. Penelitian ini bertujuan untuk (1) memodifikasi model SIQR Cao et al. 2019 menjadi model SIQRS, (2) menentukan peluang transisi, peluang wabah dan nilai harapan waktu bebas penyakit dengan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi pengaruh peningkatan lama waktu penyembuhan, pengaruh peningkatan jumlah individu terinfeksi, dan pengaruh peningkatan jumlah individu dikarantina, sehingga diperoleh sebaran waktu bebas penyakit serta pengaruh karantina terhadap nilai harapan waktu bebas penyakit. Data yang digunakan untuk simulasi yaitu data tentang asumsi kondisi penyakit tuberkulosis secara umum. Peluang transisi pada penelitian ini diperoleh melalui pendekatan stokastik CTMC dengan dua cara. Pendekatan CTMC cara pertama yaitu disumsikan terdapat tiga peubah acak dan satu peubah yang dapat ditentukan nilainya secara pasti. Pendekatan CTMC cara kedua yaitu diasumsikan terdapat empat peubah acak sehingga total populasi bernilai acak. Pendekatan stokastik CTMC juga dapat digunakan untuk menentukan peluang wabah melalui proses bercabang. Berdasarkan proses bercabang, wabah dapat terjadi ketika nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) > 1 lalu sebaliknya wabah hilang dari populasi ketika nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) ≤ 1. Nilai harapan waktu tidak terjadi wabah (nilai harapan waktu bebas penyakit) sulit diperoleh melalui matriks generator Q karena populasi yang disimulasikan cukup besar, sehingga pada penelitian ini nilai harapan waktu bebas penyakit ditentukan secara numerik. Nilai harapan waktu bebas penyakit pada penelitian ini ditentukan melalui simulasi komputer yang diulang sebanyak 100 kali pada masing-masing parameter laju karantina untuk memperoleh sebaran peluangnya, selanjutnya dapat ditentukan nilai harapannya. Berdasarkan hasil simulasi pada skenario pertama dapat disimpulkan bahwa peningkatan lama waktu penyembuhan, menyebabkan peningkatan pada bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Pada simulasi ini peningkatan nilai R0 dan m tidak membuat nilai wabah terjadi dalam jangka panjang karena nilai R0<1 , m <1 dan jumlah individu terinfeksi menurun, walaupun membutuhkan waktu yang cukup lama agar wabah tersebut dapat hilang dari populasi. Berdasarkan scenario kedua didapatkan bahwa peningkatan jumlah individu terinfeksi berpengaruh terhadap kenaikan bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah individu terinfeksi semakin berfluktuasi. Peningkatan bilangan reproduksi dasar (R0) >1 dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m) > 1 menyebabkan terjadi peningkatan pada peluang wabah. Nilai R0, m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Peningkatan pada peluang wabah menunjukkan bahwa waktu terjadinya endemik atau penyakit semakin lama sehingga penyakit hilang lebih lama dari suatu populasi. Berbeda halnya pada skenario ketiga didapatkan bahwa peningkatan jumlah individu dikarantina dapat menurunkan bilangan reproduksi dasar (R0) dan nilai harapan jumlah individu terinfeksi (m). Berdasarkan laju karantina yang digunakan yaitu 0,1; 0,2; 0,4; 0,6; 0,8; dan 1 per tahun menghasilkan nilai harapan waktu bebas penyakit berturut-turut 35,34; 17,86; 9,22; 5,261; 4,277; dan 3,284 tahun. Besarnya laju karantina yang ditingkatkan menyebabkan nilai harapan waktu bebas penyakit semakin kecil, sehingga dapat menurunkan waktu terjadinya wabah. Penyakit dapat hilang lebih cepat dari suatu populasi yang mengakibatkan tidak terjadi wabah dalam jangka panjang., An epidemic model namely SIQRS model developed in this study was intended to analyse the spreading characteristics of infectious diseases
Keyword: CTMC approach, diseases outbreak probability, SIQRS model, quarantine, expected time until disease-free

Judul: Model Stokastik Epidemik SIRS Insiden Tak Linear dengan Vaksinasi.
Abstrak: Perkembangan ilmu pengetahuan dari masa ke masa tidak terlepas dari peran ilmu matematika salah satunya di dalam ilmu kesehatan. Peran ilmu matematika di dalam ilmu kesehatan salah satunya adalah memodelkan penyebaran penyakit. Model matematika penyebaran penyakit terbagi menjadi dua yakni model yang bersifat deterministik dan model yang bersifat stokastik. Model penyebaran penyakit (epidemik) yang paling sederhana dikenal dengan nama SI (Susceptible-Infected) yang dikembangkan pada tahun 1911. Pada model ini, populasi dibagi menjadi dua kompartemen yakni populasi yang rentan (Susceptible) dan populasi yang terinfeksi (Infected). Kermack-Mckendrick pada tahun 1927 memperluas model tersebut dengan menambahkan kompartemen untuk populasi yang sembuh (Recovery) dikenal dengan model SIR (Susceptible- Infected-Recovery). Kemudian di tahun 1932, Kermack-Mckendrick kembali merumuskan model SIS (Susceptible-Infected-Susceptible) dimana individu yang terinfeksi dengan cepat kembali menjadi rentan setelah sembuh dari penyakit. Jika pada model individu yang telah sembuh tidak akan kembali mejadi rentan sampai kekebalannya hilang, maka diperoleh model SIRS (Ma dan Li 2009). Penelitian sebelumnya yang telah membahas beberapa model yang disebut di atas diantaranya adalah (1) Bolzoni et al. (2017) dengan judul “Time-Optimal Control Strategies in SIR Epidemic Models”, (2) Li et al. (2018) dengan judul “Threshold Dynamics and Ergodicity of An SIRS Epidemic Model with Semi-Markov Switching”, (3) Cai et al. (2015) dengan judul “A Stochastic SIRS Epidemic Model with Infectious Force under Intervention Strategies” serta menjelaskan bahwa penyakit yang dapat diteliti menggunakan model SIRS diantaranya adalah penyakit polio, tetanus, difteri, measles, hepatitis, influenza, chickenpox, rubella dan AIDS. Penelitian sebelumnya yang menjadi acuan pada penelitian ini adalah penelitian Cai et al. (2015) dimana model epidemik yang digunakan adalah SIRS dengan pendekatan stochastic diferential equation (SDE). Kemudian pada penelitian ini dilakukan modifikasi dengan menambahkan kompartemen vaksinasi menggunakan pendekatan continuous time Markov Chain (CTMC). Kemudian, pada bagian simulasi di dalam penelitian ini menggunakan salah satu dari beberapa penyakit yang disebutkan yakni penyakit difteri dengan melakukan beberapa skenario diantaranya melihat dinamika populasi ketika , dinamika populasi ketika , dan pengaruh jumlah individu yang divaksin terhadap dinamika populasi. Dari penelitian ini diperoleh model stokastik penyebaran penyakit difteri dengan fungsi yang berbeda yakni fungsi linear , fungsi tak linear dan . Namun, dari masing-masing fungsi yang diberikan memberikan hasil yang serupa dimana ketika , maka tidak akan terdapat wabah di dalam sistem. Kemudian, ketika terlihat perbedaan pada besarnya dan peluang wabah. Sedangkan waktu bebas penyakitnya dipengaruhi oleh nilai awal yakni . Semakin besar nilai yang diberikan maka semakin lama waktu bebas penyakitnya. Selain itu, semakin tinggi tingkat vaksinasi baik vaksinasi pada atau maka semakin menurun. Begitupun sebaliknya jika semakin rendah tingkat vaksinasi maka semakin meningkat. Artinya, semakin banyak individu yang divaksin maka semakin cepat penyakit akan menghilang di dalam sistem. Namun, terdapat perbedaan dari besarnya yang dihasilkan dari masing-masing fungsi. Dapat dilihat bahwa untuk fungsi linear lebih besar daripada untuk fungsi tak linear di semua skenario baik ketika maupun ketika . Dengan kata lain, fungsi tak linear memberikan pengaruh yakni menyebabkan semakin kecil. Besarnya tergantung pada besarnya konstanta yang diberikan. Semakin besar nilai , maka semakin kecil.
Keyword: model epidemik, difteri, vaksinasi, bilangan reproduksi dasar.

Judul: Pembuatan Komponen Perekat Lateks Pekat - Ureaformaldehida untuk Kayu Lapis
Abstrak: Kayu lapis merupakan salah satu komoditas non migas yang sangat penting, prospek cerah sebagai komoditas ekspor sehingga dapat menambah devisa yang besar bagi negara. Komponen utama kayu lapis adalah finir dan perekat. Perekat yang selama ini banyak digunakan (90%) adalah ureaiormaldehida. Berdasarkan informasi dari PT Mutuagung Lestari, perusahaan pengujian dan sertifikasi kayu lapis, penggunaan ureaformaldehida sudah mulai tidak disukai dan akan ditinggalkan oleh konsumen luar negeri. Produk olahan kayu yang menggunakan ureaformaldehida tidak tahan terhadap kondisi dan suhu ekstrem sehingga melepaskan emisi yang berbahaya bagi lingkmgan.
Keyword: