Judul: Pemodelan Kasus Kejadian Filariasis di Jawa Timur dengan Regresi Zero-Inflated Poisson.
Abstrak: Filariasis atau elephantiasis atau yang lebih dikenal dengan penyakit kaki gajah adalah penyakit menular yang disebabkan oleh cacing filaria dan ditularkan oleh berbagai jenis nyamuk. Pada tahun 2000 World Health Organization (WHO) mendeklarasikan ”The Global Goal of Elimination of Lymphatic Filariasis as a Public Health Problem by the Year 2020” Indonesia melalui Kemenkes sepakat untuk ikutserta menjadi bagian dari program eliminasi Filariasis dunia, dengan mencanangkan Rencana Nasional Program Akselerasi Eliminasi Filariasis di Indonesia 2010-2014. Program tersebut ditindaklanjuti dengan memutuskan rantai penularan dengan pemberian obat massal pencegahan penyakit (POMP) di daerah endemis Filariasis serta mencegah dan membatasi kecacatan karena Filariasis. Di Provinsi Jawa Timur, jumlah penderita klinis Filariasis kronis yang tercatat sampai dengan tahun 2012 sebanyak 341 kasus yang tersebar di 32 kabupaten/kota pada 180 kecamatan dan 259 desa/kelurahan. Program eliminasi penyakit kaki gajah dapat dilakukan lebih efisien jika faktor-faktor yang mempengaruhinya sudah diketahui. Keterkaitan faktorfaktor tersebut dengan banyaknya penderita filariasis dapat dianaliasis dengan menggunakan metode Regresi. Hubungan antara penderita filariasis di Provinsi Jawa Timur dengan faktor yang mempengaruhinya dapat diketahui menggunakan model Regresi Poisson karena jumlah penderita filariasis di Provinsi Jawa Timur sebagai peubah respon dapat diasumsikan mengikuti sebaran Poisson karena kejadian filariasis merupakan peristiwa yang relatif jarang terjadi. Pada praktiknya, sering ditemukan count data (data hitung) yang memiliki ragam lebih besar dari nilai tengah (overdispersion). Jika pada suatu pemodelan count data (data hitung) banyak terdapat amatan yang bernilai nol pada peubah respon (excess Zero) dan terjadi overdispersi maka dapat diatasi dengan menggunakan model Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP). Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui faktor faktor yang mempengaruhi kasus kejadian filariasis di Provinsi Jawa Timur dengan Regresi Zero Inflated Poisson. Hasil penelitian ini menunjukkan terdapat peubah memberikan pengaruh signifikan terhadap jumlah kasus Filariasis adalah persentase keluarga yang memiliki tempat sampah sehat (X3) baik untuk model poisson state dan model zero inflation.
Keyword: Filariasis, Regresi Poisson, Regresi Zero-Inflated Poisson

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: Sintesis BaTiO3 dari BaCl2 dan TiCl4 dengan Metode Hidrotermal
Abstrak: Increasing technology has lead to proliferating electronic equipments. One component of electronic equipment is capacitor, which can be made of barium titanate (BaTiO3). This study aims to synthesize and to characterize BaTiO3 from a mixture of BaCl2 and TiCl4 by observing changes in temperature and the stage of the reaction. This study was carried out in several stages, i.e synthesis of BaTiO3 by hydrothermal method, changes in the reaction steps, changes in pH, compared the results by nonhydrothermal method and characterization by X-ray diffraction (XRD). Based on XRD results, synthesis of BaTiO3, using the method of hydrothermal (T = 120-150 °C), changes in the reaction steps, also in pH, had not been able to produced pure BaTiO3. It can be seen from low intensity of BaTiO3 and presence of other impurities in the form of TiO2 as can be found in all methods including non-hydrothermal method (T = 600 °C).
Keyword: