Judul: Spatiotemporal Panel Regression Analysis Using Dynamic Spatial Durbin Model on Leprosy Prevalence in Island of Java
Abstrak: Kusta adalah penyakit menular kronis yang menyerang kulit dan sistem saraf. Indonesia menduduki peringkat ketiga sebagai negara dengan kasus kusta terbanyak pada tahun 2021, dengan Pulau Jawa berkontribusi hampir setengah dari kasus tersebut. Faktor sosial ekonomi dan sosial demografi merupakan beberapa faktor yang menyebabkan tingginya prevalensi penyakit ini di Pulau Jawa. Studi ini bertujuan untuk memperkirakan pengaruh peubah-peubah tersebut terhadap kejadian kusta di Pulau Jawa dari tahun 2017 hingga 2021 melalui analisis spasiotemporal. Model yang digunakan adalah model spasial dinamis Durbin, yaitu model yang menggabungkan dependensi spasial, temporal, dan spasiotemporal dari peubah dependen bersama dengan lag spasial dari peubah dependen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan matriks bobot spasial queen's contiguity menghasilkan model terbaik, dengan 86,46% keragaman dalam data dapat dijelaskan oleh model. Lag temporal dan spasiotemporal ditemukan signifikan, keduanya berdampak positif terhadap tingkat prevalensi kusta. Peubah penjelas yang ditemukan signifikan adalah harapan lama sekolah, kepadatan penduduk, dan persentase sanitasi yang baik. Harapan lama sekolah di wilayah tersebut ditemukan berdampak negatif terhadap tingkat prevalensi, kepadatan penduduk di wilayah yang berdekatan ditemukan mempengaruhi prevalensi kusta secara, dan persentase sanitasi layak di wilayah terdekat ditemukan berdampak negatif terhadap prevalensi kusta, namun kedua peubah tidak mempengaruhi tingkat prevalensi kusta pada daerah yang sama., Leprosy is a chronic infectious disease which affects the skin and nervous system. As of 2021, Indonesia ranks third as the country with highest amount of leprosy case, with the Island of Java contributing nearly half of those cases. Socioeconomic and sociodemographic factors are among the many aspects which caused the high of prevalence within the island. This study attempts to estimate the effects of those variables to leprosy incidence in Java Island from 2017 to 2021 through spatiotemporal analysis. Dynamic spatial Durbin model (DSDM), a model which incorporates both spatial, temporal, and spatiotemporal lag from the dependent variable together with spatial lag from the dependent variable is used. The results showed that the use queen’s contiguity spatial weighting matrix results in the best model, with 86.46% variance within the data is able to be explained by the model. Temporal and spatiotemporal lag was found to be significant, with both of them positively affecting leprosy prevalence levels. The regressors that was found to be significant was expected years of school, population density, and percentage of proper sanitation, with expected years of school within the region was found to negatively affect prevalence levels, population density in nearby regions found to positively affect leprosy prevalence, and percentage of proper sanitation in nearby regions was found to negatively affect leprosy prevalence. However, both variables does not affect leprosy prevalence within the same region.
Keyword: Leprosy, Dynamic Spatial Durbin Model, Spatiotemporal Analysis

Judul: Pemodelan Tuberkulosis di Jawa Timur Tahun 2019 dengan Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara ke-2 tertinggi penderita tuberkulosis. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka penderita tuberkulosis tertinggi di Indonesia yaitu 64.311 kasus pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Jawa Timur dengan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Statistik Kesehatan dan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dan 2019. Angka tuberkulosis tertinggi terdapat pada Kota Madiun yaitu 401 kasus per 100.000 penduduk. Wilayah kota memiliki angka tuberkulosis yang tinggi dibandingkan dengan kabupaten. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data cacahan sehingga digunakan pendekatan dengan regresi Poisson. Data tuberkulosis Jawa Timur mengandung overdispersi sehingga digunakan model regresi binomial negatif untuk mengatasinya dan diperoleh AIC sebesar 433,98. Hasil uji Breusch Pagan menunjukkan terdapat efek keragaman, sehingga model spasial yang digunakan adalah regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). Pemodelan dengan metode RTGBN memperoleh AIC sebesar 414,467. Sehingga model RTGBN dipilih sebagai model terbaik. Pemodelan RTGBN membentuk 10 kelompok kabupaten/kota menurut peubah yang berpengaruh. Peubah persentase sanitasi layak dan tempat pengolahan makanan sehat merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadapat angka tuberkulosis di Jawa Timur., Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the second country with the highest number of tuberculosis. East Java is one of the provinces with the highest number of tuberculosis in Indonesia with 64,311 cases in 2019. This study aims to determine the factors that influence the number of tuberculosis cases in East Java by using a spatial model. This research data was obtained from Health Statistics and Health Profile of East Java Province in 2018 and 2019. The highest tuberculosis rate was in Madiun City with 401 cases per 100,000 population. Urban areas have high tuberculosis rates compared to districts. The number of tuberculosis is count data so the Poisson regression approach is used. East Java tuberculosis data contains overdispersion so that a negative binomial regression model is used. Breusch Pagan test result show that there is a heterogenity effect, so the spatial model used is a geographically weighted negative binomial regression (GWNBR) with AIC value was 414,467. So the GWNBR model was chosen as the best model. The significant coefficient of GWNBR model formed 10 groups. The percentage of proper sanitation and healthy food processing facilities is the variable that has the most influence on the tuberculosis rate in East Java.
Keyword: geographically weighted negative binomial regression, negative binomial, Poisson, tuberculosis

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi