Judul: Identifikasi Sebaran Data Cacah dan Penerapan pada Kasus Tuberkulosis di Jawa Tengah
Abstrak: Suatu data pengamatan perlu diperhatikan pola sebarannya sebelum melakukan analisis statistika supaya menghasilkan analisis yang valid. Salah satu metode untuk mengetahui pola sebaran data yakni melalui nilai VMR (Variance Mean Ratio). Simulasi data cacah sebaran binomial negatif dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan pola sebaran data. Hasil kajian simulasi sebaran binomial negatif dari kombinasi parameter p dan n menunjukkan bahwa nilai VMR akan semakin kecil ketika nilai p besar dan sebaran binomial negatif ada kemungkinan terjadinya pergeseran pola sebaran poisson dan binomial ketika terjadi pergerakan nilai p. Perubahan rata-rata nilai VMR semakin stabil seiring dengan semakin besarnya ukuran contoh n. Perhitungan nilai VMR dapat dijadikan sebagai acuan untuk pendeteksian pola sebaran data cacah. Sebagian besar data yang ada di lapangan merupakan data cacah, seperti jumlah kasus Tuberkulosis (TB). TB merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh kuman mycobacterium tuberculosis dan menjadi salah satu dari 10 penyebab kematian di dunia. Sumber penularan utama adalah pasien TB BTA positif melalui percik renik dahak yang dikeluarkannya. Indonesia merupakan negara ketiga dengan insiden kasus TB tertinggi di dunia. Jawa Tengah termasuk salah satu dari tiga provinsi dengan jumlah kasus TB tertinggi di Indonesia yakni sebesar 49.520 kasus baru BTA positif tahun 2018. Perhitungan nilai VMR dan pengujian kecocokan sebaran data menunjukkan hasil bahwa jumlah kasus TB tahun 2018 di Jawa Tengah mengikuti sebaran binomial negatif. Selanjutnya dilakukan pemodelan regresi binomial negatif untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kasus TB. Penularan penyakit TB cenderung mengelompok dan dipengaruhi oleh faktor geografis (lingkungan, sosial, ekonomi). Sehingga diperlukan pemodelan data cacah yang mengakomodasi adanya heterogenitas spasial yakni analisis Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif (RTGBN). dst...
Keyword: count data, data distribution, GWNBR spatial heterogeneity, VMR

Judul: Model Bayes Spasial Poisson untuk Prediksi Tingkat Risiko Relatif Penderita Tuberculosis di Provinsi Jawa Barat Tahun 2016
Abstrak: Penyakit Tuberculosis (TB) disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit TB menjadi penyebab kematian terbanyak kesembilan pada tahun 2016 dengan jumlah kematian sebanyak 1.3 juta orang di seluruh dunia. Terdapat sekitar 10.4 juta orang yang menderita penyakit TB di seluruh dunia dan 56% berada di 5 negara yaitu India, Indonesia, China, Philipina dan Pakistan. Indonesia merupakan negara dengan jumlah penderita TB terbanyak kedua di dunia pada tahun 2016. Jumlah penderita TB di Indonesia sebanyak 298 128 orang pada tahun 2016. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penderita penyakit TB terbanyak di Indonesia dengan jumlah penderita sebanyak 52 328 orang dan rata-rata tingkat kesembuhan sebesar 76.24%. Pemerintah Provinsi Jawa Barat menetapkan pengendalian penyakit menular sebagai salah satu program prioritas bidang kesehatan pada Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD). Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk mencegah penyebaran TB adalah dengan mengidentifikasi faktor penyebab dan memetakan daerah dengan tingkat risiko tinggi. Pemetaan tingkat risiko relatif penyebaran penyakit TB memerlukan pemodelan yang dapat menghasilkan hasil yang baik, akurat dan dapat menangkap pola spasial pada data. Permasalahan yang sering terjadi dalam analisis data spasial adalah terjadinya autokorelasi spasial. Autokorelasi dapat disebabkan terdapat peubah penjelas yang tidak dimasukkan ke model atau pengaruh spasial daerah sekitarnya. Permasalahan ini dapat diatasi dengan beberapa model statistik, salah satunya model Conditional Autoregressive (CAR). Pada model CAR, autokorelasi spasial ditambahkan ke dalam komponen model linier sebagai komponen acak yang berkorelasi spasial. Penyebaran penyakit TB diasumsikan menyebar Poisson. Pemodelan CAR umumnya menggunakan metode pendugaan Bayes. Metode yang dapat menghasilkan pendugaan sebaran posterior yang efisien adalah Integrated Nested Laplace Aproximation (INLA). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan dengan model Bayes spasial Poisson untuk prediksi tingkat risiko relatif penderita TB di Provinsi Jawa Barat tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa autokorelasi ordo satu nyata dengan koefisien sebesar 0.184. Disamping itu, model terbaik adalah model CAR BYM dengan nilai DIC sebesar 233.34 dan nilai MAD sebesar 1.82. Peubah penjelas yang nyata adalah peubah HIV. Peubah yang tidak nyata yaitu jumlah pengobatan lengkap (JPL), jumlah rumah tangga berprilaku hidup bersih dan sehat (PHBS), dan jumlah penduduk bukan perokok (PBP). Durasi komputasi model CAR dengan metode INLA sangat cepat dengan durasi antara 6.48-13 detik. Pendugaan tingkat risiko relatif penyakit TB dengan model BYM menghasilkan dugaan yang akurat dan dapat dimanfaatkan oleh pihak terkait sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan untuk penanggulangan TB di Provinsi Jawa Barat.
Keyword: Autokorelasi Spasial, Conditional Autoregressive, Poisson

Judul: Pembuatan Sel Fotoelektrokimia Padat dengan Struktur ITO/CdS/Elektrolit/ITO
Abstrak: photoelectrochemical solid cell in ITO/CdS/Electrolyte/ITO structure has been succesfully composed through this research. The photoelectrochemical cell material is a layer of cadmium sulfide deposited onto an ITO-covering glass substrate. The CdS layer is used as a working electrode of the cell. The solid electrolyte used is a combination of chitosan-PEG-KI/I2. The concentration of KI/I2 was varied from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. The current-voltage output of the cell was measured under a light illumination of a tungsten lamp and the sun. The output voltage found increases around 50% when the KI/I2 consentration was raised from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. When the radiation intensity increased from 1.074 mW/m2 to 4.147 mW/m2, Voc voltage increased around threefold, Isc current increased around twice, and power efficiency increased around twice at a fixed concentration. The highest efficiency of the solar cells (on singlecell measurements) obtained at the concentrations of 0.5/0.05 M KI/I2. In a circuit consist of 4 solar cells, the highest power eficiency and FF produced by the serial circuit.
Keyword: