Judul: Pemodelan Jumlah Kasus Demam Berdarah dengan Regresi Terboboti Binomial Negatif Geografis Campuran di Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Demam berdarah dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus Dengue ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang memiliki jumlah kasus DBD tertinggi di Indonesia. Jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Barat mengalami peningkatan tiap tahun. Jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2015 mengalami peningkatan sebesar 14.6% dibandingkan tahun 2014. Dengan adanya peningkatan kasus DBD di Provinsi Jawa Barat yang terjadi setiap tahunnya perlu dilakukan upaya pencegahan dengan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi berkembangnya penyakit tersebut. Jumlah kasus DBD merupakan salah satu contoh kejadian cacah sehingga pemodelan yang tepat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi berkembangnya kasus DBD yaitu regresi Poisson. Namun, adakalanya dalam penerapan regresi Poisson ditemukan overdispersi. Salah satu solusi yang digunakan untuk mengatasi overdispersi yaitu dengan pendekatan sebaran binomial negatif. Model negatif binomial memiliki parameter dispersi yang dapat menjelaskan ragam pada data. Pola penyebaran penyakit menular seperti DBD cenderung mengelompok dan tidak dipengaruhi oleh batas administrasi. Penularan penyakit DBD yang ditularkan melalui nyamuk Aedes Aegypti dapat menyebar kedaerah-daerah yang berdekatan dengan daerah yang terkena penyakit DBD. Demografis daerah yang berbeda-beda mengakibatkan jumlah kasus DBD akan berbeda disetiap wilayah mengikuti kondisi lingkungan pada daerah tersebut. Sehingga analisis yang tepat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi berkembangnya penyakit DBD dengan memperhatikan letak geografis analisis regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). RTGBN merupakan metode statistika terboboti dengan peubah respon berupa data cacah yang digunakan untuk menduga parameter yang mempunyai keragaman spasial sehingga setiap lokasi pengamatan memiliki nilai penduga yang berbeda-beda. Pada beberapa kejadian tidak semua penduga parameter pada model RTGBN mempunyai efek spasial, adakalanya penduga parameter tersebut bersifat konstan. Model RTGBN dapat dikembangkan menggunakan model campuran menjadi RTG campuran BN yang memuat dua parameter yaitu parameter global dan parameter lokal. Pemilihan parameter global dan parameter lokal pada penelitian ini menggunakan selang kepercayaan. Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTGBN terlebih dahulu sehingga menghasilkan nilai parameter yang berbeda untuk masing-masing lokasi pengamatan. Pemilihan parameter global dan lokal menggunakan selang kepercayaan dengan presentase 65% parameter yang masuk selang dikategorikan sebagai parameter global. Berdasarkan perbandingan nilai AIC, model RTCGBN memiliki nilai AIC yang lebih kecil dibandingkan dengan model regresi binomial negatif. Model RTGCBN memiliki peubah yang berpengaruh lebih banyak dibandingkan dengan model RTGBN. Pada model RTGBN peubah yang berpengaruh terhadap jumlah kasus DBD yaitu jumlah sarana kesehatan ( ) dan PHBS ( ). Pada model RTGCBN peubah yang berpengaruh secara global yaitu peubah kepadatan penduduk ( ) dan tenaga kesehatan ( ), sedangkan peubah jumlah sarana kesehatan ( ), PHBS ( ), dan rumah sehat ( ) berpengaruh secara lokal.
Keyword: regresi terboboti binomial negatif geografis, regresi terboboti binomial negatif campuran, demam berdarah dengue

Judul: Penerapan Regresi Binomial Negatif untuk  Mengatasi Overdispersi pada Regresi Poisson  Kasus Demam Berdarah di Jawa Barat
Abstrak: Demam berdarah dengue (DBD) telah menjadi penyakit endemik berbagai kota besar di Indonesia, termasuk Jawa Barat sebagai provinsi dengan jumlah kasus tertinggi. Jumlah kasus DBD merupakan data cacah yang mengikuti sebaran Poisson. Model regresi paling sederhana dalam memodelkan data cacahan adalah regresi Poisson. Namun, pada penerapannya regresi Poisson mengalami masalah overdispersi. Penanganan overdispersi pada regresi Poisson dapat ditangani menggunakan regresi binomial negatif. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan regresi binomial negatif dalam menganalisis data jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat yang mengalami overdispersi. Hasil pada penelitian ini adalah regresi binomial negatif merupakan model yang lebih baik dibandingkan regresi Poisson berdasarkan nilai AIC dan BIC yang diperoleh. Peubah-peubah yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat diantaranya adalah persentase penduduk miskin, kepadatan penduduk, dan rasio dokter umum terhadap puskesmas., Dengue hemorrhagic fever (DHF) has become an endemic disease in many big cities in Indonesia, including West Java as the province with the highest number of cases. The number of DHF cases is a count data that follows the Poisson distribution. The simplest regression model for count data is Poisson regression. However, in its application, Poisson regression has an overdispersion problem. Overdispersion in Poisson regression can be handled using negative binomial regression. In this study, negative binomial regression will be carried out for modelling the number of dengue fever case in West Java with overdispersion conditions. This study showed that negative binomial regression model perfomed better than Poisson regression based on the obtained AIC and BIC values. The variables that have been shown to have a significant effect on the number of dengue fever cases in West Java included the percentage of poor people, population density, and the ratio of general practitioners to puskesmas.
Keyword: dengue hemorrhagic fever, overdispersion, poisson regresision, negative binomial regression

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: