Judul: Regresi Binomial Negatif Dan General Poisson Pada Data Dbd Di Jawa Tengah
Abstrak: Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi salah satu permasalahan kesehatan masyarakat di Indonesia. Penyakit DBD banyak ditemukan di daerah tropis dan sub-tropis. Data dari seluruh dunia menunjukkan Asia menempati urutan pertama dalam jumlah penderita DBD setiap tahunnya.Penyakit DBD di Provinsi Jawa Tengah juga merupakan permasalahan serius, terbukti dari 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah sudah pernah terjangkit penyakit DBD. Angka kesakitan/Incidence Rate (IR) DBD di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2012 sebesar 19.29 per 100,000 penduduk, meningkat bila dibandingkan tahun 2011 dengan angka kejadian 15.27 per 100,000 penduduk dan masih dalam target nasional yaitu <20 per 100,000 penduduk. Demikian pula dengan angka kematian/Case Fatality Rate (CFR) DBD di Provinsi Jawa Tengah tahun 2012 sebesar 1.52% lebih tinggi dibanding tahun 2011 (0.93%). Angka tersebut sudah melebihi target nasional (<1%). Jumlah kematian akibat DBD merupakan data cacahan dengan peluang kejadiannya kecil pada interval waktu tertentu atau suatu wilayah tertentu. Pemodelanyang tepat digunakan untuk mengkaji hubungan antara jumlah kematian akibat DBD dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya adalah analisis regresi Poisson. Beberapa penelitian yang sudah dilakukan, ditemukan pelangaran asumsi regresi poisson yaitu, nilai ragam lebih besar dari nilai tengahnya atau yang disebut overdispersi.Overdispersi pada pemodelan regresi Poisson mengakibatkan galat baku bagi parameter dugaannya berbias ke bawah, sehingga menyebabkan kesalahan dalam penarikan kesimpulan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik untuk menangani masalah overdispersi yang terjadi pada model regresi Poisson dengan model regresi General Poisson dan regresi Binomial Negatif pada data jumlah kematian akibat DBD di Provinsi Jawa Tengah tahun 2012. Berdasarkan hasil analisis data, diperoleh model regresi Binomial Negatif sebagaimodel terbaik untuk menangani masalah overdispersi yang muncul pada model regresi Poisson dengan nilai AIC terkecil sebesar 143.23. Faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian akibat DBD di Jawa Tengah tahun 2012 dengan model regresi Binomial Negatif melibatkan persentasependuduk yang berusia dibawah 15 tahun di kabupaten/kota,rasio sarana kesehatan masyarakat per 100,000 penduduk di kabupaten/kota dan persentase balita usia 0 - 4 tahun yg diberi imunisasi lengkap di kabupaten/kota.
Keyword: jumlah kematian akibat DBD, overdispersi, regresi Binomial Negatif, regresi Poisson, regresi General Poisson

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 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