Judul: Penentuan Peubah-Peubah yang Mempengaruhi Persentase Penderita Tuberkulosis (TB) di Kota Bogor dengan Pendekatan Regresi Spasial
Abstrak: Tuberkulosis (TB) adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis, yang sebagian besar bakteri ini menyerang paru-paru. Sebanyak 1 023 dari 7 641 orang suspek di Kota Bogor, dideteksi positif menderita penyakit TB. Kota Bogor termasuk peringkat kesepuluh tertinggi jumlah penderita TB se-Jawa Barat. Berdasarkan data yang diperoleh, jika penduduk pada suatu kelurahan menderita penyakit TB maka penduduk di kelurahan sekitarnya juga akan menderita penyakit TB. Penularan penyakit TB dari suatu kelurahan ke kelurahan lain memiliki pengaruh terhadap persentase penderita TB sehingga perlu dikaji lebih jauh peubah-peubah yang mempengaruhi persentase penderita TB dari aspek spasial. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi efek spasial dan menentukan peubah-peubah yang mempengaruhi persentase penderita TB di Kota Bogor. Berdasarkan hasil analisis, efek spasial berpengaruh signifikan terhadap penyebaran penyakit TB. Suatu kelurahan yang memiliki penderita TB akan menyebarkan bakteri tersebut ke kelurahan yang berada di sekitarnya sehingga penduduk di kelurahan yang berada di sekitarnya juga mengidap TB. Pencilan spasial atas pada kasus TB di Kota Bogor terletak di Kelurahan Katulampa. Sedangkan pencilan spasial bawah berada pada Kelurahan Kertamaya, Bojongkerta, dan Kedung Waringin. Selain itu, persentase penderita TB dipengaruhi oleh persentase penduduk perempuan. Penduduk perempuan berpengaruh terhadap persentase penderita TB karena mereka memiliki daya tahan tubuh yang lebih lemah dibandingkan dengan laki-laki sehingga rentan tertular TB.
Keyword: 

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: Membran Komposit Kitosan-Natrium Alginat untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Composite of chitosan and sodium alginate can be utilized as base material of proton exchange membrane (PEM). The composite membranes were produced by various concentrations of chitosan-sodium alginate, namely 3:3, 3:4, 3:5, 3:6, 4:3, 5:3, and 6:3 (% b/v). The composites were characterized by using Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR), scanning electron microscope (SEM), and were tested for the performance as PEM from the proton conductivity obtained by using impedance spectrometer. The FTIR spectrum indicated the NH3C group at 1637.29 cm-1 and symmetrical COO group at 1253.68 cm-1 indicating interactions between chitosan and sodium alginate. SEM micrographs showed that the composite membrane was nonporous. Composite membrane with 3:5 chitosan-sodium alginate composition had the highest proton conductivity, namely 9.594 × 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-sodium alginate composite membrane can be applied well in direct methanol fuel cell system.
Keyword: