Judul: Metode Regresi Binomial Negatif Dan Pendekatan Quasi-Likelihood Untuk Menganalisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Balita Di Jawa Barat
Abstrak: Berdasarkan hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI 2012) Angka Kematian Balita (AKBa) di Jawa Barat sebesar 38 per 1000 kelahiran hidup lebih kecil dari AKBa Nasional sebesar 40 per 1000 kelahiran hidup. Namun AKBa tersebut masih lebih besar dibandigkan dengan target MDGs (Milenium Development Goals) yaitu sebesar 32 kematian pada tahun 2015. Jumlah kematian balita diduga terkait dengan masalah ekonomi, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Tujuan di dalam penelitian ini yaitu akan dilakukan pemilihan model terbaik untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat dengan menggunakan metode yang memperhatikan sebaran data (parametrik) yaitu dengan menggunakan Regresi Binomial Negatif dan dengan metode yang tidak memperhatikan sebaran data (non parametrik) yaitu dengan menggunakan pendekatan Quasi-Likelihood. Data pada kasus jumlah kematian balita adalah data cacahan. Salah satu pemodelan statistik yang biasa digunakan untuk kasus tersebut adalah regresi Poisson. Karakteristik dari regresi Poisson adalah nilai rataan dan ragam dari peubah respon sama (equidispersi). Akan tetapi dalam penggunaan data cacahan, seringkali kondisi equidispersi tidak dipenuhi (terjadi kasus overdispersi). Metode yang digunakan untuk menangani overdispersi pada penelitian ini adalah dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari data Potensi Desa (PODES) 2011, data hasil Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2011 dan data Publikasi BPS Jawa Barat (Jawa Barat dalam Angka 2012). Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 26 kabupaten/kota di Jawa Barat. Jumlah kematian balita berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat merupakan peubah respon. Sedangkan peubah-peubah penjelas yang digunakan sebanyak 23 peubah, yang dibagi menjadi 5 aspek yaitu aspek perekonomian, sosial, pendidikan, medis dan non medis. Berdasarkan analisis regresi Poisson terdapat masalah overdispersi, sehingga dapat ditangani dengan metode regresi Binomial Negatif dan pendekatan Quasi-Likelihood. Pendekatan Quasi-Likelihood merupakan metode yang terbaik dibandingkan metode regresi Binomial Negatif dalam mengatasi masalah overdispersi. Hal itu dikarenakan pada Quasi-Likelihood mempunyai nilai Pearson Khi-Kuadrat yang paling mendekati satu. Nilai AIC terkecil adalah model pada pendekatan Quasi-Likelhood dengan peubah penjelas yang dimasukkan ke dalam model yaitu peubah persentase penduduk miskin (PPM), persentase balita terlantar (PBT), angka melek huruf (AMH), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD), persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), persentase balita dengan gizi buruk (PBGB), persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB), penolong terakhir kelahiran balita oleh tenaga non medis (PTKBNM), rasio puskesmas per 100.000 penduduk (RPUS). dengan nilai AIC 40,90. Jika dilihat dari nilai Pearson Khi-Kuadrat/db, maka model tersebut masih cocok karena nilai Pearson Khi-Kuadrat /db adalah 1,22 ≈ 1 yang mengindikasikan tidak terdapat masalah overdispersi. Faktor-faktor yang mempungaruhi jumlah kematian balita di Jawa Barat berdasarkan model pendekatan Quasi-Likelihood pada taraf alfa 5% adalah aspek sosial yaitu persentase balita terlantar (PBT), aspek pendidikan yaitu angka melek huruf (AMH); persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SD (PKRTSD) dan persentase kepala rumah tangga dengan ijasah SLTP (PKRTSLTP), aspek medis yaitu persentase balita dengan gizi buruk (PBGB) dan persentase ibu hamil yang tidak mengkonsumsi zat besi (TIDAK_FE3), aspek non medis yaitu persentase rumah tangga dengan kualitas air tidak bersih (PRTKATB); penolong terakhir
Keyword: Kematian Balita, Overdispersi, Pendekatan Quasi-Likelihood, Regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson

Judul: Application of Poisson Regression and Negative Binomial Regression on Toddler Diarrhea Cases in West Java
Abstrak: Indonesia menempati posisi ketujuh dengan jumlah kematian balita tertinggi di dunia. Diare merupakan pembunuh utama anak balita di seluruh dunia pada tahun 2019. Diare menjadi penyebab utama kematian terbanyak pada balita (12-59 bulan) di Indonesia, sebesar 10,3%. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah temuan kasus diare balita tertinggi. Penyakit diare merupakan penyakit endemis di Jawa Barat, serta berpotensi Kejadian Luar Biasa (KLB) yang sering disertai kematian. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kejadian diare balita di Jawa Barat. Kajian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari BPS dan Dinas Kesehatan Jawa Barat. Data kejadian diare balita merupakan data cacah sehingga metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi Poisson dan regresi binomial negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi binomial negatif lebih baik dari regresi Poisson dalam memodelkan data cacah yang mengalami overdispersi. Nilai AIC dari model regresi binomial negatif adalah 436,4. Peubah yang memengaruhi jumlah kasus diare balita di Jawa Barat adalah persentase tempat-tempat umum (TTU) yang memenuhi syarat kesehatan, persentase sanitasi total berbasis masyarakat, persentase penduduk miskin, kepadatan penduduk per km2, dan persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (ber-PHBS)., Indonesia ranked seventh with the highest number of under-five child deaths globally. Diarrhea is the main killer of children under-five worldwide in 2019. Diarrhea is the most common cause of death among toddlers (12-59 months) in Indonesia, amounting to 10.3%. West Java Province is the province with the highest number of cases of diarrhea under-five. Diarrheal disease is an endemic disease in West Java and has the potential for Extraordinary Events (KLB), often accompanied by death. Therefore, this study aims to analyze the factors influencing under-five diarrhea incidence in West Java. This study used secondary data from BPS and the West Java Health Office. The data of cases of diarrhea under-five is count data, so the method used in this research was Poisson regression and binomial negative regression. The results of this study showed that negative binomial regression is better than Poisson regression in modelling count data with overdispersion. The AIC value of negative binomial regression model was 436.4. The variables that influence the number of cases of diarrhea under-five were the percentage of public places that hygiene, the percentage of community-based total sanitation, the percentage of poor people, the population density per km2, and the percentage of people with a clean and healthy lifestyle.
Keyword: balita, diare, overdispersi, regresi binomial negatif, regresi poisson

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: