Judul: Analisis Sensitivitas Model SVEI1I2R  pada Penyebaran Penyakit Covid-19 di Indonesia
Abstrak: Penyakit Covid-19 adalah salah satu penyakit menular yang disebabkan oleh sindrom pernafasan akut parah coronavirus 2 (SARSCoV-2). Penyakit ini pertama kali diidentifikasi pada Desember 2019 di Wuhan, ibu kota Hubei, Cina, dan sejak itu menyebar secara global dan menjadi wabah pandemik 2020, termasuk Indonesia. Oleh karena itu, virus ini harus segera diminimalisasi dengan penanganan yang maksimal. Penyakit ini dapat dicegah dengan berbagai intervensi yaitu pemberian vaksinasi. Vaksinasi dapat diberikan kepada anak umur lebih dari dua belas tahun. Tujuan dari penelitian ini adalah memodifikasi model penyebaran penyakit Covid-19 dari model sebelumnya. Dalam hal ini mempertimbangkan penyebaran penyakit berdasarkan gejala yaitu terinfeksi tanpa gejala dan terinfeksi dengan gejala. Penelitian menerapkan intervensi seperti vaksinasi, dimana vaksinasi dilakukan kepada populasi rentan. Model yang telah dimodifikasi ditentukan titik tetap beserta bilangan reproduksi dasar ( ℛ0 ). Kemudian dilakukan analisis kestabilan dan simulasi numerik untuk melihat dinamika sistemnya. Selanjutnya, dilakukan analisis sensitivitas dilakukan untuk melihat parameter yang paling berpengaruh terhadap nilai ℛ0. Analisis yang dilakukan pada model diperoleh dua titik tetap, yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Titik tetap tanpa penyakit bersifat stabil asimtotik jika ℛ0 < 1. sedangkan titik tetap endemik bersifat stabil asimtotik jika ℛ0 > 1. Analisis sensitivitas dengan nilai indeks sensitivitas terbesar yaitu laju transisi penyakit yang melibatkan kontak terhadap individu lain. Nilai indeks sensitivitas dengan nilai negatif adalah laju vaksinasi. Oleh karena itu laju penyebaran dapat dihentikan jika laju kontak dengan orang yang tervaksin dengan terinfeksi penyakit diperkecil dan harus menaikkan laju efektivitas vaksinasi, agar penyebaran Covid- 19 dapat dikurangi ataupun dihentikan.
Keyword: Analisis Sensitivitas, Covid-19, Vaksin, Kontak, Model Matematika

Judul: Mathematical Model of Covid-19 Disease Spread With Vaccination
Abstrak: Penyakit covid-19 merupakan infeksi virus corona yang menyerang sistem pernapasan. Virus ini dapat menyebar dengan cepat dengan gejala yang berbeda beda. Salah satu upaya untuk menekan penyebaran penyakit ini dilakukan dengan pemberian vaksinasi. Model matematika dikonstruksi untuk meninjau pola penyebaran penyakit ini dan hasilnya dapat dijadikan pertimbangan dalam menanggulangi penyakit covid-19. Penelitian ini dilakukan untuk memodifikasi model penyebaran penyakit covid-19 dengan mengacu pada model Ivorra (2020) dan model Mubashara (2022). Model matematika dari pola penyebaran covid-19 akan dimodifikasi dengan melihat adanya pengaruh vaksinasi serta membagi subpopulasi terinfeksi menjadi tiga, yaitu terinfeksi teridentifikasi (dirawat di rumah sakit), terinfeksi tidak teridentifikasi, dan terinfeksi teridentifikasi (isolasi mandiri) lalu ditentukan titik tetap dari model modifikasi serta bilangan reproduksi dasar ℛ0. Dinamika sistem kemudian dipastikan menggunakan analisis sensitivitas dan simulasi numerik. Setelah itu dilakukan analisis sensitivitas untuk mengetahui besarnya pengaruh parameter terhadap nilai ℛ0 . Hasil analisis model modifikasi, diperoleh titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Ketika kondisi ℛ0 < 1 titik tetap tanpa penyakit akan stabil asimtotik lokal, sedangkan pada kondisi ℛ0 > 1 titik tetap endemic bersifat stabil asimtotik lokal. Simulasi numerik dinamika populasi yang dilakukan menunjukkan hasil yang sesuai dengan hasil analisis kestabilan titik tersebut. Parameter laju transmisi penyakit, laju kesembuhan subpopulasi terinfeksi tidak teridentifikasi dan laju vaksinasi adalah parameter dengan nilai mutlak indeks sensitivitas tertinggi menurut analisis sensitivitas. Kemudian dilakukan simulasi numerik pada ketiganya. Berdasarkan hasil simulasi numerik, semakin tinggi laju vaksinasi maka subpopulasi sembuh dan tervaksin akan meningkat, sedangkan subpopulasi rentan, terkespos, terinfeksi (mendapatkan perawatan di rumah sakit), dan terinfeksi tidak teridentifikasi semakin menurun.
Keyword: covid-19, vaccination, sensitivity analysis

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: