Judul: Analisis Time Series Clustering Berdasarkan Faktor Sosial, Ekonomi, Demografi, dan Pemodelan ARIMA untuk Prediksi Jumlah Kasus Aktif COVID-19 di Indonesia
Abstrak: Pandemi COVID-19 menjadi ancaman kesehatan bagi penduduk dunia. Penelitian terdahulu telah melakukan time series clustering untuk mengelompokkan wilayah terdampak berdasarkan jumlah kasus aktif COVID-19, namun belum banyak yang menganalisis hubungan antara faktor sosial, ekonomi, dan demografi terhadap hasil cluster-nya. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan time series clustering terhadap jumlah kasus aktif COVID-19 di Indonesia kemudian menganalisis faktor sosial, ekonomi, dan demografi pada setiap cluster untuk mengetahui faktor pendorong yang membedakan pola penyebarannya. Teknik time series clustering yang digunakan pada penelitian ini berhasil membagi 34 provinsi menjadi tiga cluster dan menunjukkan bahwa cluster yang lebih padat penduduk dan aktif secara ekonomi cenderung mengalami lonjakan kasus aktif lebih cepat dengan jumlah kasus tinggi. Selain itu, dilakukan pemodelan ARIMA pada setiap cluster untuk memprediksi jumlah kasus aktif COVID-19. Pemodelan ARIMA menghasilkan tiga model dengan nilai Mean of Percentage Error (MAPE) sebesar 10,38%; 6,33%; 7,73% untuk cluster 0, 1, dan 2 secara berturut-turut.
Keyword: ARIMA, COVID-19, time series clustering

Judul: Prediction Model Number of COVID-19 Cases and Analysis Based on Demography, Social and Economy Using Long Short Term Memory (Case Study: East Java Province)
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 atau (COVID-19) disebabkan oleh jenis virus corona baru yang dapat menimbulkan penyakit pernapasan. Penyakit ini ditemukan pertama kali di Wuhan, China, pada bulan Desember 2019. Virus ini ditularkan melalui cairan atau kontak langsung dan menginfeksi saluran pernapasan yang mengakibatkan pneumonia di sebagian besar kasus. Faktor demografi, sosial dan ekonomi merupakan faktor-faktor yang mendorong penyebaran penyakit menular. Antisipasi dan pengukuran dari berbagai faktor yang terlibat dalam penyakit menular dapat dimodelkan secara matematis dengan pemodelan matematika. Penelitian ini melakukan pemodelan prediksi kasus COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Berdasarkan hasil penelitian, kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi lima cluster sesuai karakteristik demografi, sosial dan ekonominya. Jumlah kasus positif COVID-19 yang tinggi terdapat di cluster dengan PDRB yang tinggi. Hasil analisis regresi menunjukan bahwa atribut PDRB merupakan atribut yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah terkonfirmasi COVID-19 di Jawa Timur. Penelitian ini memperkirakan jumlah terkonfirmasi positif COVID-19 masih terus naik hingga akhir Juli 2021., Coronavirus Disease 2019 or (COVID-19) is caused by a new type of coronavirus that can cause respiratory disease. This disease was first discovered in Wuhan, China, in December 2019. This virus is transmitted through fluids or direct contact and infects the respiratory tract resulting in pneumonia in most cases . Demographic, social and economic factors are factors that encourage the spread of infectious diseases. The anticipation and measurement of various factors involved in infectious diseases can be modeled mathematically. This research conducts predictive modeling of COVID-19 cases in East Java using Long Short Term Memory (LSTM). Based on the research results, districts/cities in East Java are divided into five clusters according to their demographic, social and economic characteristics. Many positive cases of COVID-19 are found in clusters with a high value of Gross Regional Domestic Product (GDP regional). The results of the regression analysis indicate that GDP regional attribute is an attribute that has a significant effect on the number of positive confirmed cases of COVID-19 in East Java. This study estimates that the addition of the positive number of COVID-19 will continue to rise until the end of July 2021.
Keyword: COVID-19, demographic, economic, long short term memory, prediction modeling, social

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: