Judul: Variable Importance Rank Optimization on Social Distancing Obedience Data in United States Using Genetic Algorithm
Abstrak: Kebijakan social distancing saat ini menjadi metode terbaik untuk menahan laju penularan COVID-19, tetapi banyak masyarakat yang tidak patuh pada kebijakan tersebut. Penelitian ini menggunakan peubah respon berupa kategori skor kepatuhan social distancing yang diperkirakan dari data ponsel. Peubah penjelas merupakan data demografi dari 3054 county di Amerika Serikat. Dua belas peubah penjelas dievaluasi dengan tiga variable importance measurement (VIM): information value, information gain, dan symmetrical uncertainty. Ketiga metrik tersebut akan memberikan nilai bobot berupa tingkat kepentingan kepada 12 peubah penjelas lalu akan diurutkan peringkat dari bobot yang terbesar hingga terkecil. Algoritme genetika digunakan sebagai teknik optimasi pemeringkatan tiga metrik VIM tersebut. Algoritme genetika lebih efisien digunakan dalam pencarian solusi pada kasus yang fungsi tujuannya memiliki banyak optimum lokal dan banyak peubah keputusan yang dilibatkan. Evaluasi fungsi tujuan menggunakan nilai korelasi Spearman antara urutan peringkat dan nilai bobot pada masing-masing metrik VIM. Hasil optimasi urutan pemeringkatan kepentingan peubah menunjukkan bahwa peubah proporsi masyarakat tervaksinasi, median pendapatan rumah tangga, proporsi masyarakat telah sarjana, dan proporsi voting partai Republicans merupakan peubah yang menempati empat peringkat teratas Berdasarkan hasil akurasi pemodelan random forest, tujuh peubah peringkat tertinggi memiliki pengaruh besar terhadap model sehingga dapat diseleksi untuk dijadikan peubah dalam pemodelan., Social distancing policies are currently the best method of mitigating the spread of the COVID-19 pandemic. However, obedience to these policies vary widely on county level. This research uses the score category of social distancing obedience as response variable, that estimated from mobile phone data. This research also uses population-based demographics data of 3054 counties in the United States as explanatory variables. Twelve explanatory variables are evaluated with three different variable importance measurements (VIM): information value, information gain, and symmetrical uncertainty. This paper is using a genetic algorithm optimization approach to obtain the rank of the importance of the explanatory variables based on the three different VIMs. This method is more efficient in finding solutions in cases where the objective function has many local optimums and many decision variables are involved. Evaluation of the objective function is using the Spearman correlation value between the ranking order and the value of each VIM metric. The results of the variable importance rank optimization show that proportion of people vaccinated, median household income, proportion of people who have graduated college, and Republican Party election vote are variables that occupy the top four. Based on the accuracy of random forest modeling, the seven highest ranking variables have a major influence on the model so that they can be selected to be used as variables in the modeling.
Keyword: Genetic algorithm, optimization, random forest, social distancing, Spearman correlation

Judul: Kontrol Optimum dan Analisis Efektivitas Biaya pada Model SVAIR Penyebaran COVID-19
Abstrak: Dalam karya ilmiah ini dibahas mengenai masalah pengendalian penyebaran COVID-19 yang dirumuskan dalam model SVAIR. Tiga variabel kontrol diterapkan ke dalam model, yaitu vaksinasi, isolasi virus, dan pengobatan. Prinsip maksimum Pontryagin diterapkan untuk mendapatkan kondisi optimalitas yang harus dipenuhi oleh variabel state, variabel adjoin, dan variabel kontrol. Metode Runge-Kutta orde-4 dan forward-backward sweep method digunakan untuk menentukan solusi numerik dari masalah nilai awal yang diberikan. Empat strategi dalam masalah kontrol dianalisis untuk menentukan strategi pengendalian yang optimal dan efektif dari segi biaya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa strategi dengan tiga kontrol merupakan strategi yang paling optimal untuk menurunkan jumlah individu asimtomatik dan terinfeksi. Akan tetapi, strategi pengendalian dengan kontrol vaksinasi dan pengobatan merupakan strategi yang paling efektif dari segi biaya., This paper studies the controlling problem of COVID-19 transmission which formulated by the SVAIR model. Three control variables are introduced to the model, namely vaccination, viral isolation, and treatment. Pontryagin’s maximum principle is applied to derive the optimality conditions to be fulfilled by the control variables, state variables, and adjoin variables. The fourth-order Runge-Kutta algorithms and forward-backward sweep method are used in determining the numerical solution of the problem. Four strategies are being analyzed to determine the optimal and the most cost-effective strategy. The results of this study show that the application of strategy with three control variables can reduce the number of asymptomatic and infected individuals. However, strategy with vaccination and treatment as the control variables is the most cost-effective strategy.
Keyword: COVID-19, kontrol optimum, metode Runge-Kutta, prinsip maksimum Pontryagin

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: