Judul: Model Regresi Untuk Menduga Angka Harapan Hidup Penduduk Waktu Lanir
Abstrak: Angka harapan hidup peududuk waktu lalur tidak hanya inerefleksikan penlbangunan bidang kesehatan saja, karei~au paya untuk ineningkatkan tidak dapat dicapai 11anjra ole11 peillbangi~nanb idang keseharan terapi iuempaltan upaya yang n~enyelumhd ari seillua sektor. Naiamun deulikian belu~nd ikelallui rz~laor sosial dan ekonomi yang berpenyamh terlladap tiilgkat pencapaian angka harapan hidup di Indonesia. Sebanyak delapan belas faktor sosial dan ekononli yang men~pakan indikator kesejahteraan kyat telall diselidiki pengarulinya secara statistik terlladap tingkat pencapaian augka harapan liidup. Dari peubah tersebul llanya 1i1ua indikator yang berpenga~hy aitu rata-rata laula sekolah penduduk (X2), persenlase peitduduk yang ulengalami keluhan kesehatan (X7): PDRB per ltapita (X9), pekerja di sektor perrauian (X10) dan perselllase pcnduduk berumur 65 tahuil atau lebill (Xl5). Pe~ielitiaiil ~imi engl~asiikanm odel ailgka harapan hidup Y=5 1,682 + 1,243X2 - 0,269X7 + l,562X,, + 0,002X9 + 0,059Xlo dengan R' = 72,1% dan KTG = 3,132. Model sudah sesuai deligall pcluang nyala 0,000. Pengujirrn paralueler menunjukkan bah~vam odel tersebut ilpata pada tarai 15 %. Validasi uleugguuakan data tahun 1996 m e u u ~ ~ j im~oadnel dapat diterapkan pada data sclain data pe~~lbeniumko del. Dengall demikian n~odetle rsebut memungki~lkand apat diynakan untuk ~~~el~lperoleli perkiraan a~lgkah arapan llidup apabila pengl~itungana ngka harapan hidup berdasarkali uletode Brass tidal< dapat dilakultan.
Keyword: 

Judul: Spatial Linear Mixed Model for Life Expectancy Data Analysis in Java Island
Abstrak: Regresi memiliki asumsi error yang memiliki distribusi normal dengan nilai tengah nol dan varians konstan, serta tidak saling berkorelasi, namun pada kasus data yang berkorelasi spasial, asumsi independensi biasanya tidak realistis untuk analisis regresi linier sederhana. Mohebbi et al. (2011) mengungkapkan bahwa korelasi spasial residual dapat mengakibatkan pendugaan parameter menjadi bias serta menyebabkan standard error yang underestimated, sehingga proses spasial perlu disertakan dalam model. Breslow & Clayton (1993) mengatakan bahwa model efek campuran atau Generalized Linier Mixed Model (GLMM) dapat menjelaskan korelasi spasial dalam data. McCulloch & Searle (2000) juga mengungkapkan bahwa model efek campuran yang memiliki peubah respon normal disebut juga Linear Mixed Model (LMM), dimana efek acak memungkinkan analisis untuk memperhitungkan berbagai sumber variabilitas, contohnya variabilitas yang dihasilkan oleh efek wilayah. sehingga pengembangan model LMM dalam menyertakan efek acak spasial disebut model “Spatial LMM”. Pada penelitian ini dikaji kinerja dari analisis model Spatial LMM dengan efek spasial berbasis ketetanggaan (neighborhood) atau SAR (Simultaneous Autoregresive), dengan berbagai karakteristik korelasi spasial dan juga antar variabel prediktor yang diberikan. Selanjutnya model Spatial LMM diaplikasikan dalam memodelkan efek acak spasial dengan pada data Angka Harapan Hidup di pulau Jawa, dengan model Spatial LMM akan diselidiki faktor-faktor yang mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Pulau Jawa pada tahun 2020. Variabel respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah Angka Harapan Hidup pria dan wanita. Variabel penjelas yang diamati adalah Jumlah Tenaga Kesehatan, Jumlah Rumah Sakit, Persentase Rumah Tangga dengan Akses Sanitasi Layak, Persentase Rumah Tangga dengan Akses Air Minum Yang Cukup, Pengeluaran per Kapita, dan Rata-rata Lama Sekolah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada kedua perbandingan model, yaitu model dari Spatial LMM dengan efek acak spasial berbasis jarak (distance), dan Spatial LMM dengan efek acak spasial berbasis ketetanggaan (neighborhood), menghasilkan bahwa pendekatan efek acak spasial menggunakan SAR . Model Spatial LMM SAR memberikan kesimpulan yang berbeda untuk faktor-faktor yang memengaruhi Angka Harapan Hidup laki-laki dan perempuan. Berdasarkan faktor-faktor yang signifikan berdasarkan model Spatial GLMM SAR ialah, Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sanitasi Layak (X3), Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak (X4), dan Rata-rata Lama Sekolah (X6) untuk Angka Harapan Hidup Laki-laki dan Perempuan.
Keyword: Autokorelasi spasial, Spatial Linear Mixed Model, Simultaneous Autoregressive

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan