Judul: Penentuan Wilayah Rawan Demam Berdarah Dengue Di Indonesia Dan Analisis Pengaruh Pola Hujan Terhadap Tingkat Serangan (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan suatu penyakit menular yang masih menimbulkan masalah kesehatan di Indonesia. DBD pertama kali ditemukan pada tahun 1968 di Surabaya, semenjak itu jumlah penderita DBD cenderung meningkat dan menyebar ke seluruh wilayah Indonesia. Untuk itu, dalam menentukan langkah-langkah operasional dalam penanggulangan dan pemberantasan DBD di Indonesia perlu dilakukan analisis data kasus DBD dalam pemetaan wilayah rawan DBD dan analisis faktor-faktor penyebab meningkatnya DBD. Faktor Lingkungan di duga berpengaruh besar terhadap peningkatan dan penularan penyakit tular nyamuk seperti DBD. Faktor lingkungan terdiri dari lingkungan fisik, lingkungan biologi, lingkungan sosial ekonomi dan budaya serta sistem pelayanan kesehatan. Faktor lingkungan dinilai berperanan penting terhadap meningkatnya penyakit DBD adalah lingkungan fisik seperti iklim. Faktor iklim yang sangat berpengaruh adalah curah hujan, karena curah hujan merupakan habitat stadium pradewasa nyamuk vektor DBD. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan wilayah rawan Demam Berdarah Dengue (DBD) tiap kabupaten di Indonesia berdasarkan nilai Indeks kerawanan. Selain itu, untuk melihat pengaruh pola hujan terhadap tingkat serangan DBD dengan menggunakan studi kasus Kabupaten Indramayu. Penentuan wilayah rawan DBD dilakukan untuk tiap kabupaten di seluruh Indonesia. Penentuan wilayah rawan berdasarkan indeks kerawanan tiap kabupaten. Indeks kerawanan diperoleh berdasarkan pembobotan dari Incidence Rate (IR), Frekuensi Tahun Kejadian (FK) dan Deret Tahun Kejadian DBD per tahun untuk setiap kabupaten. Untuk penentuan Indeks kerawanan tiap kabupaten digunakan persamaan: IK = 0.3 * IR + 0.3 * FK + 0.4 * DKDB, dimana IR = Incidence Rate, FK = frekuensi tahun kejadian dan DKDB = deret tahun kejadian DBD . Hasil indeks kerawanan diklasifikasikan kedalam kategori aman, agak aman, rawan, agak rawan dan sangat rawan berdasarkan metode kuartil pola sebaran data. Indeks kerawanan tiap kabupaten yang telah diklasifikasikan yang telah diklasifikasikan ke peta dengan bantuan software Arc View 3.3 menggunakan sistem pewarnaan. Selanjutnya dilihat peluang IR DBD pada kondisi ringan, sedang dan berat berdasarkan kategori curah hujan normal, atas normal dan bawah normal. Berdasarkan nilai indeks kerawanan DBD tiap kabupaten didapatkan wilayah Sumatera memiliki 5 kabupaten sangat rawan, 14 kabupaten rawan, 21 kabupaten agak rawan, dan 31 kabupaten agak aman. Wilayah Jawa-Bali terdapat 58 kabupaten sangat rawan, 42 kabupaten rawan, 13 kabupaten agak rawan dan 3 kabupaten agak aman. Wilayah Nusa Tenggara tidak terdapat kabupaten sangat rawan, 2 kabupaten rawan, 4 kabupaten agak rawan, 13 kabupaten agak aman. Wilayah Kalimantan terdapat 5 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan dan 14 kabupaten agak rawan, dan 4 kabupaten agak aman. Wilayah Sulawesi terdapat 6 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan, 16 kabupaten agak rawan, dan 11 kabupaten agak aman. Wilayah Maluku terdapat 4 kabupaten kategori agak aman dan 1 kabupaten kategori agak rawan. Wilayah Irian Jaya terdapat 1 kabupaten rawan, 3 kabupaten agak rawan, 34 kabupaten agak aman dan 2 kabupaten yang dinyatakan aman. Untuk, peluang IR DBD berat tertinggi terjadi sebesar 80 % pada kondisi curah hujan curah hujan bulanan atas normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya juga atas normal. Sedangkan peluang IR DBD sedang terjadi sebesar 0 % p pada kondisi curah hujan curah hujan bulanan normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya atas normal, normal dan bawah normal.
Keyword: 

Judul: Analisis Pola Penyebaran dan Faktor yang Mempengaruhi Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Jawa Tengah
Abstrak: Penyakit demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit yang mengancam kesehatan manusia. Apabila penyakit tersebut menimbulkan peningkatan jumlah penderita maupun wilayah yang terjangkit secara berkala dapat dianggap sebagai kejadian luar biasa (KLB). Pada tahun 2015 Jawa Tengah merupakan Provinsi yang memiliki jumlah kasus DBD tertinggi nomor tiga di Indonesia (Kemenkes 2016). Kasus DBD yang ada di kabupaten/kota tentunya memiliki karakteristik yang berbeda-beda, melihat kondisi geografis, potensi wilayah, fasilitas kesehatan, maupun hal-hal lain yang melatarbelakanginya. Berdasarkan nilai indeks Moran lokal yang divisualisasikan melalui peta tematik, beberapa wilayah yang berdekatan cenderung berada dalam kelompok kuadran yang sama. Ada dua kuadran yang signifikan dalam menggambarkan pola penyebaran kasus DBD yaitu kuadran High-high dan Low-low. Hal ini mengindikasikan adanya pengaruh spasial pada jumlah kasus DBD, sehingga digunakan analisis regresi spasial. Berdasarkan nilai AIC, R², dan Adjusted R², model otoregresif spasial (SAR) sudah cukup baik untuk digunakan dalam memodelkan jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Tengah. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Tengah tahun 2015 adalah jumlah puskesmas per 1000 penduduk (X₁), jumlah polindes per 1000 penduduk (X₂), kepadatan penduduk (X₃), persentase penduduk terhadap akses air minum berkelanjutan layak (X₆), persentase kualitas air yang bebas bakteri, jamur dan bahan kimia (X₇), dan jumlah sarana mata air terlindungi (X₈).
Keyword: kasus DBD, asosiasi spasial, regresi linier berganda, regresi spasial, model SAR

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm