Judul: Geographically Weighted Negative Binomial Regression Modeling (Case study: The Number of Leper in West Java)
Abstrak: Banyaknya penderita kusta merupakan contoh kejadian cacah. Analisis yang dapat digunakan untuk memodelkan data cacah adalah regresi Poisson. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peubah-peubah yang berpengaruh terhadap banyaknya penderita kusta di Jawa Barat tahun 2019. Data yang digunakan merupakan data banyaknya penderita kusta tahun 2019 di tiap kabupaten/kota di Jawa Barat. Data pada penelitian ini memiliki kondisi overdispersi dan heterogenitas spasial antar kabupaten/kota. Overdispersi perlu diatasi dengan pemodelan regresi binomial negatif. Sedangkan heterogenitas spasial diatasi dengan menambahkan pembobot adaptive bisquare kernel pada regresi binomial negatif. Penelitian ini menghasilkan sepuluh kelompok kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap banyaknya penderita kusta melalui model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dengan pembobot adaptive bisquare kernel. Secara umum peubah persentase rumah tangga ber-Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (ber-PHBS) berpengaruh signifikan di seluruh kabupaten/kota di Jawa Barat. Khusus untuk Kabupaten Bogor, Kota Depok, Kota Bogor, dan Kabupaten Pangandaran peubah persentase penduduk miskin tidak berpengaruh signifikan terhadap banyaknya penderita kusta., The number of leper in West Java is an example of the count data case. The analyzes commonly used in count data is Poisson regression. This research will determine the variables that influence the number of leper in West Java. The data used is the number of leper in West Java in 2019. This data has an overdispersion condition and spatial heterogenity. To handle overdispersion, the negative binomial regression model can be employed. While spatial heterogenity is overcome by adding adaptive bisquare kernel weight. This research resulted Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) with a weighting adaptive bisquare kernel classifies regency/city in West Java into ten groups based on the variables that sigfinicantly influence the number of leper. In general, the variable in the percentage of households with Clean and Healthy Behavior (PHBS) has a significant effect in all regency/city in West Java. Especially for Bogor Regency, Depok City, Bogor City, and Pangandaran Regency, the variable of the percentage of people poverty does not have a significant effect on the number leper.
Keyword: Leper, negative binomial regression, Poisson regression, overdispersion, geographically weighted negative binomial regression

Judul: Pemodelan Tuberkulosis di Jawa Timur Tahun 2019 dengan Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara ke-2 tertinggi penderita tuberkulosis. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka penderita tuberkulosis tertinggi di Indonesia yaitu 64.311 kasus pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Jawa Timur dengan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Statistik Kesehatan dan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dan 2019. Angka tuberkulosis tertinggi terdapat pada Kota Madiun yaitu 401 kasus per 100.000 penduduk. Wilayah kota memiliki angka tuberkulosis yang tinggi dibandingkan dengan kabupaten. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data cacahan sehingga digunakan pendekatan dengan regresi Poisson. Data tuberkulosis Jawa Timur mengandung overdispersi sehingga digunakan model regresi binomial negatif untuk mengatasinya dan diperoleh AIC sebesar 433,98. Hasil uji Breusch Pagan menunjukkan terdapat efek keragaman, sehingga model spasial yang digunakan adalah regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). Pemodelan dengan metode RTGBN memperoleh AIC sebesar 414,467. Sehingga model RTGBN dipilih sebagai model terbaik. Pemodelan RTGBN membentuk 10 kelompok kabupaten/kota menurut peubah yang berpengaruh. Peubah persentase sanitasi layak dan tempat pengolahan makanan sehat merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadapat angka tuberkulosis di Jawa Timur., Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the second country with the highest number of tuberculosis. East Java is one of the provinces with the highest number of tuberculosis in Indonesia with 64,311 cases in 2019. This study aims to determine the factors that influence the number of tuberculosis cases in East Java by using a spatial model. This research data was obtained from Health Statistics and Health Profile of East Java Province in 2018 and 2019. The highest tuberculosis rate was in Madiun City with 401 cases per 100,000 population. Urban areas have high tuberculosis rates compared to districts. The number of tuberculosis is count data so the Poisson regression approach is used. East Java tuberculosis data contains overdispersion so that a negative binomial regression model is used. Breusch Pagan test result show that there is a heterogenity effect, so the spatial model used is a geographically weighted negative binomial regression (GWNBR) with AIC value was 414,467. So the GWNBR model was chosen as the best model. The significant coefficient of GWNBR model formed 10 groups. The percentage of proper sanitation and healthy food processing facilities is the variable that has the most influence on the tuberculosis rate in East Java.
Keyword: geographically weighted negative binomial regression, negative binomial, Poisson, tuberculosis

Judul: Pembuatan dan Karakterisasi Prototipe Sel Surya Nanokristal n-TiO2/Dye/p-CuSCN
Abstrak: Dengan metode casting dan perlakuan annealing, dapat dibuat lapisan nanokristal semikonduktor TiO, pada substrat Transparant Conductive Oxide (TCO). Penambahan dye Methylviolet Thiocianate (MVSCN) dan lapisan CuSCN pada TiO, tersebut menghasilkan sel surya n-TiO,ldye/p-CuSCN yang dapat menyerap foton dan mengubahnya menjadi energi listrik.
Keyword: