Judul: Studi Faktor Determinan Stunting pada Anak Usia di Bawah 5 Tahun di Indonesia 2016 - 2022: Analisis Regresi Panel Spasial
Abstrak: Child stunting remains a critical issue for human resource development in Indonesia, despite a 10% reduction in prevalence to 21.6% in 2022. This study employs spatial panel regression to assess and understand the spatial distribution of stunting rates across Indonesian provinces, identify the determinant factors of stunting among children under five, and determine the most effective approach for reducing stunting prevalence as the recommendations. This method is underutilized in supporting policy-making and program development at both national and regional levels. Given significant socio-economic disparities and infrastructural limitations across the archipelago, prioritizing effective interventions is crucial. The findings reveal that the Spatial Autoregressive Model (SAR) with Fixed Effect Model (FEM) with time effects is the best model for analysing stunting prevalence from 2016 to 2022 in Indonesia. The analysis results indicate that high school graduation rates, gender inequality, and unmet health service needs are significant predictors. The selected SAR-FE model demonstrates a coefficient of determination of 67.84% and an AIC of -860.36 using a k-nearest neighbour weighting matrix. This research provides critical insights into the determinants and spatial distribution of stunting in Indonesia, offering policymakers tailored evidence to design effective interventions., Masalah stunting pada anak tetap menjadi isu penting untuk pengembangan sumber daya manusia di Indonesia, meskipun prevalensinya mengalami penurunan sebesar 10% menjadi 21.6% pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan regresi panel spasial untuk mengidentifikasi determinan stunting serta memahami disparitas regional yang terjadi di Indonesia. Tujuan penelitian ini yakni untuk mengidentifikasi distribusi spasial tingkat stunting di seluruh provinsi Indonesia, mengkaji faktor-faktor penentu stunting pada anak di bawah lima tahun, serta menentukan pendekatan paling efektif untuk mengurangi prevalensi stunting dalam bentuk rekomendasi. Hasil di lapangan menyatakan bahwa metode ini masih kurang dimanfaatkan dalam mendukung pembuatan kebijakan dan pengembangan program di tingkat nasional dan regional. Dengan disparitas sosial-ekonomi yang signifikan dan keterbatasan infrastruktur di seluruh kepulauan, prioritas intervensi yang efektif menjadi poin yang sangat krusial. Temuan studi ini mengungkapkan bahwa Spatial Autoregressive Model (SAR) dengan Fixed Effect Model (FEM) atau model pengaruh tetap dengan efek waktu adalah model terbaik untuk menganalisis prevalensi stunting dari tahun 2016 hingga 2022 di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat kelulusan sekolah menengah atas, ketidaksetaraan gender, dan kebutuhan pelayanan kesehatan yang tidak terpenuhi adalah prediktor signifikan. Model SAR-FE terpilih menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 67.84% dan AIC sebesar -860.36 dengan menggunakan matriks pembobot k-nearest neighbour.
Keyword: Stunting, disparity, socio-economic, spatial panel, weighting matrices

Judul: Pemodelan Spatio-Temporal Menggunakan Generalized LASSO  pada Kasus Stunting di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini menganalisis prevalensi stunting di 34 provinsi di Indonesia dari tahun 2020 hingga 2022 menggunakan pendekatan spatio-temporal dengan model generalized Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), yang mempertimbangkan kedekatan geografis dan temporal antar wilayah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka stunting. Model dengan matriks penalti D berdasarkan kedekatan queen dan parameter λ = 0,055 menunjukkan adanya pengelompokan pengaruh terjadi pada provinsi di dalam pulau yang sama. Analisis menunjukkan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), kurangnya akses terhadap pelayanan kesehatan, dan tidak menyelesaikan studi SMA sebagai faktor paling berpengaruh terhadap prevalensi stunting. Generalized LASSO dalam penelitian ini mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka stunting., This study analyzes the prevalence of stunting in 34 provinces of Indonesia from 2020 to 2022 using a spatio-temporal approach with the Generalized Least Absolute Shrinkage and Se lection Operator (LASSO) model, which considers the geographical and temporal proximity between regions. The aim of this research is to identify the factors influencing stunting rates. The model with a penalty matrix D based on queen contiguity and a parameter λ = 0.055 indicates that the clustering of influences occurs in provinces within the same island. The analysis shows that Low Birth Weight, lack of access to healthcare services, and not completing high school are the most influential factors affecting the prevalence of stunting. The Generalized LASSO in this study successfully identifies the factors influencing stunting rates.
Keyword: generalized LASSO, stunting, spatio-temporal

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: