Judul: Sistem Dinamik Penyebaran Penyakit Tuberkulosis dengan Kompartemen Lost Sight
Abstrak: Tuberkulosis (TB) adalah suatu penyakit infeksi menular yang disebabkan bakteri Mycobacterium tuberkulosis, yang dapat menyerang berbagai organ terutama paru-paru. Penyakit ini bila tidak diobati atau pengobatannya tidak tuntas dapat menimbulkan komplikasi berbahaya hingga kematian. Penularan tuberkulosis terjadi melalui udara saat penderita aktif tuberkulosis batuk atau bersin. Di seluruh dunia, tuberkulosis masih merupakan salah satu dari 10 penyebab kematian tertinggi sekaligus merupakan penyebab kematian tertinggi dalam hal infeksi tunggal. Di Indonesia sendiri diperkirakan ada 1.020.000 kasus, namun baru terlaporkan ke Kementerian Kesehatan sebanyak 420.000 kasus. Penanganan kasus tuberkulosis di Indonesia dilakukan dengan beberapa strategi. Dimulai dengan strategi DOTS (Directly Observed Treatment Short-Course) pada tahun 1995-2005, starategi Stop TB (2006-2015), eliminasi TB (2016-sekarang). Salah satu tantangan yang dihadapi dalam pengobatan Tuberkulosis adalah MDR-TB atau multi-drug resistance tuberkulosis yaitu keadaan dimana tubuh menjadi resisten terhadap pengobatan tuberkulosis sehingga semakin memperparah keadaan penderita dan meningkatkan risiko penularan. MDR-TB ini dapat terjadi karena pemberian obat yang tidak tepat atau pasien yang tidak menyelesaikan pengobatan hingga tuntas karena faktor biaya, akses ke fasilitas kesehatan, efek samping obat dan pasien yang merasa tidak perlu melanjutkan pengobatan lagi. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan penularan tuberkulosis dengan mempertimbangkan kasus penderita yang tidak berobat dengan tuntas. Studi sebelumnya memperkenalkan sebuah model dengan kompartemen multi laten dan lost sight. Sementara studi lain memperkenalkan model penyebaran tuberkulosis dengan vaksinasi. Modifikasi model pada penelitian ini dilakukan dengan menggabungkan kedua model tersebut. Modifikasi ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dari pengobatan dan kepatuhan pengobatan serta vaksinasi dalam menekan penyebaran penyakit tuberkulosis. Dari model tersebut ditentukan titik tetap dan bilangan reproduksi dasar dan dilakukan analisis kestabilan. Juga dilakukan simulasi numerik untuk melihat dinamika populasi dan analisis sensitivitas untuk melihat pengaruh masing-masing parameter terhadap nilai ℛ0. Dari analisis yang dilakukan terhadap model diperoleh dua titik tetap, yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. jika ℛ0<1 titik tetap tanpa penyakit bersifat stabil asimtotik lokal. Sedangkan jika ℛ0>1 titik tetap endemik bersifat stabil asimtotik lokal. Analisis sensitivitas menunjukkan bahwa parameter yang berpengaruh positif pada nilai ℛ0 adalah γ,��������,��������,��������,��������,��������, dan ��������. Sedangkan parameter yang berpengaruh negatif terhadap kenaikan nilai ℛ0 adalah ����������������,��������,��������,��������,�������� dan ��������. Hasil simulasi menunjukkan kenaikan nilai parameter lost sight (��������) dapat menaikkan nilai harapan terjadinya infeksi. Sedangkan jumlah individu terinfeksi menular dapat menurun dengan adanya terapi yang ditunjukkan oleh parameter ��������.
Keyword: tuberkulosis, lost sight, model matematika, analisis kestabilan

Judul: Sistem Dinamik Model Penyebaran Penyakit Tuberkulosis Dengan Dua Kelompok Populasi Terinfeksi
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit infeksi yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Bakteri ini merupakan bakteri basil yang bersifat tahan asam sehingga seseorang yang telah terinfeksi bakteri ini memerlukan waktu yang lama untuk proses penyembuhan. Bagian tubuh yang sering terinfeksi bakteri ini adalah paru-paru sehingga dikenal sebagai tuberkulosis paru. Tuberkulosis dapat menyebar dan menginfeksi orang lain melalui udara ketika seseorang dengan infeksi tuberkulosis aktif batuk, bersin, atau menyebarkan butiran ludahnya. Orang-orang yang mengalami kekurangan gizi, daya tahan tubuh yang lemah, atau terus-menerus menghirup udara yang tercemar bakteri tuberkulosis sangat rentan terinfeksi penyakit ini. Tuberkulosis merupakan penyakit mematikan. Untuk itu, diperlukan perlakuan pencegahan untuk mengendalikan baik tingkat infeksi maupun tingkat penyebaran penyakit ini. Dalam penelitian ini, dibahas sebuah model penyebaran penyakit tuberkulosis tipe SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered). Modifikasi model dilakukan dengan menambahkan asumsi bahwa individu pada populasi terekspos dapat berpindah ke populasi pulih secara alami dan diasumsikan individu yang telah pulih tidak dapat terinfeksi kembali oleh tuberkulosis. Selain itu, modifikasi model juga dilakukan dengan penambahan kompartemen 𝑉������ yaitu kelompok populasi tervaksin, sehingga model ini disebut model SVEIR. Dalam model ini, populasi manusia dibagi menjadi enam kelompok, yaitu rentan, tervaksin, terekspos, terinfeksi menular, terinfeksi takmenular, dan pulih. Individu pada populasi rentan dapat berpindah ke populasi terekspos, terinfeksi menular, atau terinfeksi takmenular karena individu rentan tersebut kontak dengan individu terinfeksi menular. Individu pada populasi rentan juga dapat berpindah ke populasi tervaksin akibat vaksinasi. Individu pada populasi tervaksin dapat berpindah ke populasi terekspos karena individu tersebut kontak dengan individu terinfeksi menular. Individu pada populasi terekspos dapat berpindah ke populasi terinfeksi menular atau terinfeksi takmenular karena berkembangnya penyakit di dalam tubuh. Individu pada populasi terekspos, terinfeksi menular, atau terinfeksi takmenular dapat sembuh secara alami dan berpindah ke populasi pulih. Tujuan dari penelitian ini adalah memodifikasi model penyebaran penyakit tuberkulosis, melakukan analisis kestabilan terhadap model modifikasi, serta melakukan simulasi numerik untuk melihat dinamika populasi manusia berdasarkan bilangan reproduksi dasar dan pengaruh vaksinasi terhadap dinamika penyebaran penyakit tuberkulosis. Terdapat dua titik tetap pada model, yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Selanjutnya dilakukan analisis kestabilan pada titik tetap dengan memertimbangkan bilangan reproduksi dasar (ℛ0). Bilangan reproduksi dasar merupakan nilai harapan banyaknya infeksi tiap satuan waktu. Bilangan ini menjadi tolok ukur penyebaran penyakit dalam populasi. Jika ℛ0<1, maka rata-rata setiap individu terinfeksi akan menginfeksi kurang dari satu individu baru, sehingga penyakit akan menghilang. Jika ℛ0>1, maka rata-rata setiap individu terinfeksi akan menghasilkan lebih dari satu individu baru terinfeksi, sehingga penyakit akan menyebar. Hasil analisis dan simulasi numerik menunjukkan bahwa titik tetap tanpa penyakit stabil ketika ℛ0<1, sedangkan titik tetap endemik stabil ketika ℛ0>1. Simulasi juga menunjukkan bahwa vaksinasi yang diberikan memberikan pengaruh terhadap dinamika populasi manusia yang ditunjukkan dengan bilangan reproduksi dasar. Jika laju dan efektivitas vaksinasi ditingkatkan, maka menyebabkan menurunnya nilai bilangan reproduksi dasar. Itu artinya, jumlah individu yang terekspos, terinfeksi menular, dan terinfeksi takmenular semakin berkurang, sehingga penyakit tidak akan menyebar dan dalam jangka waktu tertentu penyakit akan menghilang dari populasi tersebut.
Keyword: bilangan reproduksi dasar, simulasi numerik, SVEIR, titik tetap endemik, titik tetap tanpa penyakit, tuberkulosis, vaksinasi

Judul: The Design for The Synthesis Of Secondary Fatty Amine From Its Corresponding Fatty Acid
Abstrak: The method for synthesizing secondary amine from its corresponding fatty acid has been successfully carried out using a synthesis design through amide-primary amines. The design involved the reactions of amide formation followed by reduction into amine. The secondary amines successfully produced were dipalmitylamine, distearylamine, and dioleylamine. The resulted total output obtained of each secondary amine was 36.28, 35.43, and 36.35%, respectively. The successful synthesis was indicated by the change in the functional groups monitored using the fourier transform infrared spectroscopic method. The change of the functional group was monitored through the change of primary amide to primary amine and secondary amide to secondary amine.
Keyword: