Judul: Study of Overdispersion Poisson Regression with Negative Binomial Regression then That Application on Amount of Infant Deaths in Indonesian at 2012.
Abstrak: Model regresi Poisson adalah model standar yang digunakan untuk memodelkan respons data cacahan. Pada penelitian ini model regresi Poisson digunakan untuk membangun model antara jumlah kematian bayi di Indonesia sebagai peubah respons (Y) dan beberapa faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi sebagai peubah bebas (X). Salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi ini adalah asumsi equidispersi. Namun dalam penerapannya seringkali asumsi equidispersi tidak terpenuhi. Apabila nilai harapan peubah respons tersebut tidak sama dengan nilai ragam dari peubah respons tersebut, maka kejadian ini disebut Overdispersi. Overdispersi menyebabkan keterandalan dari hasil analisis regresi Poisson menjadi bias. Alternatifnya Regresi Binomial Negatif digunakan untuk mengatasi data yang mengandung overdispersi. Pada penelitian ini dilakukan simulasi dengan membangkitkan peubah respons (Y) dan 2 peubah penjelas (X1 dan X2). Hasil simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi Binomial Negatif lebih baik digunakan daripada model regresi Poisson pada data yang mengalami fenomena overdispersi, terlihat dari nilai AIC yang lebih kecil. Pada model aplikasi data rill terindikasi adanya overdispersi, oleh karena itu fenomena overdispersi pada data kematian bayi ditangani dengan model regresi Binomial Negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi antara lain: persentase kemiskinan, rasio jumlah bidan terhadap seratus penduduk dan rata-rata umur ibu pada saat pertama kali melahirkan.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, AIC, Negative Binomial Regression, Overdispersion, Poisson regression, Angka kematian bayi, Model regresi binomial negatif, Metode simulasi, Kajian simulasi

Judul: A Comparative Study of Beta-Binomial Regression and Williams Methods and their Application to Infant Mortality Data in West Java
Abstrak: Regresi logistik Binom dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mampu menjelaskan tingkat kematian bayi. Namun, jika data mengandung overdispersi, regresi logistik Binom sudah tidak relevan lagi untuk digunakan. Overdispersi seringkali terjadi pada data biner, seperti pada data kematian bayi. Untuk menangani masalah overdispersi, regresi Beta-Binom dan metode Williams akan dibahas pada penelitian ini. Nilai dugaan parameter yang dihasilkan dengan menggunakan ketiga metode ini tidak berbeda secara signifikan, tetapi nilai galat baku dugaan parameter yang dihasilkan oleh metode regresi logistik Binom cenderung berbias kebawah (underestimate). Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode Williams menghasilkan penduga yang lebih baik, ditinjau dari nilai bias dan ragam penduga parameternya dibandingkan dengan regresi Beta-Binom. Selanjutnya, untuk mengindetifikasi faktor-faktor yang mampu menjelaskan tingkat kematian bayi di Jawa Barat perlu diterapkan metode Williams dan regresi Beta-Binom terhadap data kematian bayi di Jawa Barat tahun 2012. Faktor-faktor yang mampu menjelaskan kematian bayi di Jawa Barat yaitu kekayaan rumah tangga, usia ibu, pendidikan ibu dan tempat tinggal.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, IPB, Bogor Agricultural University, Beta-Binom regression, Binomial logistic regression, Infant mortality, Overdispersion, Williams methods, Analisis regresi liestik, Overdispersi, Simulasi

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: