Judul: Prediksi Epidemi Coronavirus Disease 2019 Menggunakan Model Dinamika SIR
Abstrak: Penelitian ini bertujuan memprediksi epidemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) menggunakan model Susceptible-Infectious-Recovered (SIR). Model ini telah banyak digunakan untuk menggambarkan evolusi waktu epidemi penyakit menular. Versi asli model Kermack dan McKendrick yang digunakan dalam penelitian ini mencakup laju penyebaran infeksi oleh individu yang terinfeksi per hari ketika individu tersebut berinteraksi dengan populasi yang rentan (parameter β) dan laju pemulihan untuk menentukan jumlah individu yang pulih (parameter γ). Estimasi parameter tersebut ditentukan dalam model SIR tiga kompartemen dengan proses reduksi sekuensial matematis dari persamaan model pertumbuhan logistik. Karena parameter ini merupakan karakteristik dasar evolusi waktu epidemi, maka model selalu diuji dan diterapkan pada data terbaru dari kasus COVID-19 yang terkonfirmasi. Model sederhana ini dapat diandalkan untuk menggambarkan dinamika epidemi COVID-19, tidak hanya secara kualitatif tetapi juga secara kuantitatif dengan tingkat korelasi tinggi antara data aktual dengan hasil prediksi. Model SIR dapat mendemonstrasikan dengan jelas karakteristik parameter yang dapat mencerminkan upaya pencegahan penyebaran wabah COVID-19. Penelitian ini menjadikan Singapura, Arab Saudi, Filipina, dan Indonesia sebagai wilayah yang dijadikan objek penelitian., This study aims to predict the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) epidemic using the Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model. This model has been widely used to describe the time evolution of infectious disease epidemics. The original version of the Kermack and McKendrick model used in this study included the rate of spread of infection by infected individuals per day when the individual interacted with a susceptible population (parameter β) and recovery rate to determine the number of recovered individuals (parameter γ). The parameter estimates were determined in a three-compartment SIR model with a mathematical sequential reduction process from the logistic growth model equation. Since this parameter is a basic characteristic of the time evolution of the epidemic, the model is always tested and applied to the latest data from confirmed COVID-19 cases. This simple model still seems reliable enough to describe the dynamics of the COVID-19 epidemic, not only qualitatively but also quantitatively with a high degree of correlation between the actual data and the predicted results. This model can clearly demonstrate the characteristics of the parameters that can reflect the efforts to prevent the spread of the COVID-19 outbreak by each country. This research makes Singapore, Saudi Arabia, Philippines, and Indonesia as the research object.
Keyword: compartement, COVID-19, epidemic, estimation, pandemic

Judul: SEIRS Stochastic Model with Quarantine on the Spread of Covid-19 Disease
Abstrak: Penyakit Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus yang bernama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). Virus ini menyebar dari manusia ke manusia melalui droplet akibat batuk dan bersin. Virus juga dapat ditularkan dari orang tanpa gejala sehingga sulit mendeteksi penyebarannya. Upaya yang dapat dilakukan untuk menekan penyebarannya yaitu mematuhi protokol kesehatan dan melakukan karantina jika dinyatakan terinfeksi, baik isolasi mandiri ataupun dirawat di rumah sakit. Untuk memodelkan penyebaran penyakit Covid-19, dapat menggunakan model epidemik stokastik. Penelitian ini bertujuan untuk (1) membangun model SEIRS dengan karantina pada penyebaran penyakit Covid-19, (2) menentukan peluang transisi dan peluang wabah dengan menggunakan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi untuk mengetahui pengaruh peningkatan laju transmisi tanpa karantina dan laju karantina pada sistem. Data yang digunakan untuk menentukan parameter model yaitu data harian Covid-19 DKI Jakarta mulai dari 25 Maret 2020 sampai 24 Maret 2021. Data tersebut terdiri dari data kasus Covid-19 masing-masing kelurahan di DKI Jakarta. Peluang transisi ditentukan dengan mengasumsikan terdapat enam peubah acak dan satu peubah yang nilainya dapat ditentukan secara pasti. Peubah acak tersebut meliputi banyaknya individu pada subpopulasi rentan, rentan yang dikarantina, terinfeksi tanpa gejala, terinfeksi tanpa gejala yang dikarantina (isolasi mandiri), terinfeksi dengan gejala, serta terinfeksi dengan gejala yang dikarantina (dirawat), sedangkan banyaknya individu sembuh dapat ditentukan secara pasti. Peluang wabah diperoleh melalui proses bercabang berganda. Pada proses bercabang berganda, peluang wabah bernilai 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤ 1, dan lebih dari 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) > 1. Simulasi pengaruh peningkatan laju karantina untuk individu terinfeksi dilakukan dengan 100 kali pengulangan untuk memperoleh sebaran peluang waktu bebas penyakitnya, selanjutnya dapat ditentukan rata-rata waktu bebas penyakitnya. Berdasarkan hasil simulasi, untuk nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤1, didapatkan bilangan reproduksi dasar (R_0)<1. Ketika nilai m>1, peningkatan nilai m membuat peluang wabah semakin besar. Adapun nilai R_0,m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Terdapat tiga skenario dalam simulasi numerik, yaitu pengaruh peningkatan laju transmisi dari individu rentan yang dipengaruhi individu tanpa gejala (β_1) dan dengan gejala (β_2), peningkatan laju karantina untuk individu dengan gejala (θ_3 ), dan peningkatan laju karantina untuk individu tanpa gejala (θ_2 ). Hasil simulasi pada skenario pertama menyatakan bahwa peningkatan β_1 dan β_2 dapat menaikkan R_0,m, dan waktu bebas penyakit. Sebaliknya, hasil simulasi pada skenario kedua menunjukkan bahwa peningkatan θ_3 dapat menurunkan nilai R_0, m, dan rata-rata waktu bebas penyakit. Sama halnya dengan hasil simulasi pada skenario ketiga menyatakan bahwa peningkatan θ_2 dapat menurunkan nilai R_0,m, serta rata-rata waktu bebas penyakit. Hasil simulasi skenario ketiga juga menunjukkan bahwa peningkatan θ_2 dengan ditetapkannya nilai θ_3, menyebabkan nilai R_0,m, dan rata-rata waktu bebas penyakit lebih kecil dibandingkan tanpa θ_3., Covid-19 disease is a disease caused by virus called Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). This virus spreads from person to person through droplets caused by coughing and sneezing. The virus can also be transmitted from asymptomatic individuals, making it difficult to detect its spread. Efforts that can be made to suppress the spread are complying with health protocols and quarantine if declared infected, either self-isolation or hospitalized. To model the spread of Covid-19 disease, we can
Keyword: continuous time Markov chain, Covid-19 disease, outbreak probability, quarantine

Judul: Degumming Lemak Tengkawang (Shorea spp.) dengan Asam Sitrat dan Asam Fosfat
Abstrak: Lemak tengkawang, yang diekstrak dari biji tengkawang, dapat dimanfaatkan antara lain sebagai bahan baku pengganti lemak coklat. Agar lemak tengkawang dapat digunakan untuk tujuan tersebut maka lemak tengkawang kasar yang baru diekstrak dari biji tengkawang hams dimurnikan terlebih dahulu. Proses degumming mempakan tahap awal dari proses pemumian lemak. Proses ini ditujukan untuk menghilangkan gum yang terdapat di dalam lemak. Gum yang terdapat di dalam lemak dapat menghambat proses pemumian berikutnya
Keyword: