Judul: Analisis Regresi Terboboti Fuzzy Cluster Geografis Pada Prevalensi Malaria Di Indonesia.
Abstrak: Malaria merupakan penyakit yang masih endemis di sebagian besar wilayah Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor pengobatan malaria dan faktor perilaku pencegahan gigitan . Angka prevalensi malaria merupakan suatu fenomena spasial yang ditunjukan dengan kecenderungan daerah rawan malaria yang mengelompok pada suatu wilayah tertentu. Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pengembangan model OLS yang digunakan untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial. Model RTG manghasilkan parameter model yang bersifat lokal untuk setiap titik/lokasi hal ini menghasilkan penyelesaian yang kompleks untuk diterapkan sehingga penerapan pengklusteran wilayah dengan Regresi Terboboti Fuzz Cluster (RTFC) diharapkan lebih efektif dan sederhana dalam pemodelan yang mana model in bersifat lokal pada level masing-masing cluster. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS 2013). Peubah respon dalam penelitian ini adalah prevalensi malaria per provinsi di Indonesia. Beberapa faktor yang diduga mempengaruhi angka prevalensi malaria yaitu faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk. Faktor perilaku pencegahan gigitan nyamuk yang diduga berpengaruh terhadap prevalensi malaria yaitu menggunakan kelambu, kasa nyamuk, insektisida, obat nyamuk bakar, repelen, dan minum obat pencegah malaria Tahapan analisis data adalah (1) Pengerombolan dengan Fuzzy cluster ; (2) menggunakan pusat gerombol dari hasil fuzzy gerombol c-means untuk model regresi terboboti. Dengan jarak antar pusat gerombol sebagai dasar pembobotan ; (3) pendugaan parameter masing-masing model RTG dengan metode kuadrat terkecil; Nilai RMSE digunakan untuk menggambarkan keakuratan model. Model RTFC dengan nilai RMSE (3.797 lebih kecil dibandingakan nilai RMSE (6.089) dari model RTG maupun RMSE (17.486) dari model regresi linier. Hal ini menunjukkan pendugaan model pada kasus prevalensi malaria menggunakan metode RTFC lebih baik dibandingkan dengan menggunakan metode RTG. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Model RTFC memberikan hasil yang lebih baik dalam menduga prevalensi malaria di Indonesia dibandingkan Model RTG. Hasil ini ditunjukkan dari nilai RMSE dari pendugaan model dengan model RTFC memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan pendugaan model RTG. Hasil pemodelan RTFC dapat dimanfaatkan pemerintah daerah dalam upaya pengendalian malaria dengan memperhatikan peubah-peubah yang dapat menurunkan prevalensi malaria cukup di masing-masing cluster wilayahnya dengan hasil yang lebih akurat.
Keyword: Regresi Terboboti Geografis, Spasial, malaria, fuzzy cluster

Judul: Penentuan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penyebaran Malaria di Indonesia Tahun 2017 dengan Regresi Terboboti Geografis Kekar
Abstrak: Malaria menjadi salah satu masalah kesehatan yang dapat menyebabkan kematian. Morbiditas malaria pada suatu wilayah ditentukan dengan Annual Parasite Incidence (API) per tahun, yaitu jumlah kasus positif malaria per 1 000 penduduk dalam satu tahun. Selain negara-negara di Afrika, Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus malaria tertinggi. Satu wilayah dengan kasus malaria tinggi akan menyebarkan malaria ke wilayah lainnya. Hal ini mengindikasikan adanya unsur spasial dalam penyebaran malaria di berbagai daerah. Setiap kabupaten/kota memiliki kondisi geografis, masalah lingkungan, masalah perilaku penduduk, dan akses terhadap pelayanan kesehatan yang berbedabeda. Perbedaan kondisi di setiap kabupaten atau kota tersebut dapat menyebabkan perbedaan dalam penyebaran malaria di setiap kabupaten atau kota. Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah metode yang dapat diterapkan untuk masalah keheterogenan ragam akibat adanya pengaruh spasial. Metode RTG tidak resisten terhadap pencilan sehingga apabila terdapat pencilan pada data maka akan mengakibatkan kekeliruan pada kesimpulan hubungan regresi. Penelitian ini menggunakan analisis RTG Kekar (RTGK) dengan metode penduga M untuk menangani pencilan tersebut. Metode RTGK dengan penduga M menghasilkan nilai pseudo- ��������2 sebesar 81.05% yang lebih baik dari model RTG. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap nilai API berbeda-beda tiap lokasinya. Penelitian ini menggunakan lima peubah penjelas yang diindikasikan sebagai faktor yang memengaruhi nilai API, yaitu suspek, Plasmodium vivax, Plasmodium falciparum, Slide Positivity Rate (SPR), dan Annual Blood Examination Rate (ABER). Peubah Plasmodium vivax berpengaruh di Pulau Sumatera, Pulau Jawa, Pulau Kalimantan dan Pulau Sulawesi. Peubah Plasmodium falciparum berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian besar Pulau Jawa, Pulau Kalimantan, dan sebagian besar Pulau Sulawesi. Peubah SPR berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian kecil Pulau Jawa dan Pulau Kalimantan, sebagian besar Pulau Sulawesi dan seluruh Pulau Papua. Peubah Annual Blood Examination Rate (ABER) berpengaruh di seluruh Indonesia.
Keyword: annual parasite incidence, pencilan, regresi terboboti geografis, robust

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: