Judul: Regresi terboboti geografis dengan fungsi pembobot kernel gaussian dan kernel bisquare pada angka harapan hidup (Studi kasus: angka harapan hidup Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur)
Abstrak: Angka Harapan Hidup (AHH) merupakan salah satu indikator yang mencerminkan derajat kesehatan sebagai acuan dalam perencanaan program-program kesehatan di suatu wilayah. Pencapaian AHH untuk masing-masing wilayah sangat bergantung pada potensi dan upaya pemerintah wilayah setempat melalui program-program peningkatan derajat kesehatan. Dalam penerapannya, potensi dan upaya peningkatan AHH yang dilakukan oleh pemerintah suatu wilayah dapat dipengaruhi oleh wilayah yang berdekatan di sekitarnya. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan potensi di suatu wilayah yang mendorong terjadinya kerjasama antar wilayah dalam melaksanakan program-program peningkatan derajat kesehatan. Keterkaitan akibat faktor lokasi antara suatu wilayah dengan wilayah di sekitarnya, diduga akan memberikan efek keragaman spasial terhadap pencapaian AHH di suatu wilayah. Hal ini akan menyebabkan pemodelan AHH menggunakan metode regresi klasik menjadi kurang tepat akibat asumsi kehomogenan ragam yang tidak terpenuhi. Hal tersebut dapat diatasi dengan pemodelan Regresi Terboboti Geografis (RTG). Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan pengembangan dari model regresi klasik menjadi model regresi terboboti yang bersifat lokal. Dalam analisis RTG, pemilihan fungsi pembobot merupakan salah satu penentu hasil analisis. Hasil analisis RTG pada AHH di Provinsi Jawa Timur tahun 2010, baik menggunakan fungsi pembobot kernel gaussian maupun fungsi pembobot kernel bisquare dapat menjelaskan keragaman lebih besar dibandingkan regresi klasik dan model RTG lebih efektif dalam menjelaskan hubungan antara AHH dengan peubah penjelasnya yaitu, jumlah penduduk miskin (X1), jumlah fasilitas kesehatan (X2), persentase penduduk yang memiliki fasilitas MCK (X3), persentase keluhan kesehatan (X4), dan persentase balita yang diimunisasi (X5). Model RTG dengan fungsi pembobot kernel bisquare memiliki nilai R2 dan nilai AIC yang lebih baik dibandingkan model RTG dengan fungsi pembobot kernel gaussian. Selain itu, keragaman spasial yang ada pada AHH kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur juga lebih terlihat pada peta keragaman hasil pemodelan RTG dengan fungsi pembobot kernel bisquare. Model RTG dengan fungsi pembobot kernel bisquare menghasilkan enam kelompok wilayah dengan pola peubah penjelas yang sama dalam mempengaruhi AHH. Berdasarkan model RTG dengan fungsi pembobot kernel bisquare, diketahui terdapat satu peubah penjelas yang berpengaruh terhadap AHH di seluruh kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur yaitu, peubah persentase balita yang diimunisasi (X5).
Keyword: 

Judul: Pemodelan data kesehatan Kabupaten Banyuwangi dengan regresi terboboti geografis
Abstrak: Analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data dan mengambil kesimpulan tentang hubungan ketergantungan antara peubah respon dengan peubah penjelas, namun pemodelan dengan menggunakan analisis regresi linier berganda kurang tepat digunakan karena pada kasus spasial seperti kesehatan dimana asumsi keacakan terlanggar yang disebabkan keragaman spasial. Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pendekatan titik yang efektif untuk mengatasi data yang memiliki masalah keragaman spasial. Pada dasarnya RTG membawa kerangka model regresi linier berganda sederhana menjadi model regresi terboboti dongan menggunakan pembobot fungsi kernel gaussian diperoleh model regresi linier dengan penduga parameter model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi pengamatan. Model regresi eboboti geografis ternyata mampu menghasilkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) lebih kecil serta dapat menjelaskan keragaman lebih besar daripada regresi linier berganda. Sedangkan dari uji F Fotheringham, Brundson dan Charlton diperoleh hasil bahwa model RTG ini lebih ektif dalam menggambarkan hubungan antara indeks kesehatan (Y) dengan fasilitas kesehatan ), kepadatan penduduk (X2) dan jumlah keluarga miskin (X1) pada taraf nyata 5%. Dari hasil tersebut dibentuk peta tematik sebagai evaluasi terhadap program kesehatan sehingga menjadi guan terhadap perbaikan sektor kesehatan…
Keyword: Analisis regresi, Regresi terboboti geografis, Kernel gaussian, Akaike information criterion

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi