Judul: Sintesis dan Karakterisasi Scaffold Berbahan Dasar Biogenik
Abstrak: Rekayasa jaringan adalah sebuah metode dengan tujuan untuk mengembalikan, memperbaiki, atau mempertahankan fungsi dari jaringan yang rusak karena adanya kecelakaan, trauma fisik maupun karena kondisi bawaan. Metode ini berupaya untuk merekonstruksi jaringan yang rusak baik itu dengan material alami maupun sintetik. Fokus riset ini adalah mensintesis scaffold berpori kitosan/alginat/hidroksiapatit-karbonat apatit (CS/AL/HA-CHA). Scaffold dibuat melalui proses liofilisasi atau freeze dry dengan komposisi material organik:anorganik sebesar 25:75, 50:50, dan 75:25. Material organik yang digunakan adalah kitosan dan alginat sedangkan material anorganik adalah hidroksiapatit dan karbonat apatit. Konsentrasi dari HA:CHA juga divariasikan pada komposisi massa 0:100, 25:75, 50:50, 75:25, dan 100:0 untuk mengetahui perbedaan parameter fisika-kimia dari keduanya. Sifat fisika-kimia dari scaffold diujikan melalui analisis XRD, SEM-EDS, dan FTIR. Uji FTIR pada serbuk HA dan CHA mengindikasikan adanya gugus CO32-, OH-, PO43- dan diketahui juga bahwa CHA yang digunakan adalah CHA tipe A. Melalui uji XRD dapat diketahui adanya fasa kalsium fosfat berupa HA dan CHA dalam scaffold yang diolah menggunakan perangkat lunak Match!. Presentase ketepatan parameter kisi uji dengan parameter kisi pada basis data COD memiliki nilai di atas 97%. Scaffold yang dihasilkan memiliki nilai derajat kristalinitas di bawah derajat kristalinitas HA dan CHA (61,38% dan 65,80%). Ukuran kristalit scaffold secara keseluruhan juga memiliki nilai di bawah ukuran kristalit serbuk HA dan CHA (47,82 nm dan 47,01 nm). Melalui uji EDS diketahui Rasio Ca/P serbuk HA dan CHA bernilai 1,67. Ukuran pori sampel bervariasi dengan struktur yang tidak beraturan dengan ukuran pori minimum 53,01 μm dan maksimum 136,14 μm. Melalui uji diketahui bahwa ukuran pori scaffold bertambah seiring dengan penambahan massa CHA dan material organik.
Keyword: CHA (Karbonat Apatit), Freeze Dry, HA (Hidroksiapatit), Scaffold, Rekayasa Jaringan

Judul: Synthesis and Characterization of HA-CHA/Collagen/Alginate and HA-CHA/Collagen/PVA/Alginate Composite  Scaffolds
Abstrak: Metode pencangkokan tulang yang sudah dikenal saat ini diantaranya yaitu autograft, allograft, dan xenograft. Meskipun metode tersebut terbukti dapat memperbaiki suatu jaringan tulang yang rusak, namun metode ini masih memiliki banyak keterbatasan yang dapat menyebabkan terhambatnya proses pengobatan. Salah satu upaya untuk mengatasi keterbatasan tersebut yaitu dengan dikembangkannya bone graft sintetis (scaffold). Fokus penelitian ini yaitu menyintesis scaffold komposit HA-CHA/Kolagen/Alginat dan HA CHA/Kolagen/PVA/Alginat menggunakan metode freeze-drying. Scaffold dibuat dengan memvariasikan komposisi komponen anorganik (HA, CHA) dan komponen organik (polimer) dengan rasio perbandingan anorganik:organik yaitu 25:75, 50:50, 75:25 dan HA:CHA masing-masing 100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100. Hasil sintesis kemudian dikarakterisasi menggunakan SEM-EDX, FTIR, dan XRD. Hasil SEM menunjukkan scaffold komposit HA-CHA/Kolagen/Alginat memiliki struktur morfologi cukup teratur dan pori-pori yang terbentuk tampak jelas, sedangkan scaffold komposit HA-CHA/Kolagen/PVA/Alginat memiliki struktur morfologi yang tidak teratur dan pori-pori tampak halus. Hasil pengujian EDX menunjukkan sebagian besar scaffold tersusun atas unsur karbon (C), oksigen (O), kalsium (Ca), dan fosfor (P). Hasil uji FTIR menunjukkan adanya keidentikan senyawa yang dihasilkan dan tidak terbentuk gugus fungsi baru. Hasil analisis XRD menunjukkan semakin besar kandungan organik dalam sampel akan memperkecil ukuran kristalit dan derajat kristalinitas dari scaffold., The methods of bone grafting that are known today are autograft, allograft, and xenograft. Although these method is proven to repair damaged bone tissue, but these techniques still have many limitations that can lead to inhibition of the treatment process. These limitations can be overcome by using a synthetic bone graft (scaffold). The focus of this study is synthesizing HA-CHA/Collagen/Alginate and HA-CHA/Collagen/PVA/Alginat composite scaffold using freeze-drying methods. Scaffold made by varying the composition between inorganic components (HA, CHA) and organic components (polymers) with inorganic:organic ratio is 25:75, 50:50, 75:25 and HA:CHA respectively 100:0, 75:25, 50:50, 25:75, 0:100. The synthesis results are characterized by SEM-EDX, FTIR, and XRD. The SEM results showed that the HA-CHA/Collagen/Alginate composite scaffold has a fairly regular morphological structure and the pores formed are clearly visible, while the HA-CHA/Collagen/PVA/Alginate composite scaffold has an irregular morphological structure and the pores look smooth. The EDX results test showed that most scaffolds are composed of the elements carbon (C), oxygen (O), calcium (Ca), and phosphorus (P). The results of the FTIR test showed the compounds produced are identical and do not form a new functional group. The results of XRD analysis showed that the greater organic content in the sample will reduce the size of the crystalline and crystallinity of the scaffold.
Keyword: Bone graft, composite scaffold, freeze-drying, inorganic-organic

Judul: Zero-inflated negative binomial models in small area estimation.
Abstrak: The problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adaption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adaption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates. Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical Bayes
Keyword: