Judul: Perbandingan Model Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) pada Data Kematian Ibu Bersalin
Abstrak: Model regresi Poisson biasa digunakan untuk menangani data cacah. Model ini memiliki asumsi equidispersi yang menyatakan bahwa nilai ragam sama dengan nilai rataan dari sebaran. Asumsi ini jarang terpenuhi, nilai ragam sering kali lebih besar dari rataan sebaran (overdispersi). Overdispersi menyebabkan peubah penjelas seolah-olah berpengaruh padahal sebenarnya tidak. Hal ini mengakibatkan kesimpulan model regresi tidak valid. Penanganan overdispersi dilakukan dengan menggunakan model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Model terbaik didapatkan dengan melihat nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil. Penelitian ini menggunakan data kasus kematian ibu bersalin sebagai salah satu indikator Sustainable Development Goals (SDGs) ketiga yakni kehidupan yang sehat dan sejahtera. Data yang akan digunakan adalah data Provinsi Jawa Barat pada tahun 2020 sebagai Provinsi dengan kematian ibu bersalin terbanyak di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui indikator-indikator penyebab kematian ibu bersalin sebagai langkah awal dalam mengurangi angka kematian ibu dengan menggunakan model ZIP dan ZINB serta mendapatkan model terbaik di antara kedua model. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa indikator yang berpengaruh terhadap jumlah kematian ibu bersalin adalah persentase jumlah Puskesmas dan persentase jumlah dokter, dimana apabila kedua peubah ini bertambah maka kematian ibu bersalin akan berkurang. Adapun model terbaik yang didapatkan adalah model regresi ZINB dengan nilai AIC sebesar 148 dan ZIP sebesar 155,61.
Keyword: Overdispersi, ZIP, ZINB, maternal mortality

Judul: Model Zero Inflated Binomial pada Pendugaan Area Kecil dengan Aplikasi pada Data Kematian Bayi di Indonesia.
Abstrak: Kematian bayi merupakan kejadian biner, yaitu mati atau hidup di tahun tertentu yang disebut respon biner dengan peluang sukses (mati), 𝜋�������, dan batas atas (𝑛�������). Data seperti ini biasanya mengikuti sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������). Ketika penarikan contoh dalam studi kematian bayi pada setiap desa di Provinsi Jawa Barat, Indonesia, terjadi banyak nilai nol pada jumlah kematian bayi di banyak wilayah/desa, akibatnya teknik statistika standar seperti regresi dan GLM tidak berlaku. Oleh karena itu, model zero inflated harus digunakan. Model ini disebut model dua-komponen. Dalam statistik, model zero inflated adalah model statistika yang berdasarkan sebaran peluang zero inflated, yaitu sebaran yang memperhitungan peluang terjadinya amatan bernilai nol. Seringkali, banyaknya nilai nol dalam contoh tidak dapat diakomodasi dengan baik oleh model binomial. Oleh karena itu, model baru diperlukan untuk menangani jenis ini data, seperti zero inflated Poisson (ZIP), zero inflated negative binomial (ZINB), model Hurdle, dll. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) untuk mengatasi overdispersi/kelebihan nilai nol dalam sebaran binomial. Model ZIB bekerja dengan dua komponen yang sesuai dengan proses pembangkitan dua komponen nilai nol, yaitu sebaran biner yang menghasilkan kelebihan nilai nol (model logit umum digunakan) dan sebaran binomial yang menghasilkan nilai cacahan. Metode pendugaan area kecil (SAE) yang biasa menggunakan model linier dan mengasumsikan peubah respon serta pengaruh acak area menyebar normal. Pada data yang tidak menyebar normal, metode SAE biasa dapat menghasilkan bias dan penduga yang tidak stabil. Penelitian ini mendiskusikan studi metode SAE untuk mengatasi data binomial yang mengalami overdispersi. Pada jenis data tersebut, model binomial kurang pas dan kesalahan jenis I dapat meningkat atau higher false positive rates. Penelitian ini mengusulkan model zero inflated binomial (ZIB) dalam hal pendugaan area kecil kemudian menerapkan model ZIB untuk menduga proporsi kematian bayi di Indonesia. Pendekatan dasar untuk model tersebut berdasarkan dua-komponen model dengan peluang campuran sebesar 𝑝�������. Pertama, model linier campuran terampat untuk bagian nilai bukan nol dari sebaran binomial (𝑛�������, 𝜋�������) yang diasumsikan. Kedua, model linier campuran terampat untuk indikator biner pada nilai nol atau bukan. Penelitian ini menggunakan penduga terbaik empirik logit (logit empirical best predictor, EBP) untuk menghasilkan dugaan dari model ZIB pada SAE, yang kemudian akan diterapkan pada data kematian bayi di Indonesia. Kebaikan model diinvetigasi secara analitik menggunakan simulasi dan bootstrap. Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan lebih baik dibanding model binomial pada SAE. Metode tersebut dapat digunakan untuk menduga proporsi kematian bayi di setiap area sebaik di setiap kota/kabupaten di Jawa Barat, Indonesia.
Keyword: bootstrap, prediksi terbaik empirik, kematian bayi, pendugaan area kecil, zero inflated binomial

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: