Judul: Pemodelan Regresi Data Panel pada Annual Parasite Incidence (API) Malaria di Indonesia
Abstrak: Malaria merupakan salah satu indikator dari target Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals) yang ditargetkan untuk menghentikan penyebaran dan mengurangi insiden malaria pada tahun 2030 yang dilihat dari menurunnya angka kesakitan dan angka kematian akibat malaria. Global Malaria Programme (GMP) menyatakan bahwa malaria merupakan penyakit yang harus terus menerus dilakukan pengamatan, evaluasi, serta diperlukan formulasi kebijakan dan strategi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model regresi data panel terbaik dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi Annual Paracite Incidence (API) malaria di Indonesia. Regresi data panel menggunakan data yang terdiri dari 34 provinsi dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2017 dengan pendekatan model pengaruh tetap individu. Model regresi data panel yang sesuai untuk menggambarkan angka API malaria pada seluruh provinsi di Indonesia pada periode 2014 sampai dengan 2017 adalah model pengaruh tetap individu. Model yang dihasilkan sudah cukup baik dengan nilai R^2 sebesar 86,82%., Reducing the disease burden and eliminating malaria by 2030 is one of the targets of the Sustainable Development Goals. Global Malaria Programme (GMP) states that malaria is a disease that must be continuously monitored, evaluated, and requires the formulation of appropriate policies and strategies. This study aims to determine the best panel data regression model and determine the factors that influence the Annual Paracite Incidence (API) of malaria in Indonesia at the province level. The panel data regression used province-level data from 34 provinces in Indonesia from 2014 to 2017 with an individual fixed influence model approach. The panel data regression model that is suitable to describe the malaria API rate in all provinces in Indonesia in the period 2014 to 2017 is the individual fixed effect model. The model has an R^2 value of 86.82%.
Keyword: Annual Parasite Incidence, Malaria, MAPE, Fixed Effect Models, Panel Data Regression

Judul: Penentuan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penyebaran Malaria di Indonesia dengan Spasial Regime
Abstrak: Malaria merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh parasit Plasmodium dan ditularkan melalui nyamuk Anopheles betina infektif. Morbiditas malaria pada suatu wilayah ditentukan dengan Annual Parasite Incidence (API) per tahun. Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus malaria tertinggi. Suatu wilayah dengan kasus malaria tinggi akan menyebarkan malaria ke wilayah lainnya. Hal ini mengindikasikan adanya unsur spasial dalam penyebaran malaria di berbagai daerah. Model regresi terboboti geografis (RTG) dapat digunakan untuk memodelkan keragaman spasial. Koefisien RTG bersifat lokal yaitu setiap kota/kabupaten mempunyai koefisien yang berbeda-beda. Peringkasan koefisien RTG dapat dilakukan dengan penggerombolan nilai koefisien atau taraf nyata uji (nilai-p). Metode ini dikenal dengan spasial regime. Pada setiap regime akan ditentukan model regresinya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model spasial regime dengan metode analisis gerombol dan menentukan faktorfaktor yang berpengaruh terhadap penyebaran malaria di Indonesia pada tahun 2017 untuk setiap regime. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Passive Case Detection (PCD) malaria dari Puskesmas di seluruh Indonesia sepanjang tahun 2017. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa slide positivity rate dan annual blood examination adalah peubah yang memengaruhi angka API di seluruh kota/kabupaten di Indonesia. Selain itu, wilayah dengan angka API rendah juga dipengaruhi oleh seluruh peubah yang digunakan pada penelitian ini. Wilayah dengan API tinggi dipengaruhi juga oleh peubah jumlah kasus positif pada anak usia 2-14 tahun.
Keyword: malaria, Annual Parasite Incidence, spatial regimes

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: