Judul: Generalized LASSO to Analyze Factors of COVID-19 Booster Vaccine Uptake in Sumatra Island
Abstrak: Vaksinasi booster atau dosis ketiga untuk COVID-19 mulai diberikan kepada masyarakat umum sejak awal 2022 di Indonesia. Meskipun upaya pemerintah untuk menyediakan vaksin booster, cakupan vaksinasi di Pulau Sumatera baru mencapai 29,67% dari target total 208.265.720 orang. Diantara sepuluh provinsi di Pulau Sumatera, hanya Sumatera Utara dan Aceh yang telah mencapai target nasional, dengan cakupan masing-masing sebesar 32,94% dan 30,44%. Studi ini mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi vaksinasi booster COVID-19 di Pulau Sumatera berdasarkan kedekatan antar wilayahnya, dan mengevaluasi model terbaik yang dihasilkan. Peubah respon yang digunakan pada penelitian ini adalah jumlah vaksinasi booster COVID-19 di pulau Sumatera tahun 2022. Penelitian ini mempertimbangkan Jumlah Puskesmas, Desa, Siswa Aktif, Persentase Penduduk Miskin, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada tahun yang sama sebagai prediktor potensial untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi vaksinasi booster. Generalized LASSO digunakan dalam penelitian ini karena memiliki kemampuan untuk menjalankan tujuan-tujuan tersebut. Penelitian ini menggunakan K-Nearest Neighbor dengan nilai K sebesar 2, 3, 4, dan 5 untuk menentukan kedekatan antar provinsinya. Hasil analisis menggunakan metode Generalized LASSO menyatakan bahwa peubah-peubah yang digunakan memiliki pengaruh terhadap kedekatan antar provinsi di Pulau Sumatera. Peubah Jumlah Desa memiliki dampak yang sama pada kesepuluh provinsi di Pulau Sumatera. Peubah Jumlah Puskesmas dan Persentase Penduduk Miskin masing-masing membentuk dua dan tiga kelompok wilayah. Peubah Jumlah Siswa Aktif dan PDRB membentuk empat kelompok wilayah. Model terbaik pada penelitian ini didapatkan ketika nilai K sebesar 2 dan lambda sebesar 0,607. Model ini menghasilkan nilai R2 sebesar 0,754, RMSE sebesar 0,368, dan MAPE sebesar 2,548., Booster vaccinations or the third dose for COVID-19 began to be administrated to the public from early 2022 in Indonesia. Despite government efforts to provide booster vaccines, vaccination coverage in Sumatra Island has only reached 29.67% of the total target of 208,265,720 people. Among the ten provinces on Sumatra Island, only North Sumatra and Aceh have reached the national target, with coverage of 32.94% and 30.44% respectively. This study examines the factors influencing COVID-19 booster vaccination in Sumatra Island based on proximity between regions, and evaluates the best model generated. The response variable used in this study is the number of COVID-19 booster vaccinations on the island of Sumatra in 2022. This study considers the Number of Health Centers, Villages, Active Students, Percentage of Poor People, and Gross Regional Domestic Product (GRDP) in the same year as potential predictors to understand the factors that affect booster vaccination. Generalized LASSO is used in this study because it has the ability to carry out these objectives. This study uses K-Nearest Neighbor with K values of 2, 3, 4, and 5 to determine the proximity between provinces. The results of the analysis using the Generalized LASSO method state that the variables used have an influence on the proximity between provinces on the island of Sumatra. The variable Number of Villages has the same impact on all ten provinces on the island of Sumatra. The variables Number of Community Health Centers and Percentage of Poor Population form two and three regional groups, respectively. The variables Number of Active Students and GRDP form four regional groups. The best model
Keyword: COVID-19, Generalized LASSO, LASSO, Vaccine

Judul: Analysis of the Implementation of Vaccination and Forecasting the Daily Cases of COVID-19 in East Java
Abstrak: Pandemi COVID-19 telah menjadi salah satu permasalahan kesehatan berbagai negara di dunia, termasuk Indonesia. Provinsi Jawa Timur menjadi salah satu provinsi di Indonesia yang terdampak COVID-19 cukup parah. Sampai dengan September 2022, Provinsi Jawa Timur menempati urutan ke-empat, provinsi dengan total kasus positif tertinggi. Total kasus positif COVID-19 di Provinsi Jawa Timur menyumbang 9,4% dari kasus nasional. Berbagai upaya dilakukan untuk mencegah penyebaran virus yang semakin meluas, salah satunya dengan melaksanakan program vaksinasi. Namun, pada pelaksanaan vaksinasi antar daerah tidak menyebar dengan merata. Terdapat perbedaan tingkat pelaksanaan vaksinasi antar daerah dengan karakteristik sosial, ekonomi, dan demografi yang berbeda. Di Provinsi Jawa Timur, beberapa daerah sudah memiliki capaian vaksinasi yang baik, namun ada beberapa daerah lainnya yang masih memiliki capaian vaksinasi yang rendah. Kajian mengenai kaitan faktor sosial, ekonomi, demografi terhadap pelaksanaan vaksinasi dinilai sangat diperlukan untuk menentukan strategi yang tepat dalam pendistribusian vaksin COVID-19. Faktor sosial, ekonomi, dan demografi dipercaya tidak hanya berkaitan dengan adanya perbedaan pelaksanaan vaksinasi antar daerah. Faktor-faktor tersebut juga berhubungan dengan pola penyebaran kasus positif COVID-19. Model prediksi yang dapat mempertimbangkan faktor sosial, ekonomi, dan demografi daerah dapat memberikan informasi yang lebih baik mengenai perkembangan kasus COVID-19 di suatu wilayah. Penelitian ini melakukan analisis pelaksanaan vaksinasi dan jumlah kasus positif COVID-19. Analisis dilakukan pada kelompok kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur yang dikelompokkan berdasarkan data sosial, ekonomi, demografi, dan vaksinasi menggunakan teknik agglomerative hierarchical clustering. Kemudian pada setiap cluster dilakukan analisis jeda waktu antar data deret waktu yang digunakan, yaitu data COVID-19 dan data vaksinasi. Terakhir dikembangkan model prediksi kasus positif COVID-19 menggunakan teknik Facebook Prophet dengan mempertimbangkan data vaksinasi. Model prediksi dikembangkan untuk masing-masing cluster. Analisis pelaksanaan vaksinasi dan jumlah kasus positif COVID-19 terdiri dari beberapa tahapan yaitu transformasi data, pemeriksaan multikolinearitas, analisis komponen utama, pengelompokkan kabupaten/kota, evaluasi hasil clustering, identifikasi jumlah cluster, dan terakhir interpretasi hasil cluster. Selanjutnya adalah analisis jeda waktu antara data deret waktu yang digunakan. Ada beberapa analisis jeda waktu yang dilakukan yang pertama analisis jeda waktu antara data COVID-19 dengan data vaksinasi pertama, vaksinasi kedua, dan vaksinasi ketiga. Berikutnya analisis jeda waktu antara data vaksinasi pertama dengan vaksinasi kedua, serta vaksinasi kedua dan vaksinasi ketiga. Analisis jeda waktu dilakukan menggunakan teknik cross-correlation. Tahapan terakhir pada penelitian ini adalah pemodelan prediksi COVID-19 di setiap cluster dengan mempertimbangkan data vaksinasi. Pemodelan prediksi menggunakan data representasi cluster sebagai masukan. Ada beberapa tahapan prediksi yang dilakukan yaitu smoothing dan transformasi data, pemodelan menggunakan model default Prophet, hyperparameter tuning, evaluasi model, prediksi kasus positif, dan analisis komponen Prophet. Hasil penelitian ini mengelompokkan 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur ke dalam empat cluster. Persentase penduduk yang sudah menerima vaksinasi ditemukan lebih tinggi pada daerah perkotaan dengan kepadatan penduduk yang tinggi serta kondisi perekonomian, pembangunan manusia, dan tingkat pendidikan lebih baik. Pada penelitian ini ditunjukkan pada daerah di cluster 3 dan cluster 4. Penyebaran COVID-19 juga ditemukan di daerah tersebut, yang ditunjukkan dengan kasus kumulatif COVID-19 per kapitanya yang lebih tinggi. Analisis jeda waktu dilakukan untuk mengetahui hubungan antara data deret waktu yang digunakan. Pada analisis jeda waktu antara data vaksinasi pertama dan data kasus positif COVID-19 di cluster 1
Keyword: COVID-19, FBProphet, hierarchical clustering, sosial-ekonomi-demografi, vaksinasi

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: