Judul: Kajian Data Jumlah Kasus Baru Kusta di Pulau Jawa Menggunakan Pemodelan Linear Terampat dan Spasial
Abstrak: Data jumlah kasus baru kusta merupakan data cacah non negatif. Salah satu metode klasik yang digunakan untuk menganalisis data cacah adalah regresi Poisson. Namun apabila pada data respon yang diamati ditemukan adanya kondisi overdispersi (pada kasus ini, nilai ragam lebih besar dari rataan), maka regresi Poisson tidak tepat lagi untuk diterapkan. Teknik analisis regresi yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah overdispersi diantaranya yaitu regresi binomial negatif. Metode regresi binomial negatif kurang sesuai jika diterapkan pada data spasial yang menyebabkan perbedaan karakteristik antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Oleh karena itu diperlukan teknik analisis lain untuk mengatasi kondisi overdispersi dan mencakup pengaruh spasial. Metode Regresi Poisson Terboboti Geografis (RPTG) adalah salah satu metode yang dikembangkan untuk analisis data dengan memperhitungkan faktor spasial. Peubah respon yang diteliti merupakan peubah acak diskrit yang berdistribusi Poisson dan memperhatikan faktor spasial, maka hubungan antara peubah respon dalam hal ini jumlah kasus baru kusta dan peubah penjelas dapat diketahui dengan metode tersebut sehingga dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus baru kusta di tiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Sebagai perbandingan, digunakan pula metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Regresi Binomial Negatif Terboboti Geografis/RBNTG) untuk penanganan overdispersi dan pengaruh spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa tahun 2017 menggunakan pemodelan linear terampat (yakni model regresi Poisson dan regresi binomial negatif) dan pemodelan spasial (RPTG dan RBNTG); membandingkan hasil dari keempat pemodelan tersebut untuk memperoleh pemodelan terbaik; dan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa berdasarkan pemodelan terbaik yang diperoleh. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Profil Kesehatan Tahun 2017 dari Dinas Kesehatan seluruh provinsi di Pulau Jawa dan publikasi Daerah Dalam Angka Tahun 2018 dari BPS Provinsi di Pulau Jawa. Unit pengamatan yang digunakan adalah seluruh kabupaten/kota di Pulau Jawa yang ada sebanyak 119 kabupaten/kota. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah kasus baru kusta pada tahun 2017. Peubah penjelas yang diamati yaitu jumlah penduduk, persentase balita yang diimunisasi BCG, persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat, persentase rumah sehat, persentase jumlah penduduk dengan akses air minum layak, persentase jumlah penduduk dengan sanitasi layak, dan rata-rata tenaga kesehatan per desa/kelurahan. Dari hasil eksplorasi data diperoleh nilai jangkauan dan ragam yang besar pada data jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa mengindikasikan jumlah kasus baru kusta yang beragam pada tiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hubungan antara jumlah kasus baru kusta dan faktor-faktor yang memengaruhinya dianalisis menggunakan analisis regresi Poisson. Pemeriksaan overdispersi pada data jumlah kasus baru kusta dilakukan dengan uji dispersi menghasilkan nilai sebesar 51.61 yang lebih dari 1 menunjukkan adanya overdispersi. Keberadaan overdispersi dalam model harus diatasi, salah satunya dengan menggunakan regresi binomial negatif. Nilai AIC dan BIC dari model regresi binomial negatif jauh lebih rendah dibandingkan model regresi Poisson. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi binomial negatif lebih baik daripada model regresi Poisson. Namun masih ada masalah keragaman spasial yang belum diatasi. Adanya keragaman spasial antara satu titik pengamatan dengan titik pengamatan lainnya dapat dilihat dengan pengujian Breusch-Pagan. Dari hasil pengolahan uji ini diperoleh nilai statistik BP sebesar 28.409
Keyword: kasus baru kusta, keragaman spasial, overdispersi, RBNTG

Judul: Penerapan Regresi Kuantil Spasial Otoregresif Untuk Data Produk Domestik Regional Bruto (Studi Kasus: 113 Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Tahun 2010)
Abstrak: Analisis regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas. Metode ini memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi, salah satunya adalah kebebasan antar pengamatan. Apabila suatu pengamatan memiliki efek spasial, yaitu suatu pengamatan pada daerah tertentu dipengaruhi oleh daerah yang berada disekitarnya, maka metode yang digunakan adalah analisis regresi spasial. Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Pemodelan spasial otoregresif (spatial autoregressive model/ SAR) dilakukan apabila terdapat ketergantungan spasial pada peubah respon. Pada saat asumsi kehomogenan ragam tidak terpenuhi pada pemodelan SAR, maka permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan pemodelan regresi terboboti (geographically weighted regression/GWR). Alternatif lain dalam menangani permasalahan keheterogenan ragam spasial yaitu dengan model regresi kuantil spasial otoregresif (spatial autoregressive quantile regression/SARQR). Model ini merupakan gabungan antara model SAR dengan regresi kuantil (quantile regression /QR). Pendugaan parameter model SARQR menggunakan metode regresi kuantil peubah instrumen (Instrumetal Variable Quantile Regression/IVQR). Pemodelan GWR terhadap peubah respon nilai PDRB pada 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa pada Tahun 2010 pernah dilakukan oleh Fatulloh (2013). Pada penelitian ini, pemodelan nilai PDRB menggunakan model SARQR. Model SARQR dapat mengatasi efek spasial yang terjadi pada data dengan menetapkan beberapa model berbeda pada setiap kelompok kuantil, sehingga dapat ditentukan faktor-faktor yang mempengaruhi nilai PDRB di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu data Potensi Desa (PODES), PDRB kabupaten/kota, dan jumlah penduduk tingkat kabupaten/kota. Peubah penjelas yang diamati antara lain, persentase penduduk miskin (X1), rasio fasilitas pendidikan/ jumlah penduduk (X4), angka harapan hidup (X6), potensi desa laut (X11), rasio kepala keluarga menggunakan listrik (X14), jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Hasil penelitian menunjukkan terdapat lima kelompok kuantil dengan nilai quantile verification skill score (QVSS) terbaik , yaitu kuantil 0.1, 0.5, 0.75, 0.85 dan 0.99. Setiap kelompok memiliki model yang berbeda dengan faktor yang mempengaruhi perubahan nilai PDRB juga berbeda. Kelompok kuantil ke-0.1, 0.25, dan 0.99 dipengaruhi oleh dua faktor yang bepengaruh nyata, yaitu rasio fasilitas pendidikan/jumlah penduduk (X4), dan jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Sedangkan pada kuantil ke-0.5 dan 0.99 terdapat satu peubah tambahan yaitu potensi desa laut (X11). Semua peubah memiliki nilai dugaan koefisien positif yang berarti kenaikan tiga faktor tersebut akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB di kabupaten/kota Pulau Jawa. Nilai Breusch-Pagan (BP) pada setiap model yang lebih kecil dibandingkan model SAR (BP=8.44). Hal ini menunjukkan bahwa model SARQR tidak hanya mampu mengatasi ketergantungan spasial akan tetapi model ini juga mampu mengatasi keheterogenan ragam yang terjadi pada data nilai PDRB di Pulau Jawa.
Keyword: heterokedastisitas, spasial otoregresif, regresi kuantil, regresi kuantil spasial otoregresif

Judul: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: