Judul: Penentuan Wilayah Rawan Demam Berdarah Dengue Di Indonesia Dan Analisis Pengaruh Pola Hujan Terhadap Tingkat Serangan (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu)
Abstrak: Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan suatu penyakit menular yang masih menimbulkan masalah kesehatan di Indonesia. DBD pertama kali ditemukan pada tahun 1968 di Surabaya, semenjak itu jumlah penderita DBD cenderung meningkat dan menyebar ke seluruh wilayah Indonesia. Untuk itu, dalam menentukan langkah-langkah operasional dalam penanggulangan dan pemberantasan DBD di Indonesia perlu dilakukan analisis data kasus DBD dalam pemetaan wilayah rawan DBD dan analisis faktor-faktor penyebab meningkatnya DBD. Faktor Lingkungan di duga berpengaruh besar terhadap peningkatan dan penularan penyakit tular nyamuk seperti DBD. Faktor lingkungan terdiri dari lingkungan fisik, lingkungan biologi, lingkungan sosial ekonomi dan budaya serta sistem pelayanan kesehatan. Faktor lingkungan dinilai berperanan penting terhadap meningkatnya penyakit DBD adalah lingkungan fisik seperti iklim. Faktor iklim yang sangat berpengaruh adalah curah hujan, karena curah hujan merupakan habitat stadium pradewasa nyamuk vektor DBD. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan wilayah rawan Demam Berdarah Dengue (DBD) tiap kabupaten di Indonesia berdasarkan nilai Indeks kerawanan. Selain itu, untuk melihat pengaruh pola hujan terhadap tingkat serangan DBD dengan menggunakan studi kasus Kabupaten Indramayu. Penentuan wilayah rawan DBD dilakukan untuk tiap kabupaten di seluruh Indonesia. Penentuan wilayah rawan berdasarkan indeks kerawanan tiap kabupaten. Indeks kerawanan diperoleh berdasarkan pembobotan dari Incidence Rate (IR), Frekuensi Tahun Kejadian (FK) dan Deret Tahun Kejadian DBD per tahun untuk setiap kabupaten. Untuk penentuan Indeks kerawanan tiap kabupaten digunakan persamaan: IK = 0.3 * IR + 0.3 * FK + 0.4 * DKDB, dimana IR = Incidence Rate, FK = frekuensi tahun kejadian dan DKDB = deret tahun kejadian DBD . Hasil indeks kerawanan diklasifikasikan kedalam kategori aman, agak aman, rawan, agak rawan dan sangat rawan berdasarkan metode kuartil pola sebaran data. Indeks kerawanan tiap kabupaten yang telah diklasifikasikan yang telah diklasifikasikan ke peta dengan bantuan software Arc View 3.3 menggunakan sistem pewarnaan. Selanjutnya dilihat peluang IR DBD pada kondisi ringan, sedang dan berat berdasarkan kategori curah hujan normal, atas normal dan bawah normal. Berdasarkan nilai indeks kerawanan DBD tiap kabupaten didapatkan wilayah Sumatera memiliki 5 kabupaten sangat rawan, 14 kabupaten rawan, 21 kabupaten agak rawan, dan 31 kabupaten agak aman. Wilayah Jawa-Bali terdapat 58 kabupaten sangat rawan, 42 kabupaten rawan, 13 kabupaten agak rawan dan 3 kabupaten agak aman. Wilayah Nusa Tenggara tidak terdapat kabupaten sangat rawan, 2 kabupaten rawan, 4 kabupaten agak rawan, 13 kabupaten agak aman. Wilayah Kalimantan terdapat 5 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan dan 14 kabupaten agak rawan, dan 4 kabupaten agak aman. Wilayah Sulawesi terdapat 6 kabupaten sangat rawan, 6 kabupaten rawan, 16 kabupaten agak rawan, dan 11 kabupaten agak aman. Wilayah Maluku terdapat 4 kabupaten kategori agak aman dan 1 kabupaten kategori agak rawan. Wilayah Irian Jaya terdapat 1 kabupaten rawan, 3 kabupaten agak rawan, 34 kabupaten agak aman dan 2 kabupaten yang dinyatakan aman. Untuk, peluang IR DBD berat tertinggi terjadi sebesar 80 % pada kondisi curah hujan curah hujan bulanan atas normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya juga atas normal. Sedangkan peluang IR DBD sedang terjadi sebesar 0 % p pada kondisi curah hujan curah hujan bulanan normal dan curah hujan tiga bulanan sebelumnya atas normal, normal dan bawah normal.
Keyword: 

Judul: Analisis Pola Penyebaran dan Faktor yang Mempengaruhi Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Provinsi Jawa Tengah
Abstrak: Penyakit demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit yang mengancam kesehatan manusia. Apabila penyakit tersebut menimbulkan peningkatan jumlah penderita maupun wilayah yang terjangkit secara berkala dapat dianggap sebagai kejadian luar biasa (KLB). Pada tahun 2015 Jawa Tengah merupakan Provinsi yang memiliki jumlah kasus DBD tertinggi nomor tiga di Indonesia (Kemenkes 2016). Kasus DBD yang ada di kabupaten/kota tentunya memiliki karakteristik yang berbeda-beda, melihat kondisi geografis, potensi wilayah, fasilitas kesehatan, maupun hal-hal lain yang melatarbelakanginya. Berdasarkan nilai indeks Moran lokal yang divisualisasikan melalui peta tematik, beberapa wilayah yang berdekatan cenderung berada dalam kelompok kuadran yang sama. Ada dua kuadran yang signifikan dalam menggambarkan pola penyebaran kasus DBD yaitu kuadran High-high dan Low-low. Hal ini mengindikasikan adanya pengaruh spasial pada jumlah kasus DBD, sehingga digunakan analisis regresi spasial. Berdasarkan nilai AIC, R², dan Adjusted R², model otoregresif spasial (SAR) sudah cukup baik untuk digunakan dalam memodelkan jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Tengah. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Tengah tahun 2015 adalah jumlah puskesmas per 1000 penduduk (X₁), jumlah polindes per 1000 penduduk (X₂), kepadatan penduduk (X₃), persentase penduduk terhadap akses air minum berkelanjutan layak (X₆), persentase kualitas air yang bebas bakteri, jamur dan bahan kimia (X₇), dan jumlah sarana mata air terlindungi (X₈).
Keyword: kasus DBD, asosiasi spasial, regresi linier berganda, regresi spasial, model SAR

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: