Judul: Identifikasi Sebaran Data Cacah dan Penerapan pada Kasus Tuberkulosis di Jawa Tengah
Abstrak: Suatu data pengamatan perlu diperhatikan pola sebarannya sebelum melakukan analisis statistika supaya menghasilkan analisis yang valid. Salah satu metode untuk mengetahui pola sebaran data yakni melalui nilai VMR (Variance Mean Ratio). Simulasi data cacah sebaran binomial negatif dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan pola sebaran data. Hasil kajian simulasi sebaran binomial negatif dari kombinasi parameter p dan n menunjukkan bahwa nilai VMR akan semakin kecil ketika nilai p besar dan sebaran binomial negatif ada kemungkinan terjadinya pergeseran pola sebaran poisson dan binomial ketika terjadi pergerakan nilai p. Perubahan rata-rata nilai VMR semakin stabil seiring dengan semakin besarnya ukuran contoh n. Perhitungan nilai VMR dapat dijadikan sebagai acuan untuk pendeteksian pola sebaran data cacah. Sebagian besar data yang ada di lapangan merupakan data cacah, seperti jumlah kasus Tuberkulosis (TB). TB merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh kuman mycobacterium tuberculosis dan menjadi salah satu dari 10 penyebab kematian di dunia. Sumber penularan utama adalah pasien TB BTA positif melalui percik renik dahak yang dikeluarkannya. Indonesia merupakan negara ketiga dengan insiden kasus TB tertinggi di dunia. Jawa Tengah termasuk salah satu dari tiga provinsi dengan jumlah kasus TB tertinggi di Indonesia yakni sebesar 49.520 kasus baru BTA positif tahun 2018. Perhitungan nilai VMR dan pengujian kecocokan sebaran data menunjukkan hasil bahwa jumlah kasus TB tahun 2018 di Jawa Tengah mengikuti sebaran binomial negatif. Selanjutnya dilakukan pemodelan regresi binomial negatif untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kasus TB. Penularan penyakit TB cenderung mengelompok dan dipengaruhi oleh faktor geografis (lingkungan, sosial, ekonomi). Sehingga diperlukan pemodelan data cacah yang mengakomodasi adanya heterogenitas spasial yakni analisis Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif (RTGBN). dst...
Keyword: count data, data distribution, GWNBR spatial heterogeneity, VMR

Judul: Pemodelan Tuberkulosis di Jawa Timur Tahun 2019 dengan Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif
Abstrak: Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara ke-2 tertinggi penderita tuberkulosis. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan angka penderita tuberkulosis tertinggi di Indonesia yaitu 64.311 kasus pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus tuberkulosis di Jawa Timur dengan menggunakan model spasial. Data penelitian ini diperoleh dari Statistik Kesehatan dan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2018 dan 2019. Angka tuberkulosis tertinggi terdapat pada Kota Madiun yaitu 401 kasus per 100.000 penduduk. Wilayah kota memiliki angka tuberkulosis yang tinggi dibandingkan dengan kabupaten. Jumlah kasus tuberkulosis merupakan data cacahan sehingga digunakan pendekatan dengan regresi Poisson. Data tuberkulosis Jawa Timur mengandung overdispersi sehingga digunakan model regresi binomial negatif untuk mengatasinya dan diperoleh AIC sebesar 433,98. Hasil uji Breusch Pagan menunjukkan terdapat efek keragaman, sehingga model spasial yang digunakan adalah regresi terboboti geografis binomial negatif (RTGBN). Pemodelan dengan metode RTGBN memperoleh AIC sebesar 414,467. Sehingga model RTGBN dipilih sebagai model terbaik. Pemodelan RTGBN membentuk 10 kelompok kabupaten/kota menurut peubah yang berpengaruh. Peubah persentase sanitasi layak dan tempat pengolahan makanan sehat merupakan peubah yang paling banyak berpengaruh terhadapat angka tuberkulosis di Jawa Timur., Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Indonesia is the second country with the highest number of tuberculosis. East Java is one of the provinces with the highest number of tuberculosis in Indonesia with 64,311 cases in 2019. This study aims to determine the factors that influence the number of tuberculosis cases in East Java by using a spatial model. This research data was obtained from Health Statistics and Health Profile of East Java Province in 2018 and 2019. The highest tuberculosis rate was in Madiun City with 401 cases per 100,000 population. Urban areas have high tuberculosis rates compared to districts. The number of tuberculosis is count data so the Poisson regression approach is used. East Java tuberculosis data contains overdispersion so that a negative binomial regression model is used. Breusch Pagan test result show that there is a heterogenity effect, so the spatial model used is a geographically weighted negative binomial regression (GWNBR) with AIC value was 414,467. So the GWNBR model was chosen as the best model. The significant coefficient of GWNBR model formed 10 groups. The percentage of proper sanitation and healthy food processing facilities is the variable that has the most influence on the tuberculosis rate in East Java.
Keyword: geographically weighted negative binomial regression, negative binomial, Poisson, tuberculosis

Judul: Pembuatan Sel Fotoelektrokimia Padat dengan Struktur ITO/CdS/Elektrolit/ITO
Abstrak: photoelectrochemical solid cell in ITO/CdS/Electrolyte/ITO structure has been succesfully composed through this research. The photoelectrochemical cell material is a layer of cadmium sulfide deposited onto an ITO-covering glass substrate. The CdS layer is used as a working electrode of the cell. The solid electrolyte used is a combination of chitosan-PEG-KI/I2. The concentration of KI/I2 was varied from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. The current-voltage output of the cell was measured under a light illumination of a tungsten lamp and the sun. The output voltage found increases around 50% when the KI/I2 consentration was raised from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. When the radiation intensity increased from 1.074 mW/m2 to 4.147 mW/m2, Voc voltage increased around threefold, Isc current increased around twice, and power efficiency increased around twice at a fixed concentration. The highest efficiency of the solar cells (on singlecell measurements) obtained at the concentrations of 0.5/0.05 M KI/I2. In a circuit consist of 4 solar cells, the highest power eficiency and FF produced by the serial circuit.
Keyword: