Judul: Identifikasi Radionuklida di Air di Luar Kawasan Puspiptek Dikaitkan dengan Kegiatan Pusat Penelitian Tenaga Atom Serpong
Abstrak: Radionuklida adalah isotop suatu unsur yang tidak stabil, untuk menjadi isotop unsur lain dengan melepaskan kelebihan energinya dalam bentuk radiasi nuklir. Radionuklida itu akan mengalami peluruhan sambil memancarkan radiasi berupa partikel alfa, beta, dan sinar gama. Radiasi ini akan berinteraksi dengan bahan biologis dan energi dilepaskan ke bahan tersebut. Pencemaran ekosistem oleh radionuklida dapat berasal dari sumber alami dan dari sumber buatan. Radionuklida pencemar yang masuk ke dalam ekosistem akan mengikuti lintas rantai makanan makhluk hidup dalam biosfer dan dapat berakhir pada jaringan tubuh manusia.
Keyword: 

Judul: Model distribusi spasial radionuklida pada kecelakaan PLTN (Simulasi di PLTN Muria)
Abstrak: PLTN memiliki kelebihan dalam hal keefisienan menghasilkan energi listrik, sekaligus memiliki kekurangan yang dapat mencemari lingkungan secara luas apabila PLTN mengalami kecelakaan parah. Kecelakaan yang dimaksud akan menyebabkan kebocoran reaktor yang mendispersikan radionuklida hasil fissi ke lingkungan, terdispersi ke udara, terdeposisi oleh hujan dan sampai pada permukaan darat. Model distribusi spasial radionuklida diperlukan untuk memprediksi pola sebaran radionuklida jika terjadi kecelakaan parah yang memberi gambaran perpindahan radionuklida ke lingkungan. Penelitian dimaksudkan untuk mempetakan distribusi radionuklida di lingkungan wilayah studi yang ditimbulkan oleh kecelakaan PLTN yang mungkin terjadi dengan tujuan: (1) untuk mengetahui faktor kondisi lingkungan wilayah studi, jarak dan waktu terhadap distibusi setiap jenis radionuklida; (2) untuk mengetahui pola distribusi radionuklida di lingkungan dengan bantuan perangkat lunak “GIS” dari waktu ke waktu; (3) untuk dapat menentukan zonasi kedaruratan apabila kecelakan nuklir terjadi di wilayah studi; (4) untuk dapat memprediksi luasan distribusi radionuklida dari kecelakaan PLTN Muria di masa depan. Metoda dalam mempetakan distribusi radionuklida secara spasial pada kecelakaan PLTN Muria diawali dengan asumsi telah terjadi kerusakan parah reaktor jenis PWR pada materi pelindung berlapis bahan bakar urarium sehingga tidak mampu menahan radionuklida terdistribusi ke luar lingkungan dan diasumsikan sumber radionuklida dapat ditangani dalam waktu 7 hari. Densitas radionuklida yang mencapai lingkungan, dihitung dari sumber inventory reaktor dengan memperhatikan factor kondisi lingkungan wilayah studi. Radionuklida yang mencapai permukaan darat dihitung dengan memperhatikan faktor deposisi, serapan tanah, dan serapan akar vegetasi. Pemodelan distribusi spasial radionuklida dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcGis 9.3, metoda radial basis function (RBF) teprhadap wilayah studi yang terdiri dari 260 wilayah desa dalam 22 kecamatan di 4 kabupaten meliputi kabupaten Jepara, Demak, Kudus dan Pati. Pemodelan spasial dilakukan dengan cara mendistribusikan data hasil perhitungan pada koordinat permukaan wilayah studi pada arah 360o menggunakan 16 arah mata angin dari jarak sumber mulai radius 200 m sampai dengan 35000 m.
Keyword: 

Judul: Credit risk modeling using logistic ridge regression
Abstrak: The growth of credit of national banking may cause a greater risk faced by banks. One thing we must highlight is a way to determine whether the new applicant will be good in loan repayments. A well known and widely used method for classifying the new applicant of credit is Logistic Regression. Multicollinearity is a problem that is frequently encountered in model building. Usually, variable selection method is used for handling this problem. But sometimes it creates a new problem when the important variable does not enter to the model. Logistic Ridge Regression could be an alternative in logistic regression when multicollinearity exists. The advantage of this method is that it can handle multicollinearity without deleting any predictor variables. This research compared the performance of logistic ridge regression and logistic regression with variable selection to predict the collectability status of new applicants of credit. There were 1000 observations of German Credit data set. The 740 observations were used for modeling and 260 observations were used for validation. Backward was the best among other selection variable methods which had the highest c statistic and the model was fit by Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit Test. By using backward logistic regression, it showed that among 17 variables there were eight variables which were significant in the wald test. There were many significant correlations among the predictors but the highest correlation coefficient was 0.628 which exist between duration of credit (V1) and credit amount (V2).The ridge parameter or λ was 0.001. The optimal cut point of backward logistic regression was 0.680, while for logistic ridge regression was 0.677. By comparing the c statistic and the total correctly predicted cases, we can see that the logistic ridge regression was better than backward logistic regression in training data. However, with testing data (validation), backward logistic regression was better. To have a better understanding of the model with higher correlation values between V1 and V2, V2* was generated to replace V2 and logistic regression with variable selection and ridge were also built. The result pointed out that logistic ridge regression has a little higher capability to predict the new applicant’s collectability status than logistic regression with variable selection.
Keyword: