Judul: Analisis Gerombol Data Deret Waktu pada Pola Penyebaran dan Prediksi Kasus Positif Malaria di Provinsi Papua
Abstrak: Malaria disebabkan oleh parasit yang ditransmisikan oleh nyamuk Anopheles dan menjadi ancaman kesehatan global dengan risiko tinggi di Indonesia, terutama di Indonesia bagian timur. Provinsi Papua melaporkan tingkat insiden parasit malaria tertinggi pada tahun 2019 di Indonesia. Walaupun upaya pencegahan, termasuk distribusi kelambu massal dan pelatihan tenaga kesehatan, jumlah kasus masih tergolong tinggi. Saat ini, penelitian yang fokus pada pola penyebaran malaria masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penyebaran malaria dengan mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Papua menggunakan penggerombolan data deret waktu dengan jarak dynamic time warping (DTW) dan memprediksi peningkatan jumlah kasus positif malaria di setiap gerombol menggunakan support vector regression (SVR). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa 29 wilayah dikelompokkan menggunakan k-medoid dengan jarak DTW yang menghasilkan 4 gerombol dengan koefisien silhouette sebesar 0,668. Model SVR berdasarkan data prototype dari setiap kelompok yang terbentuk menghasilkan metrik evaluasi MAPE yang berada pada rentang 6-17%, menunjukkan kinerja prediksi masih tergolong baik. Prediksi selama enam bulan (Januari 2023 hingga Juni 2023) menunjukkan fluktuasi yang berbeda untuk setiap gerombol. Selanjutnya, lembaga kesehatan dapat mempertimbangkan strategi intervensi kesehatan untuk melakukan eliminasi malaria berdasarkan hasil penelitian ini., Malaria is caused by parasites transmitted by Anopheles mosquitoes and is a global health threat with high risk in Indonesia, especially in eastern parts of the country. Papua Province reported the highest Annual Parasite Incidence (API) of malaria in 2019 in Indonesia. Despite prevention efforts, including mass distribution of bed nets and medical staff training, the incidence rate remains high. Currently, research focusing on malaria distribution patterns is limited. Therefore, this study aims to identify malaria distribution patterns by clustering districts/cities in Papua Province using Cluster Analysis of Time Series Data with Dynamic Time Warping (DTW) distance and predict the increase in the malaria positive cases in each cluster using Support Vector Regression (SVR). The results of this study reveal that 29 regions were clustered using the k-medoid with DTW distance, resulting in 4 clusters with a silhouette coefficient of 0,668. SVR modeling, based on prototypes from the formed clusters, yielded evaluation metrics such as MAPE ranging from 6-17%, indicating a good forecasting performance. Predictions over six months (January 2023 to June 2023) showed varying fluctuations for each cluster. Additionally, public health officials can consider the seasonal patterns of malaria cases and the effectiveness of previous intervention strategies in their decision-making.
Keyword: Forecasting, Support Vector Regression, Dynamic Time Warping, Malaria, Time Series Clustering

Judul: Penentuan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penyebaran Malaria di Indonesia Tahun 2017 dengan Regresi Terboboti Geografis Kekar
Abstrak: Malaria menjadi salah satu masalah kesehatan yang dapat menyebabkan kematian. Morbiditas malaria pada suatu wilayah ditentukan dengan Annual Parasite Incidence (API) per tahun, yaitu jumlah kasus positif malaria per 1 000 penduduk dalam satu tahun. Selain negara-negara di Afrika, Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah kasus malaria tertinggi. Satu wilayah dengan kasus malaria tinggi akan menyebarkan malaria ke wilayah lainnya. Hal ini mengindikasikan adanya unsur spasial dalam penyebaran malaria di berbagai daerah. Setiap kabupaten/kota memiliki kondisi geografis, masalah lingkungan, masalah perilaku penduduk, dan akses terhadap pelayanan kesehatan yang berbedabeda. Perbedaan kondisi di setiap kabupaten atau kota tersebut dapat menyebabkan perbedaan dalam penyebaran malaria di setiap kabupaten atau kota. Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah metode yang dapat diterapkan untuk masalah keheterogenan ragam akibat adanya pengaruh spasial. Metode RTG tidak resisten terhadap pencilan sehingga apabila terdapat pencilan pada data maka akan mengakibatkan kekeliruan pada kesimpulan hubungan regresi. Penelitian ini menggunakan analisis RTG Kekar (RTGK) dengan metode penduga M untuk menangani pencilan tersebut. Metode RTGK dengan penduga M menghasilkan nilai pseudo- ��������2 sebesar 81.05% yang lebih baik dari model RTG. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap nilai API berbeda-beda tiap lokasinya. Penelitian ini menggunakan lima peubah penjelas yang diindikasikan sebagai faktor yang memengaruhi nilai API, yaitu suspek, Plasmodium vivax, Plasmodium falciparum, Slide Positivity Rate (SPR), dan Annual Blood Examination Rate (ABER). Peubah Plasmodium vivax berpengaruh di Pulau Sumatera, Pulau Jawa, Pulau Kalimantan dan Pulau Sulawesi. Peubah Plasmodium falciparum berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian besar Pulau Jawa, Pulau Kalimantan, dan sebagian besar Pulau Sulawesi. Peubah SPR berpengaruh di Pulau Sumatera, sebagian kecil Pulau Jawa dan Pulau Kalimantan, sebagian besar Pulau Sulawesi dan seluruh Pulau Papua. Peubah Annual Blood Examination Rate (ABER) berpengaruh di seluruh Indonesia.
Keyword: annual parasite incidence, pencilan, regresi terboboti geografis, robust

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: