Judul: Pemodelan Conditional Autoregressive dengan Matriks Pembobot Ketetanggaan sampai Orde Dua (Studi Kasus: Penyakit Malaria di Papua).
Abstrak: Malaria adalah penyakit menular yang disebabkan plasmodium, yaitu makhluk hidup bersel satu yang termasuk ke dalam kelompok protozoa. Malaria ditularkan melalui gigitan nyamuk Anopheles betina yang mengandung plasmodium di dalamnya. Di Indonesia malaria ditemukan tersebar luas pada semua pulau dengan derajat dan berat infeksi yang bervariasi. Berdasarkan API (Annual Parasite Incidence), dilakukan stratifikasi dengan Indonesia Timur masuk dalam stratifikasi malaria tinggi. Tiga provinsi dengan API tertinggi yaitu Papua (42.64), Papua Barat (38.44) dan Nusa Tenggara Timur (16.37). Aspek spasial dinilai penting untuk dikaji karena penyebaran penyakit melalui nyamuk yang sangat dipengaruhi oleh iklim yang fluktuatif. Aspek yang menjadi fokus perhatian dalam spasial epidemiologi adalah faktor-faktor potensial yang berpengaruh pada kejadian penyakit di suatu lokasi. Salah satu model yang sering digunakan dalam menganalisis area terutama dalam bidang epidemiologi adalah model Conditional Autoregressive (CAR). Kedekatan geografis belum dapat ditransformasikan menjadi ketergantungan spasial antar Kabupaten/Kota yang sebenarnya dapat diarahkan untuk mendorong hubungan antar wilayah, bahkan wilayah yang dipisahkan oleh satu wilayah lainnya dapat memberikan pengaruh. Nilai korelasi spasial dengan menggunakan indeks moran sangat kecil, sehingga dengan menggunakan model CAR nilai korelasi spasial yang dihasilkan mengalami kenaikan. Nilai korelasi spasial untuk orde satu signifikan dengan 𝜌������̂ sebesar 0.7404, korelasi spasial untuk orde dua signifikan dengan 𝜌������̂ sebesar 0.5489 dan nilai korelasi spasial untuk orde dua melalui satu signifikan dengan 𝜌������̂ sebesar 0.4801. Model CAR (conditional autoregressive) yang terbaik adalah orde dua melalui orde satu dalam menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit malaria di Provinsi Papua karena memiliki nilai AIC dan ragam yang paling kecil yaitu -449.13 dan 1.22x10-9. Faktor-faktor yang signifikan pada orde dua dan orde dua melalui orde satu adalah rata-rata kecepatan angin, rata-rata curah hujan, dan pengobatan malaria dengan program dengan mendapatkan obat ACT.
Keyword: conditional autoregressive (CAR), indeks moran, malaria, orde dua.

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: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera