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: Model Bayes Spasial Poisson untuk Prediksi Tingkat Risiko Relatif Penderita Tuberculosis di Provinsi Jawa Barat Tahun 2016
Abstrak: Penyakit Tuberculosis (TB) disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit TB menjadi penyebab kematian terbanyak kesembilan pada tahun 2016 dengan jumlah kematian sebanyak 1.3 juta orang di seluruh dunia. Terdapat sekitar 10.4 juta orang yang menderita penyakit TB di seluruh dunia dan 56% berada di 5 negara yaitu India, Indonesia, China, Philipina dan Pakistan. Indonesia merupakan negara dengan jumlah penderita TB terbanyak kedua di dunia pada tahun 2016. Jumlah penderita TB di Indonesia sebanyak 298 128 orang pada tahun 2016. Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penderita penyakit TB terbanyak di Indonesia dengan jumlah penderita sebanyak 52 328 orang dan rata-rata tingkat kesembuhan sebesar 76.24%. Pemerintah Provinsi Jawa Barat menetapkan pengendalian penyakit menular sebagai salah satu program prioritas bidang kesehatan pada Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD). Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk mencegah penyebaran TB adalah dengan mengidentifikasi faktor penyebab dan memetakan daerah dengan tingkat risiko tinggi. Pemetaan tingkat risiko relatif penyebaran penyakit TB memerlukan pemodelan yang dapat menghasilkan hasil yang baik, akurat dan dapat menangkap pola spasial pada data. Permasalahan yang sering terjadi dalam analisis data spasial adalah terjadinya autokorelasi spasial. Autokorelasi dapat disebabkan terdapat peubah penjelas yang tidak dimasukkan ke model atau pengaruh spasial daerah sekitarnya. Permasalahan ini dapat diatasi dengan beberapa model statistik, salah satunya model Conditional Autoregressive (CAR). Pada model CAR, autokorelasi spasial ditambahkan ke dalam komponen model linier sebagai komponen acak yang berkorelasi spasial. Penyebaran penyakit TB diasumsikan menyebar Poisson. Pemodelan CAR umumnya menggunakan metode pendugaan Bayes. Metode yang dapat menghasilkan pendugaan sebaran posterior yang efisien adalah Integrated Nested Laplace Aproximation (INLA). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan dengan model Bayes spasial Poisson untuk prediksi tingkat risiko relatif penderita TB di Provinsi Jawa Barat tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa autokorelasi ordo satu nyata dengan koefisien sebesar 0.184. Disamping itu, model terbaik adalah model CAR BYM dengan nilai DIC sebesar 233.34 dan nilai MAD sebesar 1.82. Peubah penjelas yang nyata adalah peubah HIV. Peubah yang tidak nyata yaitu jumlah pengobatan lengkap (JPL), jumlah rumah tangga berprilaku hidup bersih dan sehat (PHBS), dan jumlah penduduk bukan perokok (PBP). Durasi komputasi model CAR dengan metode INLA sangat cepat dengan durasi antara 6.48-13 detik. Pendugaan tingkat risiko relatif penyakit TB dengan model BYM menghasilkan dugaan yang akurat dan dapat dimanfaatkan oleh pihak terkait sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan untuk penanggulangan TB di Provinsi Jawa Barat.
Keyword: Autokorelasi Spasial, Conditional Autoregressive, Poisson

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi