Judul: Geographically Weighted Negative Binomial Regression Modeling (Case study: The Number of Leper in West Java)
Abstrak: Banyaknya penderita kusta merupakan contoh kejadian cacah. Analisis yang dapat digunakan untuk memodelkan data cacah adalah regresi Poisson. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peubah-peubah yang berpengaruh terhadap banyaknya penderita kusta di Jawa Barat tahun 2019. Data yang digunakan merupakan data banyaknya penderita kusta tahun 2019 di tiap kabupaten/kota di Jawa Barat. Data pada penelitian ini memiliki kondisi overdispersi dan heterogenitas spasial antar kabupaten/kota. Overdispersi perlu diatasi dengan pemodelan regresi binomial negatif. Sedangkan heterogenitas spasial diatasi dengan menambahkan pembobot adaptive bisquare kernel pada regresi binomial negatif. Penelitian ini menghasilkan sepuluh kelompok kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap banyaknya penderita kusta melalui model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) dengan pembobot adaptive bisquare kernel. Secara umum peubah persentase rumah tangga ber-Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (ber-PHBS) berpengaruh signifikan di seluruh kabupaten/kota di Jawa Barat. Khusus untuk Kabupaten Bogor, Kota Depok, Kota Bogor, dan Kabupaten Pangandaran peubah persentase penduduk miskin tidak berpengaruh signifikan terhadap banyaknya penderita kusta., The number of leper in West Java is an example of the count data case. The analyzes commonly used in count data is Poisson regression. This research will determine the variables that influence the number of leper in West Java. The data used is the number of leper in West Java in 2019. This data has an overdispersion condition and spatial heterogenity. To handle overdispersion, the negative binomial regression model can be employed. While spatial heterogenity is overcome by adding adaptive bisquare kernel weight. This research resulted Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) with a weighting adaptive bisquare kernel classifies regency/city in West Java into ten groups based on the variables that sigfinicantly influence the number of leper. In general, the variable in the percentage of households with Clean and Healthy Behavior (PHBS) has a significant effect in all regency/city in West Java. Especially for Bogor Regency, Depok City, Bogor City, and Pangandaran Regency, the variable of the percentage of people poverty does not have a significant effect on the number leper.
Keyword: Leper, negative binomial regression, Poisson regression, overdispersion, geographically weighted negative binomial regression

Judul: Penerapan Regresi Binomial Negatif untuk  Mengatasi Overdispersi pada Regresi Poisson  Kasus Demam Berdarah di Jawa Barat
Abstrak: Demam berdarah dengue (DBD) telah menjadi penyakit endemik berbagai kota besar di Indonesia, termasuk Jawa Barat sebagai provinsi dengan jumlah kasus tertinggi. Jumlah kasus DBD merupakan data cacah yang mengikuti sebaran Poisson. Model regresi paling sederhana dalam memodelkan data cacahan adalah regresi Poisson. Namun, pada penerapannya regresi Poisson mengalami masalah overdispersi. Penanganan overdispersi pada regresi Poisson dapat ditangani menggunakan regresi binomial negatif. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan regresi binomial negatif dalam menganalisis data jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat yang mengalami overdispersi. Hasil pada penelitian ini adalah regresi binomial negatif merupakan model yang lebih baik dibandingkan regresi Poisson berdasarkan nilai AIC dan BIC yang diperoleh. Peubah-peubah yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus demam berdarah di Jawa Barat diantaranya adalah persentase penduduk miskin, kepadatan penduduk, dan rasio dokter umum terhadap puskesmas., Dengue hemorrhagic fever (DHF) has become an endemic disease in many big cities in Indonesia, including West Java as the province with the highest number of cases. The number of DHF cases is a count data that follows the Poisson distribution. The simplest regression model for count data is Poisson regression. However, in its application, Poisson regression has an overdispersion problem. Overdispersion in Poisson regression can be handled using negative binomial regression. In this study, negative binomial regression will be carried out for modelling the number of dengue fever case in West Java with overdispersion conditions. This study showed that negative binomial regression model perfomed better than Poisson regression based on the obtained AIC and BIC values. The variables that have been shown to have a significant effect on the number of dengue fever cases in West Java included the percentage of poor people, population density, and the ratio of general practitioners to puskesmas.
Keyword: dengue hemorrhagic fever, overdispersion, poisson regresision, negative binomial regression

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