Judul: Identification of Factors Influencing HIV Cases in Indonesia in 2018 Using Mixed Geographically Weighted Regression
Abstrak: HIV (Human Immunodeficiency Virus) merupakan penyakit yang termasuk penyakit epidemis di Indonesia. Secara nasional, angka kasus positif HIV mengalami kenaikan dari tahun 2011 hingga tahun 2019. Provinsi Papua, dan Papua Barat memiliki status generalized epidemic karena memiliki prevalensi di Kasus positif pada ibu hamil lebih dari 1%. Sedangkan di daerah Pulau Jawa, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, dan pulau-pulau lainnya didominasi oleh concentrated epidemic dan low level epidemic. Hal tersebut mengindikasikan adanya unsur spasial pada sebaran Kasus HIV. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi Kasus HIV di setiap kabupaten/kota menggunakan analisis Regresi Terboboti Geografis Campuran. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Kasus HIV sebagai peubah respon, sedangkan untuk peubah penjelas meliputi Populasi Kunci, Kasus positif pada ibu hamil, Pasien Tuberkulosis, Tingkat Kemiskinan, dan Tingkat Pengangguran yang bersumber dari Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes RI), Badan Pembangunan Perencanaan Nasional (Bappenas), dan Badan Pusat Statistik (BPS). Lokasi amatan meliputi 390 kabupaten/kota di Indonesia. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Regresi Terboboti Geografis Campuran (RTGC). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa peubah Populasi Kunci merupakan peubah yang berpengaruh secara global, sedangkan peubah penjelas Kasus positif pada ibu hamil, Pasien Tuberkulosis, Tingkat Kemiskinan, dan Tingkat Pengangguran merupakan peubah yang berpengaruh secara lokal. Pengelompokkan berdasarkan signifikansi peubah penjelas RTGC menghasilkan sebanyak 13 kelompok. Peubah Kasus positif pada ibu hamil sebagian besar berpengaruh nyata pada kabupaten/kota di Indonesia bagian timur, sedangkan pada peubah penjelas Tingkat Pengangguran berpengaruh nyata pada sebagian besar kabupaten/kota di Indonesia bagian barat. Peubah penjelas Pasien Tuberkulosis dan Tingkat Kemiskinan memilik pengaruh nyata yang menyebar rata pada seluruh kabupaten/kota di Indonesia.
Keyword: HIV, key population, general population, mixed geographically weighted regression, spatial

Judul: Application of Geographically Weighted Regression toward Tuberculosis Cases in West Java, Central Java, and East Java Provincies in 2020
Abstrak: Tuberkulosis merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Indonesia merupakan negara dengan penderita tuberkulosis tertinggi ke-2 di seluruh dunia. Kasus tuberkulosis pada Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur tahun 2020 sebesar 164.084 kasus. Kasus tuberkulosis di ketiga provinsi tersebut hampir mencapai setengah dari jumlah seluruh kasus tuberkulosis di Indonesia yaitu sebesar 46%. Data yang digunakan adalah data tuberkulosis yang diperoleh dari Dinas Kesehatan dan Badan Pusat Statistik di ketiga provinsi tahun 2020 dengan unit amatan sebanyak 100 kabupaten atau kota. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan Regresi Terboboti Geografis (RTG) pada kasus tuberkulosis dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kasus tuberkulosis untuk setiap kabupaten atau kota di ketiga provinsi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa diantara keempat fungsi pembobot spasial yang dicobakan, model RTG fixed gaussian kernel memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan fungsi pembobot lainnya dengan R^2 63,29%, AIC -496,7707 dan RMSE 0,0185. Model RTG fixed gaussian kernel membentuk lima kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten atau kota. Koefisien determinasi lokal yang diperoleh berkisar antara 54,6% sampai dengan 85,5% yang menandakan bahwa performa model pada tiap kabupaten/kota cukup baik.
Keyword: fixed gaussian kernel, regresi terboboti geografis, tuberkulosis

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