Judul: Kajian Data Jumlah Kasus Baru Kusta di Pulau Jawa Menggunakan Pemodelan Linear Terampat dan Spasial
Abstrak: Data jumlah kasus baru kusta merupakan data cacah non negatif. Salah satu metode klasik yang digunakan untuk menganalisis data cacah adalah regresi Poisson. Namun apabila pada data respon yang diamati ditemukan adanya kondisi overdispersi (pada kasus ini, nilai ragam lebih besar dari rataan), maka regresi Poisson tidak tepat lagi untuk diterapkan. Teknik analisis regresi yang dapat diterapkan untuk mengatasi masalah overdispersi diantaranya yaitu regresi binomial negatif. Metode regresi binomial negatif kurang sesuai jika diterapkan pada data spasial yang menyebabkan perbedaan karakteristik antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Oleh karena itu diperlukan teknik analisis lain untuk mengatasi kondisi overdispersi dan mencakup pengaruh spasial. Metode Regresi Poisson Terboboti Geografis (RPTG) adalah salah satu metode yang dikembangkan untuk analisis data dengan memperhitungkan faktor spasial. Peubah respon yang diteliti merupakan peubah acak diskrit yang berdistribusi Poisson dan memperhatikan faktor spasial, maka hubungan antara peubah respon dalam hal ini jumlah kasus baru kusta dan peubah penjelas dapat diketahui dengan metode tersebut sehingga dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus baru kusta di tiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Sebagai perbandingan, digunakan pula metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (Regresi Binomial Negatif Terboboti Geografis/RBNTG) untuk penanganan overdispersi dan pengaruh spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa tahun 2017 menggunakan pemodelan linear terampat (yakni model regresi Poisson dan regresi binomial negatif) dan pemodelan spasial (RPTG dan RBNTG); membandingkan hasil dari keempat pemodelan tersebut untuk memperoleh pemodelan terbaik; dan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa berdasarkan pemodelan terbaik yang diperoleh. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Profil Kesehatan Tahun 2017 dari Dinas Kesehatan seluruh provinsi di Pulau Jawa dan publikasi Daerah Dalam Angka Tahun 2018 dari BPS Provinsi di Pulau Jawa. Unit pengamatan yang digunakan adalah seluruh kabupaten/kota di Pulau Jawa yang ada sebanyak 119 kabupaten/kota. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah kasus baru kusta pada tahun 2017. Peubah penjelas yang diamati yaitu jumlah penduduk, persentase balita yang diimunisasi BCG, persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat, persentase rumah sehat, persentase jumlah penduduk dengan akses air minum layak, persentase jumlah penduduk dengan sanitasi layak, dan rata-rata tenaga kesehatan per desa/kelurahan. Dari hasil eksplorasi data diperoleh nilai jangkauan dan ragam yang besar pada data jumlah kasus baru kusta di Pulau Jawa mengindikasikan jumlah kasus baru kusta yang beragam pada tiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hubungan antara jumlah kasus baru kusta dan faktor-faktor yang memengaruhinya dianalisis menggunakan analisis regresi Poisson. Pemeriksaan overdispersi pada data jumlah kasus baru kusta dilakukan dengan uji dispersi menghasilkan nilai sebesar 51.61 yang lebih dari 1 menunjukkan adanya overdispersi. Keberadaan overdispersi dalam model harus diatasi, salah satunya dengan menggunakan regresi binomial negatif. Nilai AIC dan BIC dari model regresi binomial negatif jauh lebih rendah dibandingkan model regresi Poisson. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi binomial negatif lebih baik daripada model regresi Poisson. Namun masih ada masalah keragaman spasial yang belum diatasi. Adanya keragaman spasial antara satu titik pengamatan dengan titik pengamatan lainnya dapat dilihat dengan pengujian Breusch-Pagan. Dari hasil pengolahan uji ini diperoleh nilai statistik BP sebesar 28.409
Keyword: kasus baru kusta, keragaman spasial, overdispersi, RBNTG

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: Membran Komposit Kitosan-Zeolit untuk Aplikasi Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct methanol fuel cell (DMFC) is a fuel cell that utilize methanol as the fuel source. The electrolyte membrane used in the DMFC system in this research was chitosan-zeolite composite membrane. The composite membrane was synthesized with chitosan-zeolite composition variation of 1:1, 1:2, 1:3, and 2:1. The membranes were analyzed by Fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR) and scanning electron microscope, and for the specific gravity. Membrane performances were tested with methanol uptake, methanol permeability, conductivity, and potential difference in the DMFC system. The FTIR spectrum showed no formation of new functional groups inducating that the composite membrane was a result of physical mixing. Morphological analysis showed that the membrane was nonporous. Chitosan-zeolite 1:3 composite membrane had the highest specific gravity and methanol uptake, 1.4226 g/mL and 41.44%, respectively. The highest proton conductivity was showed by the 1:2 chitosanzeolite composite membrane, namely 7.2946× 10-7 S/cm. Based on this research results, chitosan-zeolite composite membrane can be applied in DMFC system.
Keyword: