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: Analisis Regresi Gerombol Spasial pada Skor Getis Data Prevalensi Malaria Indonesia Tahun 2017
Abstrak: Malaria merupakan penyakit yang masih endemis di Indonesia. Secara nasional angka kesakitan malaria terus menurun selama tahun 2009 sampai 2017. Wilayah Indonesia bagian timur seperti Provinsi Papua, Papua Barat, dan Nusa Tenggara Timur masih didominasi dengan status endemis tinggi, sebaliknya, wilayah Indonesia bagian barat yaitu Pulau Sumatera dan Pulau Jawa sebagian besar berstatus endemis rendah bahkan bebas malaria. Hal tersebut mengindikasikan endemisitas malaria memiliki pola menggerombol. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Annual Parasite Incidence (API) sebagai peubah respon, serta Slide Positivity Rate (SPR), Annual Blood Examination (ABER), jumlah kasus positif anak usia 1-14 tahun, jumlah kasus Plasmodium falciparum, dan Plasmodium vivax sebagai peubah penjelas. Lokasi amatan meliputi seluruh kabupaten/kota di Indonesia. Data tersebut mengandung autokorelasi spasial, sehingga digunakan Getis Ord Gi* dalam analisis regresi gerombol. Metode yang digunakan untuk menggerombolkan adalah Finite Mixture Model (FMM). Hasil penelitian menunjukkan gerombol yang terbentuk sebanyak tiga. Karakteristik pada Gerombol-1 adalah tidak ada kabupaten/kota yang merupakan hotspot maupun coldspot. Gerombol-2 dicirikan dengan kabupaten/kota hotspot SPR. Gerombol-3 merupakan wilayah hotspotAPI, ABER, jumlah kasus Plasmodium falciparum, jumlah kasus Plasmodium vivax, serta jumlah kasus anak usia 1-14 tahun. Gerombol-1 beranggotakan 360 kabupaten/kota yang secara umum berasal dari Pulau Kalimantan, Sulawesi, Sumatera, Jawa, dan Provinsi Maluku Utara. Kabupaten/kota yang termasuk ke dalam Gerombol-2 sebanyak 88, umumnya berasal dari Provinsi Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Barat. Gerombol-3 terdiri dari 66 kabupaten/kota yang umumnya di Pulau Papua dan Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Keyword: autokorelasi spasial, hotspot, malaria, regresi gerombol

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: