Judul: Model Kesalahan Pengukuran pada Regresi Terboboti Geografis dan Penerapannya pada Kasus Gizi Buruk di Jawa Timur
Abstrak: Kesalahan pengukuran adalah kesalahan yang muncul manakala suatu nilai dicatat tidak persis sama dengan nilai sebenarnya dalam kaitan dengan suatu proses pengukuran. Kesalahan pengukuran dapat terjadi dari pengaruh desain kuesioner, metode pengumpulan data, pewawancara dan responden. Dampak dari kesalahan pengukuran adalah model yang dibangun tidak tepat atau tidak mewakili populasi, penduga parameter menjadi bias dan tidak konsisten serta menyebabkan penarikan kesimpulan yang salah Tujuan utama penelitian ini adalah membentuk model regresi terboboti geografis (RTG) dengan kesalahan pengukuran di kovariat yang diterapkan pada data gizi buruk balita di Jawa Timur. Tujuan khusus penelitian ini, yaitu (1) menentukan penduga parameter (pengaruh tetap), (pengaruh acak) dan (komponen ragam) pada model RTG dengan kesalahan pengukuran dari model dan (2) mengkaji sifat-sifat asimtotik dari penduga parameter yang dihasilkan pada tujuan pertama, (3) mengaplikasikan model yang diperoleh dari tujuan pertama terhadap data gizi buruk di Provinsi Jawa Timur, dan (4) membandingkan model RTG dengan mengabaikan kesalahan pengukuran dan model dengan kesalahan pengukuran. Metode yang digunakan untuk menduga parameter dan adalah kemungkinan maksimum berkendala (restricted maximum likelihood/REML). Perangkat lunak yang digunakan untuk pendugaan model regresi adalah R.3.0.2. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari data Susenas 2010 pada 38 kabupaten/kota di Jawa Timur. Peubah respon yang digunakan adalah persentase balita penderita gizi buruk pada tiap kabupaten/kota di Jawa Timur, dan sebagai kovariat adalah persentase penduduk miskin. Indikator kebaikan model ditentukan dari nilai-nilai KTG, R2, dan AIC. Hasil analisis diperoleh bahwa penduga parameter model RTG dengan kesalahan pengukuran untuk penduga pengaruh tetap adalah , penduga untuk pengaruh acak adalah dan penduga untuk komponen ragam adalah Sifat-sifat asimtotik penduga , dan model RTG dengan peubah penjelas mengandung kesalahan pengukuran adalah menyebar normal secara asimtotik, dan , , berturut-turut adalah penduga yang konsisten bagi , , . Berdasarkan aplikasi pada data persentase penderita gizi buruk di Provinsi di Jawa Timur tahun 2010 dengan menggunakan model yang telah diperoleh, menunjukkan bahwa model RTG dengan kesalahan pengukuran lebih baik dibandingkan dengan model RTG. Indikator kebaikan model yang digunakan berdasarkan nilai AIC yang terkecil. Model RTG dengan kesalahan pengukuran dapat menurunkan nilai AIC dari 188.648 menjadi 187.972. Pengelompokkan lokasi berdasarkan parameter yang berpengaruh signifikan terhadap kejadian balita gizi buruk diperoleh bahwa wilayah yang saling berdekatan cenderung membentuk satu kelompok. Dapat disimpulkan bahwa pendertita gizi buruk di Jawa Timur dipengaruhi oleh aspek kewilayahan (spasial).
Keyword: kesalahan pengukuran, model regresi terboboti geografis, model linear campuran, pembobot kuadrat ganda, gizi buruk

Judul: Regresi Poisson dan Spasial Otoregresif Poisson dalam Menduga Faktor- Faktor Kasus Gizi Buruk Balita di Pulau Jawa
Abstrak: Indonesia adalah salah satu negara berkembang yang populasinya selalu meningkat setiap tahun sehingga menyebabkan kepadatan penduduk di Indonesia meningkat juga. Berdasarkan hasil sensus penduduk pada tahun 2000 dan 2010, Pulau Jawa adalah pulau dengan kepadatan penduduk tertinggi. Hal ini dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan terjadi seperti salah satunya yaitu gizi buruk balita. Gizi buruk balita merupakan faktor utama dalam kematian bayi balita. Berdasarkan statistik kesehatan dunia, gizi buruk adalah penyebab sepertiga kematian anak di bawah 5 tahun. Persentase penderita gizi buruk balita di Pulau Jawa adalah 4.34%. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa kejadian gizi buruk balita di Pulau Jawa adalah kejadian yang jarang terjadi, sehingga kejadian balita menderita gizi buruk mengikuti kejadian Poisson. Pendekatan yang dapat digunakan dalam pendekatan ini adalah Regresi Poisson. Selain itu, jumlah balita dengan gizi buruk di satu wilayah dianggap dipengaruhi oleh jumlah balita dengan gizi buruk di wilayah sekitarnya. Oleh karena itu aspek lokasi (spasial) juga perlu dipertimbangkan dalam menentukan faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi kejadian gizi buruk balita di suatu daerah. Suatu model yang dapat menjelaskan hubungan antara suatu daerah dan daerah sekitarnya adalah model spasial otoregresif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pemodelan Regresi Poisson dan Otoregresif Poisson dan menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap gizi buruk balita di Pulau Jawa. Data yang dipakai pada penelitian ini yaitu data gizi buruk balita di Pulau Jawa tahun 2012 (𝑌�����) dengan jumlah bayi dengan berat bayi lahir rendah (𝑋�����1) , jumlah rumah tangga dengan perilaku hidup bersih sehat (𝑋�����2), jumlah rumah sehat dengan kategori rumah sehat (𝑋�����3), jumlah rumah tangga dengan penggunaan air bersih (𝑋�����4) , jumlah posyandu aktif (𝑋�����5) , jumlah balita yang mendapatkan pelayanan kesehatan (𝑋�����6), jumlah balita yang mendapatkan vitamin A (𝑋�����7), dan jumlah bayi dengan pemberian ASI ekslusif (𝑋�����8) sebagai peubah penjelas. Model regresi Poisson dan otoregresif Poisson ini akan dievaluasi menggunakan nilai 𝑅�����2. Hasil tes Indeks Moran menyatakan bahwa ada ketergantungan spasial pada tingkat gizi buruk balita di Pulau Jawa dengan nilai Indeks Moran yang dihasilkan sebesar 0.33. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat otokorelasi spasial atau pola menggerombol pada penyebaran gizi buruk balita di Pulau Jawa. Peubah yang berpengaruh nyata terhadap gizi buruk balita di Pulau Jawa melalui metode Regresi Poisson dan SAR Poisson adalah jumlah bayi dengan berat lahir rendah (𝑋�����1), jumlah rumah tangga dengan kategori rumah sehat (𝑋�����3), jumlah rumah tangga dengan penggunaan air bersih (𝑋�����4), jumlah posyandu aktif (𝑋�����5), jumlah balita yang mendapatkan vitamin A (𝑋�����7) dan jumlah bayi dengan pemberian ASI eksklusif (𝑋�����8). Faktor yang memiliki pengaruh paling besar dari kedua model tersebut adalah jumlah rumah tangga dengan penggunaan air bersih (𝑋�����4). Hasil uji kebaikan model yang dilihat dari nilai 𝑅�����2 𝑑�����𝑒�����𝑣����� , 𝑅�����2 𝑗�����𝑘����� , dan 𝑅�����2 𝑎�����𝑑�����𝑗����� . Model Regresi Poisson secara berturut-turut yaitu sebesar 43.7%, 56.6%, dan 43.7% sedangkan untuk model SAR Poisson yaitu sebesar 43.8%, 56.6%, dan 43.8%. Hal ini menunjukkan bahwa model Regresi Poisson dan spasial otoregresif Poisson sama baiknya dalam menduga faktor-faktor yang berpengaruh terhadap gizi buruk balita di Pulau Jawa. Dengan demikian, pemodelan SAR Poisson tidak cukup efektif jika dibandingkan dengan model regresi Poisson walaupun mempertimbangkan unsur spasial di dalam kasus gizi
Keyword: gizi buruk, regresi poisson, spasial otoregresif 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