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: Identifikasi Sebaran Data Cacah dan Penerapan pada Kasus Tuberkulosis di Jawa Tengah
Abstrak: Suatu data pengamatan perlu diperhatikan pola sebarannya sebelum melakukan analisis statistika supaya menghasilkan analisis yang valid. Salah satu metode untuk mengetahui pola sebaran data yakni melalui nilai VMR (Variance Mean Ratio). Simulasi data cacah sebaran binomial negatif dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan pola sebaran data. Hasil kajian simulasi sebaran binomial negatif dari kombinasi parameter p dan n menunjukkan bahwa nilai VMR akan semakin kecil ketika nilai p besar dan sebaran binomial negatif ada kemungkinan terjadinya pergeseran pola sebaran poisson dan binomial ketika terjadi pergerakan nilai p. Perubahan rata-rata nilai VMR semakin stabil seiring dengan semakin besarnya ukuran contoh n. Perhitungan nilai VMR dapat dijadikan sebagai acuan untuk pendeteksian pola sebaran data cacah. Sebagian besar data yang ada di lapangan merupakan data cacah, seperti jumlah kasus Tuberkulosis (TB). TB merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh kuman mycobacterium tuberculosis dan menjadi salah satu dari 10 penyebab kematian di dunia. Sumber penularan utama adalah pasien TB BTA positif melalui percik renik dahak yang dikeluarkannya. Indonesia merupakan negara ketiga dengan insiden kasus TB tertinggi di dunia. Jawa Tengah termasuk salah satu dari tiga provinsi dengan jumlah kasus TB tertinggi di Indonesia yakni sebesar 49.520 kasus baru BTA positif tahun 2018. Perhitungan nilai VMR dan pengujian kecocokan sebaran data menunjukkan hasil bahwa jumlah kasus TB tahun 2018 di Jawa Tengah mengikuti sebaran binomial negatif. Selanjutnya dilakukan pemodelan regresi binomial negatif untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kasus TB. Penularan penyakit TB cenderung mengelompok dan dipengaruhi oleh faktor geografis (lingkungan, sosial, ekonomi). Sehingga diperlukan pemodelan data cacah yang mengakomodasi adanya heterogenitas spasial yakni analisis Regresi Terboboti Geografis Binomial Negatif (RTGBN). dst...
Keyword: count data, data distribution, GWNBR spatial heterogeneity, VMR

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