Judul: Model Stokastik Koinfeksi Penyakit Pneumonia dan Meningitis dengan Pendekatan Continuous Time Markov Chain
Abstrak: Pneumonia merupakan penyakit infeksi paru-paru yang bisa disebabkan oleh bakteri, virus, atau jamur. Namun, penyebab terbanyak adalah karena bakteri Streptococcus pneumoniae. Bakteri ini menyebar melalui percikan air liur saat penderitanya batuk. Selain itu, bakteri yang sama juga dapat menyebabkan seseorang terinfeksi meningitis. Meningitis merupakan penyakit peradangan pada meningen dan cerebrospinal fluid (CSF). Hal tersebut akan menjadi sangat berbahaya ketika seseorang terkena keduanya atau koinfeksi pneumonia dan meningitis. Oleh karena itu dibutuhkan upaya pengendalian penyebaran kedua penyakit tersebut. Model matematika berperan penting dalam merepresentasikan dinamika dan mengoptimalkan strategi pengendalian penyebaran pneumonia dan meningitis. Model matematika yang digunakan dalam karya ilmiah ini adalah model stokastik rantai Markov waktu kontinu. Perhitungan peluang transisi dan peluang wabah dalam model stokastik bermanfaat untuk memperhitungkan perubahan keadaan sistem dari waktu ke waktu berikutnya dan menentukan kapan kepunahan dari suatu infeksi. Model dalam karya ilmiah ini membagi populasi menjadi tujuh subpopulasi, yaitu individu rentan (S), individu yang terinfeksi pneumonia (I_p), individu yang terinfeksi meningitis (I_M), individu dengan koinfeksi keduanya (I_pM), individu yang sembuh pneumonia tapi masih terinfeksi meningitis (R_p^M), individu yang sembuh meningitis tapi masih terinfeksi pneumonia (R_M^p), dan individu sembuh total (R). Penentuan peluang transisi dilakukan dengan mengasumsikan model memenuhi sifat Markov di mana proses pada waktu (t+∆t) hanya bergantung pada proses satu langkah waktu sebelumnya, yaitu pada waktu t. Peluang transisi yang terbentuk dari tujuh subpopulasi ada sebanyak 20 peluang. Selanjutnya, peluang wabah ditentukan dengan probability generating function dengan kriteria peluang wabah sama dengan nol ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) kurang dari satu dan peluang wabah lebih dari nol ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) lebih dari satu. Berdasarkan hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh: (1) peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis yang sama dengan 0 dan 0,2 menyebabkan peningkatan nilai m, peluang wabah, serta peningkatan jumlah kasus pneumonia dan koinfeksinya. Sedangkan peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis sama dengan 0,9 tidak mempengaruhi nilai m atau nilai harapan banyaknya individu terinfeksi selalu bernilai 1,569 dan ketika laju kontak meningitis sama dengan 1,6, nilai harapan banyaknya individu terinfeksi selalu bernilai 1,732. Peningkatan laju kontak pneumonia dengan laju kontak meningitis sama dengan 0,9 dan 1,6 menyebabkan peningkatan peluang wabah dan kasus koinfeksi pneumonia dan meningitis. (2) Peningkatan laju kontak meningitis dengan laju kontak pneumonia sebesar 0; 0,2; 0,6; dan 1,0 menyebabkan peningkatan nilai harapan banyaknya individu terinfeksi dan peluang wabah. Selain itu, peningkatan tersebut menyebabkan peningkatan kasus koinfeksi pneumonia dan meningitis.
Keyword: co-infection, continuous time Markov chain, pneumonia, meningitis

Judul: Model Stokastik Epidemik SIRS Insiden Tak Linear dengan Vaksinasi.
Abstrak: Perkembangan ilmu pengetahuan dari masa ke masa tidak terlepas dari peran ilmu matematika salah satunya di dalam ilmu kesehatan. Peran ilmu matematika di dalam ilmu kesehatan salah satunya adalah memodelkan penyebaran penyakit. Model matematika penyebaran penyakit terbagi menjadi dua yakni model yang bersifat deterministik dan model yang bersifat stokastik. Model penyebaran penyakit (epidemik) yang paling sederhana dikenal dengan nama SI (Susceptible-Infected) yang dikembangkan pada tahun 1911. Pada model ini, populasi dibagi menjadi dua kompartemen yakni populasi yang rentan (Susceptible) dan populasi yang terinfeksi (Infected). Kermack-Mckendrick pada tahun 1927 memperluas model tersebut dengan menambahkan kompartemen untuk populasi yang sembuh (Recovery) dikenal dengan model SIR (Susceptible- Infected-Recovery). Kemudian di tahun 1932, Kermack-Mckendrick kembali merumuskan model SIS (Susceptible-Infected-Susceptible) dimana individu yang terinfeksi dengan cepat kembali menjadi rentan setelah sembuh dari penyakit. Jika pada model individu yang telah sembuh tidak akan kembali mejadi rentan sampai kekebalannya hilang, maka diperoleh model SIRS (Ma dan Li 2009). Penelitian sebelumnya yang telah membahas beberapa model yang disebut di atas diantaranya adalah (1) Bolzoni et al. (2017) dengan judul “Time-Optimal Control Strategies in SIR Epidemic Models”, (2) Li et al. (2018) dengan judul “Threshold Dynamics and Ergodicity of An SIRS Epidemic Model with Semi-Markov Switching”, (3) Cai et al. (2015) dengan judul “A Stochastic SIRS Epidemic Model with Infectious Force under Intervention Strategies” serta menjelaskan bahwa penyakit yang dapat diteliti menggunakan model SIRS diantaranya adalah penyakit polio, tetanus, difteri, measles, hepatitis, influenza, chickenpox, rubella dan AIDS. Penelitian sebelumnya yang menjadi acuan pada penelitian ini adalah penelitian Cai et al. (2015) dimana model epidemik yang digunakan adalah SIRS dengan pendekatan stochastic diferential equation (SDE). Kemudian pada penelitian ini dilakukan modifikasi dengan menambahkan kompartemen vaksinasi menggunakan pendekatan continuous time Markov Chain (CTMC). Kemudian, pada bagian simulasi di dalam penelitian ini menggunakan salah satu dari beberapa penyakit yang disebutkan yakni penyakit difteri dengan melakukan beberapa skenario diantaranya melihat dinamika populasi ketika , dinamika populasi ketika , dan pengaruh jumlah individu yang divaksin terhadap dinamika populasi. Dari penelitian ini diperoleh model stokastik penyebaran penyakit difteri dengan fungsi yang berbeda yakni fungsi linear , fungsi tak linear dan . Namun, dari masing-masing fungsi yang diberikan memberikan hasil yang serupa dimana ketika , maka tidak akan terdapat wabah di dalam sistem. Kemudian, ketika terlihat perbedaan pada besarnya dan peluang wabah. Sedangkan waktu bebas penyakitnya dipengaruhi oleh nilai awal yakni . Semakin besar nilai yang diberikan maka semakin lama waktu bebas penyakitnya. Selain itu, semakin tinggi tingkat vaksinasi baik vaksinasi pada atau maka semakin menurun. Begitupun sebaliknya jika semakin rendah tingkat vaksinasi maka semakin meningkat. Artinya, semakin banyak individu yang divaksin maka semakin cepat penyakit akan menghilang di dalam sistem. Namun, terdapat perbedaan dari besarnya yang dihasilkan dari masing-masing fungsi. Dapat dilihat bahwa untuk fungsi linear lebih besar daripada untuk fungsi tak linear di semua skenario baik ketika maupun ketika . Dengan kata lain, fungsi tak linear memberikan pengaruh yakni menyebabkan semakin kecil. Besarnya tergantung pada besarnya konstanta yang diberikan. Semakin besar nilai , maka semakin kecil.
Keyword: model epidemik, difteri, vaksinasi, bilangan reproduksi dasar.

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4