Judul: Study of Overdispersion Poisson Regression with Negative Binomial Regression then That Application on Amount of Infant Deaths in Indonesian at 2012.
Abstrak: Model regresi Poisson adalah model standar yang digunakan untuk memodelkan respons data cacahan. Pada penelitian ini model regresi Poisson digunakan untuk membangun model antara jumlah kematian bayi di Indonesia sebagai peubah respons (Y) dan beberapa faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi sebagai peubah bebas (X). Salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi ini adalah asumsi equidispersi. Namun dalam penerapannya seringkali asumsi equidispersi tidak terpenuhi. Apabila nilai harapan peubah respons tersebut tidak sama dengan nilai ragam dari peubah respons tersebut, maka kejadian ini disebut Overdispersi. Overdispersi menyebabkan keterandalan dari hasil analisis regresi Poisson menjadi bias. Alternatifnya Regresi Binomial Negatif digunakan untuk mengatasi data yang mengandung overdispersi. Pada penelitian ini dilakukan simulasi dengan membangkitkan peubah respons (Y) dan 2 peubah penjelas (X1 dan X2). Hasil simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi Binomial Negatif lebih baik digunakan daripada model regresi Poisson pada data yang mengalami fenomena overdispersi, terlihat dari nilai AIC yang lebih kecil. Pada model aplikasi data rill terindikasi adanya overdispersi, oleh karena itu fenomena overdispersi pada data kematian bayi ditangani dengan model regresi Binomial Negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi antara lain: persentase kemiskinan, rasio jumlah bidan terhadap seratus penduduk dan rata-rata umur ibu pada saat pertama kali melahirkan.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, AIC, Negative Binomial Regression, Overdispersion, Poisson regression, Angka kematian bayi, Model regresi binomial negatif, Metode simulasi, Kajian simulasi

Judul: Model Regresi Binomial Negatif Terboboti Geografis untuk Data Kematian Bayi (Studi Kasus 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur)
Abstrak: Negative binomial regression model is used to overcome the overdispersion in Poisson regression model. This model can be used to model the relationship of the infant mortality and the factors incidence. Geographical conditions, socio cultural and economic differ one of location another location causes the factors that influence infant mortality is different locally. Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) is one of methods for modeling that count data have spatial heterogeneity and overdispersion. The basic idea of this model considers of geography or location as the weight in parameter estimation. The parameter estimator is obtained from Iteratively Newton Raphson method. This research will determine the factors that influence infant mortality. GWNBR model with a weighting adaptive bi-square kernel function classifies regency/city in East Java into 16 groups based on the factors that significantly influence the number of infant mortality. This model is better used to analyze the number of infant mortality in East Java in 2008 due to a smallest deviance value.
Keyword: 

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: