Judul: Model Regresi Zero Inflated Negative Binomial dan Hurdle Negative Binomial pada Data Tersensor Kanan
Abstrak: Kesehatan adalah hal yang sangat penting bagi umat manusia. Kondisi kesehatan seseorang mempengaruhi kualitas hidupnya. Seseorang yang sehat berkesempatan memanfaatkan segala sumber daya yang ada pada dirinya untuk menjadi pribadi yang produktif. Menilai kondisi kesehatan seseorang dapat dilakukan, salah satunya melalui pendekatan morbiditas yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu ”jumlah hari terganggunya pekerjaan, sekolah atau kegiatan sehari-hari lainnya akibat adanya keluhan kesehatan”. Fenomena morbiditas seperti ”jumlah hari terganggunya pekerjaan, sekolah atau kegiatan sehari-hari lainnya akibat adanya keluhan kesehatan” tersebut merupakan contoh data cacah (count). Secara umum, masalah yang terjadi pada data cacah selain overdispersi adalah banyaknya amatan yang bernilai nol (excess zero). Regresi Poisson sebagai regresi dasar untuk data cacah, tidak mampu mengatasi permasalahan ini. Beberapa model regresi alternatif dikembangkan oleh banyak peneliti antara lain Zero Inflated dan Hurdle, dengan sebaran Negative Binomial sebagai sebaran yang paling tepat untuk mengatasi overdispersi. Pada perkembangan pemodelan, penyensoran dilakukan pada data cacah dapat dilakukan sebagai alternatif untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan mendapatkan model terbaik untuk menangani masalah overdispersi dan banyaknya amatan yang bernilai nol pada data jumlah hari terganggunya kegiatan sehari-hari akibat keluhan kesehatan di Provinsi Gorontalo pada tahun 2017. Model yang digunakan adalah Zero Inflated Negative Binomial, dan Hurdle Negative Binomial pada data sebelum dan setelah tersensor kanan. Berdasarkan hasil analisis data diperoleh bahwa model regresi Zero Inflated Negative Binomial pada data yang telah tersensor kanan sebagai model terbaik untuk menangani masalah overdispersi dan banyaknya amatan yang bernilai nol.
Keyword: CHNB, CZINB, hurdle, lama sakit, zero-inflated

Judul: A Study of Overdispersion Impact on Excess Zero Response and Unobserved Variability in Count Data Analysis
Abstrak: Model regresi paling sederhana yang biasa digunakan dalam memodelkan data cacahan adalah regresi Poisson. Namun, regresi Poisson memiliki asumsi equidispersi yang harus dipenuhi yaitu rataan dan ragam peubah respon bernilai sama besar. Sementara itu, kondisi yang umum ditemukan pada data cacahan adalah peubah respon yang memiliki ragam jauh lebih besar dibandingkan rataannya. Kondisi ini menyebabkan overdispersi pada regresi Poisson karena tidak terpenuhinya asumsi equidispersi. Overdispersi dapat terjadi karena beberapa hal, diantaranya karena respon nol berlebih dan adanya keragaman tak teramati. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak overdispersi karena respon nol berlebih dan keragaman tak teramati pada analisis regresi Poisson. Penelitian dilakukan melalui kajian simulasi dan studi kasus. Data simulasi dibangkitkan dari 27 kondisi dengan kombinasi parameter ukuran contoh, proporsi nilai nol, dan asal sebaran dari peubah respon. Sementara itu, kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa digunakan sebagai studi kasus pada penelitian ini. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan kemampuan prediksi dan pengujian hipotesis model regresi Poisson dengan delapan model regresi alternatif lainnya. Kemampuan prediksi model dibandingkan menggunakan nilai RMSE dan bias relatif penduga koefisien regresi sedangkan kemampuan pengujian hipotesis model dibandingkan dengan nilai ϕ dan penduga galat baku koefisien regresi. Hasil evaluasi berdasarkan kajian simulasi menunjukkan bahwa dampak overdispersi pada analisis regresi Poisson terlihat pada kemampuan pengujian hipotesis model terutama pada pendugaan galat baku model yang menjadi underestimate. Kesalahan pendugaan galat baku pada pemodelan regresi Poisson berpengaruh pada hasil pengujian hipotesis yang menjadi cenderung lebih mudah menolak hipotesis nol atau cenderung lebih mudah menyimpulkan bahwa suatu peubah berpengaruh signifikan pada peubah respon. Sementara itu, dampak kondisi overdispersi tidak terlalu terlihat pada sisi kemampuan prediksi model regresi Poisson, terlihat dari nilai RMSE dan bias relatif penduganya yang bernilai kecil. Selanjutnya, menggunakan perbandingan nilai AIC, terpilih tiga model terbaik yaitu model ZINB, ZINBMM, dan ZIGPMM. Ketiga model tersebut kemudian diterapkan pada studi kasus kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa tahun 2021. Berdasarkan ketiga model regresi terbaik, pengujian hipotesis menunjukkan bahwa persentase balita bergizi kurang terbukti memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kasus kematian balita akibat Pneumonia di Pulau Jawa., The simplest regression model commonly used in modeling count data is Poisson regression. However, Poisson regression has an equidispersion assumption that needs to be fulfilled, which is the mean and variance of the response variable must be the same value. Meanwhile, in count data, it is common to find that the response variables have larger variations than their mean. This condition causes overdispersion in Poisson regression because it violates the equidispersion assumption. Overdispersion can occur because of excess zero response and unobserved variability. This research aims to evaluate the effect of overdispersion due to excess zero response and unobserved variability. The research was conducted through simulation and case studies. The simulation study used generated data from 27 conditions with a combination of three parameters which are sample size, proportion of zero values, and the distribution of the response variable. Meanwhile, the under-five children deaths due to Pneumonia on Java island were used as a study case. The evaluation was done by comparing the predictive and hypothesis-testing ability of the model. The predictive ability was compared using the
Keyword: overdispersi, Pneumonia, regresi data cacahan, regresi zero-inflated, regresi zero-inflated mixed model

Judul: Sintesis α-Fe2O3 menggunakan metode sol gel
Abstrak: In this reseach was succeeded make powder α-Fe2O3 with particle size 202.64 nm. Synthesis using Sol-Gel method with SiO2 coating derived from Si(OC2H5)4 at temperature of 750 oC for 5 hours. Characterization XRD prove that sample form is α-Fe2O3 (11 peaks) and β-Fe2O3 (2 peaks) with crystal size 20.69125 nm and crystallization 44 %. The cystal structure of α-Fe2O3 is rhombohedral and β-Fe2O3 is hexsagonal. Optic characterization show that the sample absorbing light at wavelength less than 480 nm. Bandgap energy of the optical characterization measurments is 2.74 eV.
Keyword: α-Fe2O3, annealing, bandgap energy, sol-gel, crystal structure.