## MODEL KELELAHAN MATA PENGRAJIN KERAWANG BERDASARKAN PENGUKURAN VISUS MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)
Reni Hiola 1 , Bambang Widjanarko Otok 2 , Rama Hiola 3
1,3 Faculty Science Health and Sportmanship, University Country of Gorontalo, Gorontalo,
2 Laboratory of Environmental and Health Statistic, ‘Sepuluh Nopember’ Institute of Technology (ITS), Surabaya, (INDONESIA)
E-mails: 1 hiola.reni@gmail.com , 2 dr.otok.bw@gmail.com , 3 hiola.rama@gmail.com
Emails: 1 hiola.reni@gmail.com , 3 rama_hiola@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengkaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kelelahan  mata berdasarkan  visus  pengrajin  kerrawang  di  Kabupaten  Gorontalo  .  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  terbaik  dengan  kriteria  GCV  terkecil  sebesar  0.022  dan  R 2 terbesar  sebesar  0,958 yaitu  model  yang  melibatkan  jumlah  basis  fungsi  (BF)  =  38,  maksimum  interaksi  (MI)  =  3  dan Minimum  Observasi  antar  knot  (MO)  =  1.  Pengrajin  kerawang  sesudah  bekerja  cenderung mengalami  kelelahan  mata  dibanding  sebelum  bekerja,  sedangkan  dengan  pendekatan  adaptive regression  spline  menunjukkan  bahwa  kelelahan  mata  berdasarkan  visus  pengrajin  dipengaruhi oleh umur di atas 34 tahun diikuti dengan motif kerawang 2 atau 3 atau 4 warna benang dan visus sebelum bekerja lebih dari 0.25, lama kerja lebih dari 1 tahun.
Kata kunci: Kelelahan mata, visus, MARS, GCV

## 1. PENDAHULUAN
Intensitas  penerangan  adalah  banyaknya cahaya yang tiba pada satu luas permukaan [1]. Penerangan  ini  memegang  peranan  penting dalam upaya meningkatkan kesehatan, keselamatan dan produktivitas tenaga kerja [2]. Baik  tidaknya  penerangan  disuatu  tempat  kerja selain  ditentukan  oleh  kuantitas  atau  tingkat iluminasi  yang  menyebabkan  obyek  dan sekitarnya terlihat dengan jelas, ditentukan juga oleh  kualitas  dari  penerangan  tersebut  yang diantaranya menyangkut arah dan penyebaran/distribusi  cahaya,  tipe  dan  tingkat kesilauan [3].
Pencahayan/penerangan  yang  penting untuk  melakukan  pekerjaan  sering  diabaikan, hasil survei intensitas penerangan (iluminasi) di ruangan  rata-rata  kurang  dari  standar  300  lux dan  penerangannya  tidak  merata  [4].  Secara teori,  kondisi  ini  dapat  menyebabkan  kelelahan mata  pada  pengrajin,  sementara  pekerjaan  ini memerlukan  ketelitian  dan  termasuk  pekerjaan
amat  halus,  sehingga  membutuhkan  tingkat pencahayaan  500  sampai  1000  lux  sesuai dengan  Peraturan  Menteri  Perburuhan  (PMP No.7  Tahun  1964)  tentang  syarat-syarat kesehatan,  kebersihan  serta  penerangan  dalam tempat kerja [5].
Ketajaman  penglihatan  (visus)  adalah  nilai kebalikan  sudut  (dalam  menit)  terkecil  dimana sebuah  benda  masih  kelihatan  dan  dapat dibedakan. Tajam penglihatan adalah kemampuan untuk membedakan antara dua titik yang  berbeda  pada  jarak  tertentu  [2].  Hal  ini terjadi  bila  iluminasi  tempat  kerja  berkurang dan  pekerja  yang  bersangkutan  menderita kelainan  reflaksi  mata  yang  tidak  dikoreksi. Bila  persepsi  visual  mengalami  stress  yang hebat  tanpa  disertai  efek  local  pada  otot akomodasi  atau  retina  maka  keadaan  ini  akan menimbulkan kelelahan syaraf. General Nervus Fatique ini terutama akan terjadi bila pekerjaan yang dilakukan seseorang memerlukan kosentrasi,  control  otot  dan  gerakan-gerakan
yang sangat tepat. Gejala-gejala kelelahan mata tersebut menyebabkan utamanya adalah penggunaan  otot-otot  disekitar  mata  yang berlebihan.  Kelelahan  mata  dapat  dikurangi dengan  memberikan  pencahayaan  yang  baik ditempat kerja.
Penerangan  yang  baik  memungkinkan tenaga  kerja  melihat  objek  yang  dikerjekannya secara  jelas, cepat  dan  tanpa  upaya  yang  tidak perlu. Lebih dari itu, penerangan yang memadai memberikan  kesan  pemandangan  yang  lebih baik dan keadaan lingkungan yang menyegarkan.
Menurut  [4],  ada  tiga  metode  penerangan, yaitu: penerangan umum, penerangan lokal dan penerangan  cahaya  aksen.  Penerangan  umum atau baur menerangi ruangan secara merata dan umumnya  terasa  baur.  Penerangan  lokal  atau penerangan  untuk  kegunaan  khusus,  menerangi sebagian ruang dengan sumber cahaya biasanya dipasang  dekat  dengan  permukaan  yang diterangi.  sedangkan  penerangan  aksen  adalah bentuk  dari  pencahayaan  lokal  yang  berfungsi menyinari  suatu  tempat  atau  aktivitas  tertentu atau obyek seni atau koleksi berharga lainnya.
Dalam kaitannya dengan kegiatan pengrajin kerawang yang dilakukan, perlu untuk mengkaji penerangan yang optimal (TOHEREN) terhadap kelelahan  mata  berdasarkan  pengukuran  visus pengrajin yang nantinya akan berpengaruh pada produktifitas  pengrajin  karawang  Kabupaten Gorontalo.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  cross sectional,  yang  dilakukan  melalui  3  tahap: Observasi  dan  studi  referensi  mengenai  sistim penerangan  industri  pengrajin  kerawang.  Hasil observasi  dan  studi  referensi  di  tahap  pertama menjadi  dasar  penyusunan  panduan  wawancara untuk  mengetahui  variabel  faktor  penerangan optimal  (TOHEREN)  pada  pengrajin  kerawang Kabupaten Gorontalo. Penilaian tingkat  akurasi kelelahan mata responden sebagai hasil wawancara dengan menggunakan alat pengukur Flicker  Frequency.  Menentukan  model  Sistem Penerangan Toheren (Tohe
Mokarawo Ergonomi) pada pengrajin kerawang di Kabupaten Gorontalo. Kelelahan Mata berdasarkan visus dipengaruhi oleh karakteristik
pengrajin  kerawang  (umur,  pendidikan,  masa kerja  dan  waktu  kerja),  penerangan  (iluminasi) (silau (glare), arah sinar, bayangan, warna, jarak pandang  dan  suhu).  Lebih  rinci  disajikan  dalan kerangka konsep penelitian [6][7].
Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian [6][7] Langkah pertama, dilakukan analisis statistik  deskriptif  terhadap  variabel-veriabel perdiktor.  Kedua,  untuk  mengetahui  faktor- faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  kelelahan mata  berdasarkan  visus,  dilakukan  prosedur berikut [7]
1. Pembentukan  model  M ARS untuk data  set awal:  (1)  menentukan BF ;  (2)  menentukan MI ; (3) menentukan MO di antara knot . 2. Mendapatkan  model MARS terbaik  untuk dataset tunggal  berdasarkan  nilai GCV terkecil.
3. Mendapatkan  variabel  yang  signifikan berpengaruh  dari  model ARS terbaik  untuk dataset tunggal.
Model  MARS  berguna  untuk  mengatasi permasalahan  data  berdimensi  tinggi  dan menghasilkan  prediksi  variabel  respon  yang akurat,  dan  menghasilkan  model  yang  kontinu dalam knot berdasarkan nilai GCV terkecil [8].
Model  umum  persamaan  MARS  dapat ditulis sebagai berikut [8][9][10]
∑ ∏ [ ( )]
di mana,
=    fungsi  basis  induk  ( constant  basis function ),
=  koefisien dari fungsi basis ke- m,
M =    fungsi  basis  maksimum  ( non- constant basis function ),
K m =  derajat interaksi,
= bernilai 1 jika data berada di sebelah kanan  titik knot ,  atau  bernilai  -1  jika data berada di  sebelah kiri titik knot , =  variabel prediktor, dan
=    nilai knot dari  variabel  prediktor
.
MARS dapat menemukan letak dan jumlah knot yang  diperlukan  dalam  suatu  langkah forward / backward  stepwise [9]. Forward stepwise dilakukan  untuk  mendapatkan  fungsi dengan jumlah fungsi basis maksimum. Kriteria pemilihan  fungsi  basis  pada forward  stepwise adalah dengan meminimumkan Average Sum of Square  Residual ( ASSR ).  Sedangkan,  untuk memenuhi konsep parsimoni dilakukan backward  stepwise ,  bertujuan  untuk  memilih fungsi  basis  yang  dihasilkan  dari forward stepwise dengan  meminimumkan  nilai GCV [10].
Menentukan  model MARS yang  optimal  di antara  model-model  yang  lain  adalah  dengan memilih  model  yang  memiliki  nilai GCV terendah.  Kriteria GCV diperkenalkan  oleh Wahba  pada  tahun  1979  [12][13][14].  Fungsi GCV minimum didefinisikan sebagai:
∑ ̂

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik  pengrajin  kerrawang  terdiri dari  kelelahan  mata,  pencahayan/  intensitas cahaya  (tingkat  iluminasi),  bayangan,  arah sinar,  warna  dinding,  jarak  pandang  dan  umur [6][7][11]. Deskripsi Kelelahan Mata Berdasarkan Visus Pengrajin sebagai berikut.
Tabel 1. Deskripsi Pengrajin Kerawang Pada Kelelahan
Mata Berdasarkan Visus Pengrajin Variabel Statistik Mean Standar Deviasi Kelelahan Mata berdasarkan Visus Sebelum Bekerja 0.6725 0.28610 Sesudah Bekerja 0.4572 0.20367
Tabel  1  terlihat  bahwa  pengrajin  kerawang sebelum bekerja berdasarkan visus memberikan rata-rata  sebesar  0.6725  dengan  standar  deviasi sebesar  0.28610.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengrajin kerawang sebelum bekerja cenderung mengalami  kelelahan  mata,  karena  nilai  rata- rata  visus  menuju  ke  nilai  1  dan  lebih heterogen.  Sedangkan  pengrajin  kerawang sesudah  bekerja  berdasarkan  visus  memberikan rata-rata  sebesar  0.4572  dengan  standar  deviasi sebesar  0.20367.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengrajin kerrawang sesudah bekerja cenderung mengalami  kelelahan  mata,  karena  nilai  rata- ratanya lebih kecil dari visus sebelum bekerja.
Pemilihan  model  terbaik  diperoleh  dengan cara  membandingkan  nilai  GCV  dan  nilai  R 2 [12][15][16].  Nilai  GCV  terkecil  dan  nilai  R 2 terbesar  adalah  model  terbaik.  Perbandaingan dilakukan  pada  berbagai  jumlah  basis  fungsi (BF = 19, 38 dan 57), dan berbagai maksimum interaksi  (MI  =  1,  2  dan  3).    Semua kemungkinan  model  yang  telah  dicobakan didapatkan  model  terbaiknya  dengan  kriteria model yang memiliki nilai GCV terkecil dan R 2 yang  besar.  Secara  rinci  pemilihan  model terbaik disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Model Terbaik Kelelahan Mata Berdasarkan Visus Berbagai BF Berdasarkan GCV, R 2
No BF MI MO GCV R 2 Model Prediksi 1 19 3 1 0.022 0.953 Y = 0.315 + 0.518BF1 + 0.527 BF4 - 0.079BF6  - 0.099BF9 - 0.050 BF10 BF1 = max(0, KV - 0.250) BF2 = (WPK = 2) *BF1 BF4 = max(0, L - 1.000) *BF2 BF6 = max(0, 13.000 - M ) *BF1 BF8 = (MK = 2 OR MK = 3 OR  MK = 4)* BF1 BF9 = max(0, U - 32.000) *BF8 BF10 = max(0, 32.000 - U ) *BF8 2 38 3 1 0.022 0.958 Y = 0.321+0.581BF1+0.563BF4 - 0.079BF6- 0.099BF9 + 0.050BF10 + 0.027BF11 BF1 = max(0, KV - 0.250) BF2 = (WPK = 2)* BF1 BF4 = max(0, L - 1.000) *BF2
BF6 = max(0, 13.000 - M )* BF1 BF8 = (MK = 2 OR MK = 3 OR  MK = 4) * BF1
BF9 = max(0, U - 29.000) *BF8 BF10 = max(0, 29.000 - U ) *BF8 BF11 = max(0, I - 350.000) *BF8 3 57 3 1 0.022 0.958 Y = 0.321+0.581BF1+0.563 BF4- 0.079BF6 - 0.099BF9 + 0.050BF10 + 0.027BF11 BF1 = max(0, KV - 0.250) BF2 = (WPK = 2) *BF1 BF4 = max(0, L - 1.000) * BF2 BF6 = max(0, 13.000 - M ) *BF1 BF8 = (MK = 2 OR MK = 3 OR  MK = 4) * BF1 BF9 = max(0, U - 29.000) *BF8
BF10 = max(0, 29.000 - U ) *BF8
BF11 = max(0, I - 350.000) *BF8
Keterangan:[6][7]
Umur (U), Masa Kerja (M), Lama Kerja (L), Tingkat Pendidikan (TP), Koreksi Visus (KV), Flicker Sebelum (FS),Volume Ruangan (VR), Ukuran
Bahan Kerja (UBK), Intensitas (I), Silau (S), Suhu (Sh), Arah Sinar (AS), Warna dinding (WD), Jarak Pandang (JP), Warna Kerawang (WK), Motif Kerawang (MK), Waktu Penyelesaian Kerawang (WPK), Silau Kain (Glare) (SK)
Tabel  2,  menunjukkan  model  terbaik  dengan kriteria  GCV  terkecil  dan  R 2 terbesar  yaitu semua  model,  baik  yang  melibatkan  jumlah basis  fungsi  38  dan  57.  Sehingga  untuk parsimoni  model  dipilih  model  ke-2  dengan jumlah BF = 38, MI = 3, dan MO = 1 dengan nilai  GCV  sebesar  0.022  dan  R 2 =  0,958. Model ARS terbaik yang didapatkan dinyatakan  dalam  persamaan  sebagai  berikut [14][15][16].
Y = 0.321+0.581BF1+0.563BF4 - 0.079BF6 – 0.099BF9 + 0.050BF10 + 0.027BF11 dimana BF1  = max(0, KV - 0.250) BF2  = (WPK = 2)* BF1 BF4  = max(0, L - 1.000) *BF2 BF6  = max(0, 13.000 - M )* BF1 BF8  = (MK = 2 OR MK = 3 OR  MK = 4)*BF1 BF9  = max(0, U - 29.000) *BF8 BF10  = max(0, 29.000 - U ) *BF8
BF11  = max(0, I - 350.000) *BF8
Interpretasi  model  ARS  adalah  sebagai berikut.
 BF1 = max(0, KV - 0.250) Artinya, koefisien BF1 akan bermakna jika pengrajin kerawang mempunyai visus sebelumnya  lebih  dari  0.25  maka  setiap kenaikan  satu  basis  fungsi  (BF1)  dapat menaikkan  visus  sesudah  sebesar  0,581.  Atau jika  pengrajin  kerawang  mempunyai  visus sebelumnya  lebih  dari  0.25  maka  visus sesudah akan
meningkat sebesar 0,581(1)=0.581, dan jika ditambah basis induk maka  visus  sesudah  bernilai  [0,581(1)+0.321] = 0.902.
 BF4 = max(0, L - 1.000) *(WPK = 2)* max(0, KV - 0.250)
Artinya, koefisien BF4 akan bermakna jika pengrajin  kerawang  mempunyai  lama  kerja lebih  dari  1  jam  dan  warna  kain  kerawang menggunakan  warna  pink  dan  mempunyai
visus  diatas  0.25,  maka  setiap  kenaikan  satu basis  fungsi  (BF8)  dapat  menaikkan  visus sesudah  sebesar  0,563.  Atau  jika  pengrajin kerawang  mempunyai  lama  kerja  lebih  dari  1 jam  dan  warna  kain  kerawang  menggunakan warna  pink  dan  mempunyai  visus  diatas  0.25 maka  visus  sesudah  meningkat  sebesar 0.563(1)(1)(1)  =  0.563,  dan  jika  ditambah basis  induk  maka  visus  sesudah  bernilai [0.563(1)(1)(1)+0.321] = 0.884.
 BF6 = max(0, 13.000 - M )* max(0, KV-0.250) Artinya, koefisien BF6 akan bermakna jika pengrajin  kerawang  mempunyai  masakerja kurang dari 13 tahun dan visus sebelum diatas 0.25,  maka  setiap  kenaikan  satu  basis  fungsi (BF8)  dapat  menurunkan  visus  sesudah sebesar  0,079.  Atau  jika  pengrajin  kerawang mempunyai  masakerja  kurang  dari  13  tahun dan  visus  sebelum  diatas  0.25  maka  visus sesudah  menurun  sebesar  0.079(1)(1)  =0.079 dan  jika  ditambah  basis  induk  maka  visus sesudah bernilai [-0.079+0.321] = 0.242.  BF9 = max(0,U-29.000) *(MK =2 OR MK=3OR MK = 4) * max(0, KV - 0.250) Artinya, koefisien BF9 akan bermakna jika pengrajin  kerawang  mempunyai  umur  lebih dari 29 tahun dan motif kerawang sebanyak 2 atau 3 atau 4 warna benang dan visus sebelum diatas  0.25,  maka  setiap  kenaikan  satu  basis fungsi (BF9) dapat menurunkan visus sesudah sebesar  0,099.  Atau  jika  pengrajin  kerawang mempunyai  umur  lebih  dari  29  tahun  dan motif  kerawang  sebanyak  2  atau  3  atau  4 warna  benang  dan  visus  sebelum  diatas  0.25 maka visus sesudah menurun sebesar (0,099)(1)(1)(1)=  0,099,  dan  jika  ditambah basis  induk  maka  visus  sesudah  bernilai  [- 0,099+0.321] = 0.222.
 BF10 = max(0, 29.0-U )*(MK=2 OR MK = 3 OR MK=4)*max(0, KV-0.250)
Artinya,  koefisien  BF10  akan  bermakna jika  pengrajin  kerawang  mempunyai  umur kurang  dari  29  tahun  dan  motif  kerawang sebanyak  2  atau  3  atau  4  warna  benang  dan visus  sebelum  diatas  0.25,  maka  setiap kenaikan  satu  basis  fungsi  (BF9)  dapat meningkatkan  visus  sesudah  sebesar  0,05. Atau  jika  pengrajin  kerawang  mempunyai umur  kurang  dari  29  tahun  dan  motif
kerawang  sebanyak  2  atau  3  atau  4  warna benang  dan  visus  sebelum  diatas  0.25  maka visus sesudah meningkat sebesar (0,05)(1)(1)(1)= 0,05, dan jika ditambah basis induk maka visus sesudah bernilai [0,05+0.321] = 0.371.
 BF11 = max(0,I-350.0) *(MK =2 OR MK = 3 OR  MK = 4) * max(0, KV - 0.250) Artinya,  koefisien  BF11  akan  bermakna jika pengrajin kerawang menggunakan intensitas  penerangan  di  atas  350  lux  dan motif  kerawang  sebanyak  2  atau  3  atau  4 warna  benang  dan  visus  sebelum  diatas  0.25, maka setiap kenaikan satu basis fungsi (BF11) dapat  meningkatkan  visus  sesudah  sebesar 0,027. Atau jika pengrajin kerawang menggunakan  intensitas  penerangan  di  atas 350 lux dan motif kerawang sebanyak 2 atau 3 atau 4 warna benang dan visus sebelum diatas 0.25  maka  visus  sesudah  meningkat  sebesar (0,027)(1)(1)(1)=  0,027,  dan  jika  ditambah basis  induk  maka  visus  sesudah  bernilai [0,027+0.321] = 0.348.
Tabel 5. Variabel Terpenting dalam Mempengaruhi Kelelahan Mata Berdasarkan Visus
Variabel Visus BF=38, MI=3, MO=1 GCV=0.022 O-R 2 =0.958 (konstanta = 0.321) Sign Kontribusi Estimator | Knot Umur (U)  51.376 (-0.099)             (U+29)(MK=2,3,4) (VS+0.250) (+0.050)            (U-29) (MK=2,3,4) (VS+0.250) Masa Kerja (M)  56.566 (-0.079)            (M-13) (VS+0.250) Lama Kerja (L)  96.740 (+0.563)           (L+1)(WK=2) (VS+0.250) Tingkat Pendidikan (TP)  Visus Sebelum (VS)  100.00 (+0.581)           (VS+0.250) Koreksi Visus (KV)  Flicker Sebelum (FS)  Volume Ruangan (VR)  Ukuran Bahan Kerja (UBK)  Intensitas (I)  12.453 (+0.027)            (I+350) (MK=2,3,4) (VS+0.250) Silau (S)  Suhu (Sh)  Arah Sinar (AS)  Warna dinding (WD)  Jarak Pandang (JP)  Warna Kerawang (WK)  96.740 (WK=2) Motif Kerawang (MK)  38.667 (MK=2,3,4) Waktu Penyelesaian Kerawang (WPK)  Silau Kain (Glare) (SK) 
Ket:  = signifikan, X = tdk signifikan, + diatas, - dibawah, = tepat

## 4.  KESIMPULAN
Pengrajin  kerawang  sesudah  bekerja cenderung mengalami kelelahan mata dibanding sebelum  bekerja.  Faktor  yang  mempengaruhi kelelahan  mata  berdasarkan  pengukuran  visus adalah  lama  kerja,  warna  kerawang,  visus sebelumnya,  intensitas  penerangan,  masa  kerja, umur, flicker fusion sebelumnya, motif kerawang,  interaksi  warna  kerawang  dan  visus sebelumnya,  interaksi  lama  kerja  dan  warna kerawang dan visus sebelumnya, interaksi masa kerja  dan  visus  sebelumnya,  interaksi  motif kerawang dan visus sebelumnya, interaksi umur dan  motif  kerawang  dan  visus  sebelumnya, interaksi flicker fusion dan motif kerawang dan visus sebelumnya, interaksi intensitas penerangan  dan  motif  kerawang  dan  visus sebelumnya.  Kelelahan  mata  berdasarkan  visus pengrajin  dipengaruhi  oleh  umur  di  atas  34 tahun  diikuti  dengan  motif  kerawang  2  atau  3 atau 4 warna benang dan visus sebelum bekerja lebih dari 0.25, lama kerja lebih dari 1 tahun

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ridley, J. (2006). Kesehatan dan
Keselamatan Kerja. Jakarta: Erlangga
[2]  Cok Gd. Rai Padmanaba, (2006). Pengaruh
Penerangan Dalam Ruang Terhadap Produktivitas  Mahasiswa  Desain  Interior . http://www.petra.ac.id/
~puslit/journals/dir.php?DepartementID=I NT . Efficient  Use  of  Electricity  in Industries -  Devki  Energy  Consultancies Pvt. Ltd., Vadodara
[3]  Siswanto,  A  dan  Witosetijoso,  1988.
Penerangan Balai Hiperkes dan Keselamatan Kerja, Erlangga Surabaya.
[4]  Hughes,  P.C  and  J.F.Mc  Nelis,  1978, Lighting  Produktiviti  and  The  Work Enviroment. Journal  of  Lighting  Design Aplication
[5] Prabu, 2009. Sistem dan Standar
Pencahayaan
Ruang, http://putraprabu.wordpress.com/20 12/03/ 06  sistem-dan-standar-pencahayaan- ruang.Diakses pada tanggal 6 Maret 2012.
[6]  Hiola,  R.  and  Bambang  W.  O.,  (2015). Standard  illumination  (toheren)  based  on flicker    Fusion  using  adaptive  regression spline  on  filigree  Craftsman  in  gorontalo province.  Journal  of  Health,  Sport  and Tourism ISSN: 2078-0273, Vol. 6. No. 1
[7]  Hiola,  R  and  Hiola  R.,  .(2015).  Adaptive regression  spline  approach  on  complaints eye  fatigue  craftsmen  Makarawo  in Gorontalo  province.  International  Journal of  Academic  Research”,  Baku,  Azerbaijan.
DOI: 10.7813/2075-4124.2015/7-3
[8]  Friedman,  J.H..  (1991).  Multivariate Adaptive Regression Splines . The Annals of Statistics , Vol. 19 No. 1
[9]  Otok,  B.W.  (2010). Multivariate  Adaptive Regression Spline . FMIPA ITS: Surabaya
[10]   Friedman,  J.H.  and  Silverman,  B.W. (1989). Flexible Parsimony Smoothing and Additive Modelling. Technometrics , 31.
[11] Soewarno,  1992. Penerangan  Tempat Kerja ,  Jakarta:  Pusat  Pelayanan  Ergonomi dan Kesker.
[12] Otok,  B.W.  (2008).  Bootstrap  Pada
Pemodelan Multivariat Adaptive Regression Spline. Disertasi UGM .
Yogyakarta. (tidak dipublikasikan)
[13] Otok,  B.W.  (2008). Multivariate  Adaptive Regression Spline . Pelatihan MARS . Surabaya.
[14]  Otok,  B.W.,  M.  Akbar,  M.S,    Guritno,  S dan Subanar,S. (2007), Ordinal Regression Model  using  Bootstrap  Approach , Jurnal ILMU DASAR, Vol. 8 No. 1, 2007 : 54-6 7, UNEJ – Jember.
[15] Otok, B.W., Guritno, S., Subanar,
Haryatmi,  S..  (2006).  Bootstrap  dalam
MARS untuk Klasifikasi Perbankan. Inferensi Jurnal Statistik , Volume 2, N0. 1, Januari 2006. FMIPA ITS Surabaya.
[16] Jusuf, H., and Otok, B.W., (2014). Optimal input of data series in predicted the number patient of HIV-AIDS in East Java province using  multivariate  adaptive  regression splines .  Journal  of  Health  Sport  and
Tourism 2014; 5(1), 35-42. DOI: 10.7813/jhst.2014/5-1/6