Judul: Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Perceraian di Provinsi Riau Menggunakan CHAID dan Korespondensi Berganda
Abstrak: Kasus perceraian secara Islam di Indonesia kian meningkat dari tahun ke tahun. Tercatat telah terjadi 357 000 kasus perceraian secara Islam di tahun 2018. Provinsi Riau saat ini menjadi perhatian pemerintah karena peningkatan jumlah permohonan perceraian. Peningkatan drastis terjadi pada tahun 2018, yakni mencapai angka 40%. Kondisi ini dipengaruhi oleh berbagai faktor. Penelitian ini bertujuan mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi perceraian menggunakan metode CHAID, beserta karakteristik pelaku perceraian menggunakan analisis korespondensi berganda. Penggunaan teknik SMOTE menghasilkan pohon klasifikasi CHAID yang lebih akurat karena dapat menyeimbangkan akurasi klasifikasi untuk masing-masing jenis perceraian. Berdasarkan pohon klasifikasi CHAID, faktor-faktor yang memengaruhi perceraian di Provinsi Riau adalah alasan penunjang perceraian, tempat tinggal bersama, usia laki-laki saat menikah, usia laki-laki saat bercerai, pekerjaan laki-laki, dan pendidikan laki-laki. Karakteristik pembeda jenis perceraian berdasarkan analisis korespondensi berganda adalah dari segi pendidikan laki-laki, pekerjaan laki-laki, dan alasan penunjang perceraian.
Keyword: analisis korespondensi berganda, CHAID, perceraian, SMOTE

Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Status Pengangguran di Provinsi Riau dengan Metode CHAID.
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Riau tahun 2018 lebih tinggi dari TPT Indonesia. Dalam hal yang sama sudah berlangsung selama lima tahun terakhir (2014 hingga 2017), hal ini dapat diketahui bahwa Provinsi Riau termasuk sebagai penyumbang angka pengangguran yang tinggi di Indonesia. Salah satu upaya dalam mengatasi masalah tersebut adalah mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh serta karakteristiknya dengan menggunakan analisis CHAID. Upaya penanganan ini agar menjadi pertimbangan pemerintah dalam memikirkan kebijakan yang strategis. Adanya masalah data tidak seimbang menyebabkan nilai akurasi kelas penganggguran rendah. Penanganan data tidak seimbang dengan metode over-undersampling pada pohon klasifikasi CHAID dapat meningkatkan akurasi kelas pengangguran yang terbaik, yaitu dari 0% menjadi 78.2%. Nilai akurasi pada kelas bukan pengangguran dan akurasi keseluruhan menjadi sebesar 79.9% dan 79.0%. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan over-undersampling pada metode CHAID menghasilkan pohon klasifikasi yang lebih baik karena menyeimbangkan akurasi klasifikasi antar kelas status pengangguran. Berdasarkan pohon klasifikasi CHAID tersebut, faktor-faktor yang memengaruhi status pengangguran Provinsi Riau 2018 adalah status perkawinan, pernah mempunyai pekerjaan/usaha sebelumnya, umur, status dalam rumah tangga, pendidikan tertinggi yang ditamatkan, dan jenis kelamin. Pohon klasifikasi CHAID menghasilkan 16 simpul terminal yang terdiri atas 9 simpul pengangguran dan 7 simpul bukan pengangguran.
Keyword: CHAID, oversampling, pengangguran, undersampling

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: