Judul: Penyusuoan Food Control Handbook Badan Pengawas Obat dan Makanan: Kajian Monitoring Garam Beryodium di Tingkat Peredaran
Abstrak: Pangan adalah segala sesuatu yang berasal dari sumber hayati dan air, baik yang diolah maupun tidak diolah, yang diperuntukkan sebagai makanan atau minuman bagi konsumsi manusia termasuk bahan tambahan pangan, bahan baku pangan dan baban lain yang digunakan dalam proses penyiapan, pengolaban dan atau pembuatan makanan atau minuman.
Keyword: 

Judul: Kajian Paparan Bahan Tambahan Pangan Berdasarkan Data Konsumsi Pangan Individu di Kabupaten Bogor
Abstrak: Kajian Paparan Bahan Tambahan Pangan (BTP) Berdasarkan Data Konsumsi Pangan Individu yang dilaksanakan di Kabupaten Bogor merupakan salah satu bentuk usaha Badan Pengawas Obat dan Makanan (Badan POM) dalam pengembangan metode kajian paparan serta merupakan bentuk tanggung jawab Badan POM sebagai institusi yang bertugas untuk mengawasi, mengendalikan peredaran dan penggunaan BTP di Indonesia. Tujuan kajian ini adalah memperkirakan tingkat konsumsi dan paparan BTl' yang meliputi benzoat, sakarin, siklamat dan beberapa pewarna. Keluaran kajian ini dapat digunakan sebagai dasar ilmiah (scientific based evidence) dalam evaluasi peraturan penggunaan BTP di Indonesia sekaligus memberikan basis data dalam pelaksanaan kajian paparan BTl' dengan metode TDS (Total Diet Study). Komponen utama dalam kajian paparan ini adalah data konsumsi pangan dan data konsentrasi BTl' pacta prod uk. Pengumpulan data konsumsi pangan dalam kajianpaparan ini dilaksanakan dalam kegiatan Survei Konsumsi Pangan untuk Kajian Paparan BTl' (SKp2003). Metode yang digunakan dalam pengumpulan data konsumsi pangan adalah metode mengingat-ingat konsumsi pangan (Dietmy Recall Method) yang dikombinasikan dengan metode buku harian konsumsi pangan (Food Dim)' Method) selama 3 hari berturut-turut. Responden sebanyak 270 orang dipilih dcngan teknik acak distratifikasi (strati/ied random sampling) yang proporsional dengan komposisi penduduk berdasarkan kelompok umur dan jenis kelamin di 10 blok sensus dalam 10 kecamatan terpilih di kabupaten Bogor. Penentuan konsentrasi BTl' pada produk, menggunakan metode estimasi konsentrasi BTP tertinggi yang diijinka!1 dalarn peraturan nasional (Permenkes No. 722/Menkes/Per/IXl1988) atau disebut level nasional dan GSFA (General Standard/or Food Additives) atau disebut level GSF A. Bahan pangan yang dikonsurnsi responden SKP2003 dikelompokkan dalam 16 kategori utama dan 69 sub-kategori pangan GSF A dan digunakan sebagai database pangan dalam penggunaan program (software) FACNEA (Food Additive, Contaminant and Nutrition Exposure Assessment). Keluaran program FACNEA yang menjadi bahasan utama dalam penelitian ini adalah tingkat konsumsi dan paparan BTl' seluruh responden dan responden anak-anak usia 6 - 12 tahun. Tingkat konsumsi dan paparan benzoat pada level nasional baik seluruh responden maupun kelompok anak-anak bel urn melarnpaui batas aman konsumsinya (JECFA ADI benzoat = 5 mglkg BB hari), namun pada level GSFA telah terlampaui oleh pengkonsurnsi tinggi (95th ) yang mencapai 13.48 mg/kg BB per hari (270 %) pada seluruh responden dan pada kelompok anak-anak mencapai 13.01 mglkg BB per hari (260 %). Sub kategori produk yang memberikan kontribusi yang besar terhadap paparan benzoat adalah pasta, mie dan produk sejcnisnya (06.4), roti atau bread dan sCJemsnya (07.1) serta mmuman tidak beralkohol (14.1). Tingkat konsumsi dan paparan sakarin pada level nasional belum me1ampaui nilai AD! sakarin (JECF A AD! sakarin = 5 mglkg BB hari) baik seluruh responden maupun kelompok anak-anak, namun pada level GSFA telah terlampaui pada tingkat konsumsi tinggi (95 tl1 ) yaitu 9.12 mglkg BB per hari (182 %). Rata-rata tingkat konsumsi dan paparan sakarin pada kclompok anak-anak lebih besar daripada seluruh responden baik pada level nasional maupun level GSFA. Evaluasi peraturan penggunaan sakarin GSFA disarankan perlu dilakukan pada sub kategori es yang dapat dimakan termasuk sherbet dan shorbet (03.0) dan minuman tidak beralkohol (14.1). Tingkat konsumsi dan paparan siklamat pada level nasional ternyata lebih besar dari pada level GSF A dan telah melampaui nilai AD! siklamat (JECF A AD! siklamat =
Keyword: 

Judul: Credit risk modeling using logistic ridge regression
Abstrak: The growth of credit of national banking may cause a greater risk faced by banks. One thing we must highlight is a way to determine whether the new applicant will be good in loan repayments. A well known and widely used method for classifying the new applicant of credit is Logistic Regression. Multicollinearity is a problem that is frequently encountered in model building. Usually, variable selection method is used for handling this problem. But sometimes it creates a new problem when the important variable does not enter to the model. Logistic Ridge Regression could be an alternative in logistic regression when multicollinearity exists. The advantage of this method is that it can handle multicollinearity without deleting any predictor variables. This research compared the performance of logistic ridge regression and logistic regression with variable selection to predict the collectability status of new applicants of credit. There were 1000 observations of German Credit data set. The 740 observations were used for modeling and 260 observations were used for validation. Backward was the best among other selection variable methods which had the highest c statistic and the model was fit by Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit Test. By using backward logistic regression, it showed that among 17 variables there were eight variables which were significant in the wald test. There were many significant correlations among the predictors but the highest correlation coefficient was 0.628 which exist between duration of credit (V1) and credit amount (V2).The ridge parameter or λ was 0.001. The optimal cut point of backward logistic regression was 0.680, while for logistic ridge regression was 0.677. By comparing the c statistic and the total correctly predicted cases, we can see that the logistic ridge regression was better than backward logistic regression in training data. However, with testing data (validation), backward logistic regression was better. To have a better understanding of the model with higher correlation values between V1 and V2, V2* was generated to replace V2 and logistic regression with variable selection and ridge were also built. The result pointed out that logistic ridge regression has a little higher capability to predict the new applicant’s collectability status than logistic regression with variable selection.
Keyword: