Judul: Penerapan Resampling pada Random Forest untuk Mengklasifikasikan Status Kebutuhan KB
Abstrak: Jumlah penduduk Indonesia mengalami peningkatan yang cukup pesat sekitar 3.5−4 juta jiwa pertahun. Program Keluarga Berencana (KB) dibentuk pada tahun 1970 dengan tujuan untuk menurunkan tingkat kelahiran. Status kebutuhan KB dikategorikan menjadi dua kelas yaitu KB yang terpenuhi (met need KB) dan KB yang tidak terpenuhi (unmet need KB). Perbedaan tingkat unmet need KB dan met need KB menyebabkan ketidakseimbangan pada data. Random forest merupakan metode klasifikasi pada data kategorik berupa kumpulan pohon keputusan. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh model terbaik dalam mengklasifikasikan status kebutuhan KB serta mengetahui peubah-peubah yang memengaruhi status kebutuhan KB berdasarkan random forest dengan resampling pada data tidak seimbang. Data yang digunakan adalah data SDKI (Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia) BKKBN tahun 2017 yang terdiri atas 16 peubah kategorik. Penanganan data tidak seimbang dilakukan menggunakan undersampling, oversampling, dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan penerapan SMOTE menghasilkan F1-score dan AUC-PR tertinggi dalam mengklasifikasi status kebutuhan KB. Berdasarkan tingkat kepentingan peubah penjelas didapatkan banyak anak hidup, diskontinu KB dalam 5 tahun terakhir, kelahiran dalam 5 tahun terakhir, keinginan menambah anak, dan usia istri sebagai peubah penting dalam menentukan status kebutuhan KB pada pasangan usia subur.
Keyword: keluarga berencana, random forest, resampling, unmet need KB

Judul: Alternatif Pendugaan Indikator Kebutuhan Kb Yang Tidak Terpenuhi Menggunakan Data Susenas.
Abstrak: Berbagai program pemerintah dicanangkan untuk mewujudkan kesejahteraan rakyat Indonesia secara merata. Salah satu program tersebut adalah pengendalian laju pertumbuhan penduduk melalui keluarga berencana (KB). Indikator kebutuhan KB yang tidak terpenuhi (unmet need for family planning) untuk penjarangan, pembatasan dan total kelahiran, digunakan oleh pemerintah Indonesia untuk mengukur pencapaian program KB. Indikator kebutuhan KB yang tidak terpenuhi selama ini diperoleh dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) pada tahun 1987, 1991, 1994, 1997, 2002-2003, 2007 dan 2012 dengan pendugaan pada tingkat provinsi. Ketersediaan indikator kebutuhan KB yang tidak terpenuhi menurut provinsi dalam periode lima tahunan tersebut dianggap kurang mencukupi. Dibutuhkan indikator dalam periode tahunan dengan pendugaan tingkat kabupaten/kota untuk memonitor pencapaian program KB secara lebih baik. Salah satu alternatif untuk mengatasi kebutuhan tersebut adalah menggunakan data fertilitas dan KB yang terdapat pada Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) dengan periode pelaksanaan survei tahunan dan pendugaan hingga tingkat kabupaten/kota. Pada penelitian ini dikaji kemungkinan pemanfaatan data Sesenas sebagai penyedia indikator kebutuhan KB yang tidak terpenuhi pada saat tidak dilakukan SDKI. Secara rinci kajian meliputi pendugaan indikator kebutuhan KB yang tidak terpenuhi menggunakan data Susenas 2012, sesuai dengan definisi indikator tersebut pada SDKI 2012. Kemudian dilakukan evaluasi indikator Susenas dan SDKI tersebut melalui analisis profil. Kajian efisiensi penduga juga dilakukan dengan menganalisis bias dan ragam pendugaan berdasarkan metode penarikan contoh Susenas dibanding SDKI Tahun 2012. Hasil kajian menujukkan bahwa indikator yang dihasilkan dari SDKI dan Susenas tahun 2012, menunjukkan kesamaan indikator total kebutuhan KB yang tidak terpenuhi. Kajian efisiensi sesuai metodologi survey menunjukkan bahwa pendugaan yang dihasilkan Susenas 2012 relatif lebih efisien dibanding SDKI 2012. Hasil-hasil penelitian terhadap data Susenas 2012 dan SDKI 2012 tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk Susenas dan SDKI pada tahun-tahun lainnya. Secara umum dapat dikatakan bahwa ada kesamaan pada indikator total kebutuhan KB yang tidak terpenuhi, hasil analisis Susenas tahun 2012 dengan indikator tersebut hasil SDKI 2012. Namun demikian data Susenas 2012 memiliki tingkat presisi yang lebih baik dalam menduga parameter total kebutuhan KB yang tidak terpenuhi, dibanding SDKI 2012. Jumlah contoh Susenas 2012 yang lebih besar dibanding SDKI 2012 memberikan jaminan bahwa keunggulan Susenas, yaitu ketersediaan data tingkat pendugaan kabupaten/kota dalam periode tahunan dapat diterapkan untuk menyediakan indikator total kebutuhan KB yang tidak terpenuhi.
Keyword: Analisis Profil, Pendugaan Kebutuhan KB yang Tidak Terpenuhi, SDKI 2012, Susenas 2012

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: