Judul: Modelling of Infant Mortality Rate in West Java using Spline Regression and Kernel Regression
Abstrak: Angka Kematian Bayi (AKB) atau Infant Mortality Rate (IMR) merupakan indikator yang sangat sensitif terhadap upaya pelayanan kesehatan terutama yang berhubungan dengan bayi baru lahir. AKB juga merupakan salah satu permasalahan yang perlu ditangani dan menjadi target SDGs pada tujuan nomor 3 (kehidupan yang sehat dan sejahtera). Provinsi Jawa Barat terdiri dari 27 Kabupaten/Kota memiliki AKB sebesar 3,26/1000 kelahiran hidup pada tahun 2019. Pola data AKB di Jawa Barat memiliki bentuk pola yang berubah – ubah pada selang titik tertentu sehingga pemodelan dilakukan menggunakan regresi nonparametrik. Pendekatan regresi nonparametrik yang dipilih adalah regresi spline yang memiliki kemampuan menyesuaikan diri lebih efektif dari karakteristik data dan regresi kernel yang mudah diimplementasikan. Peubah penjelas yang digunakan adalah Angka Harapan Hidup, Persentase Penduduk Miskin, Tingkat Pengangguran Terbuka serta Rata – rata Lama Sekolah. Penelitian ini menghasilkan model terbaik regresi spline 3 knot dan model terbaik regresi kernel dengan lebar jendela 1,2; 1,2; 1,1; dan 1. Hasil evaluasi model menunjukan kinerja model regresi spline lebih baik dari regresi kernel dengan masing – masing nilai MSE, RMSE, dan MAPE sebesar 0,66; 0,81; dan 18,54%., The Infant Mortality Rate (IMR) is a very sensitive indicator of health service efforts, especially those related to newborns. IMR is also one of the problems that need to solve and the target of the SDGs number 3 (Good health and well-being). Java Province consists of 27 regencies/cities with an IMR of 3,26/1000 live births in 2019. The pattern of IMR data in West Java province had a pattern that changes at certain points so that the modeling is carried out using nonparametric regression. The selected nonparametric regression approach was spline regression which able to adapt more effectively with the characteristics of the data and kernel regression is easy to implementation. The explanatory variables used are life expectancy, the percentage of poor people, the open unemployment rate and the average length of schooling. The best model given by spline regression at 3 knot and kernel regression with bandwidth 1.2; 1.2; 1.1; and 1. Based model evaluation, the spline regression model's performance is better than the kernel regression with MSE, RMSE, and MAPE values are 0.66; 0.81, and 18.54%.
Keyword: Infant Mortality Rate, Kernel Regression, Nonparametric Regression, Spline Regression, SDGs

Judul: A Comparative Study of Beta-Binomial Regression and Williams Methods and their Application to Infant Mortality Data in West Java
Abstrak: Regresi logistik Binom dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mampu menjelaskan tingkat kematian bayi. Namun, jika data mengandung overdispersi, regresi logistik Binom sudah tidak relevan lagi untuk digunakan. Overdispersi seringkali terjadi pada data biner, seperti pada data kematian bayi. Untuk menangani masalah overdispersi, regresi Beta-Binom dan metode Williams akan dibahas pada penelitian ini. Nilai dugaan parameter yang dihasilkan dengan menggunakan ketiga metode ini tidak berbeda secara signifikan, tetapi nilai galat baku dugaan parameter yang dihasilkan oleh metode regresi logistik Binom cenderung berbias kebawah (underestimate). Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode Williams menghasilkan penduga yang lebih baik, ditinjau dari nilai bias dan ragam penduga parameternya dibandingkan dengan regresi Beta-Binom. Selanjutnya, untuk mengindetifikasi faktor-faktor yang mampu menjelaskan tingkat kematian bayi di Jawa Barat perlu diterapkan metode Williams dan regresi Beta-Binom terhadap data kematian bayi di Jawa Barat tahun 2012. Faktor-faktor yang mampu menjelaskan kematian bayi di Jawa Barat yaitu kekayaan rumah tangga, usia ibu, pendidikan ibu dan tempat tinggal.
Keyword: Institut Pertanian Bogor, IPB, Bogor Agricultural University, Beta-Binom regression, Binomial logistic regression, Infant mortality, Overdispersion, Williams methods, Analisis regresi liestik, Overdispersi, Simulasi

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: