Judul: Comparison of Logistic Regression and CHAID on Risk Factors for Anemia, Iron Deficiency, and Iron Deficiency Anemia in Women Reproductive Age
Abstrak: Wanita usia subur (WUS) di Indonesia rentan terhadap anemia, defisiensi besi (DB), dan anemia defisiensi besi (ADB). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan prevalensi kondisi tersebut pada WUS serta mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya menggunakan analisis regresi logistik dan Chi-squared Automatic Interaction Detector (CHAID). Data yang digunakan berasal dari Riset Kesehatan Dasar 2013 yang disediakan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Kementerian Kesehatan Indonesia, meliputi kadar hemoglobin, data demografi, dan sosial ekonomi, serta data ferritin (Fe) dan CRP dari sampel serum yang dikumpulkan pada tahun 2013, kemudian disimpan dan dianalisis pada tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prevalensi anemia pada WUS di Indonesia adalah 11%, DB 14%, dan ADB 9%. Peubah yang berpengaruh pada kondisi Anemia dengan menggunakan regresi logistik biner diantaranya adalah Indeks Massa Tubuh (IMT), konsumsi daging, penyakit malaria, dan ISPA. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial peubah yang berpengaruh pada anemia adalah IMT, status kawin, malaria, dan ISPA. Pada saat menggunakan metode CHAID peubah yang berpengaruh terhadap anemia meliputi penyakit malaria, jumlah konsumsi sayur mingguan, IMT, penyakit ISPA, jumlah konsumsi protein hewani (daging/ayam/ikan) harian, status kepemilikan rumah, status kehamilan, dan jumlah anggota keluarga. Pada Kondisi DB, peubah yang berpengaruh dengan menggunakan regresi logistik biner diantaranya adalah IMT, pendidikan, besar keluarga, status kawin, dan penyakit diare. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial, peubah yang berpengaruh pada DB adalah IMT, pendidikan, besar keluarga, dan status kawin. Pada saat menggunakan metode CHAID peubah yang berpengaruh terhadap DB terdiri dari status kawin, status kehamilan, IMT, besar keluarga, penyakit diare, penyakit malaria, usia, jumlah konsumsi sayuran, pendidikan, kepemilikan rumah, penyakit ISPA, dan penyakit pneumonia. Berdasarkan kondisi ADB, peubah yang signifikan pada saat menggunakan regresi logistic biner diantaranya adalah IMT, status rumah, besar keluarga, status kawin, daging, dan malaria. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial, peubah yang berpengaruh pada ADB adalah IMT, status rumah, besar keluarga, status kawin, daging, dan malaria. Pada saat menggunakan metode CHAID, peubah yang berpengaruh adalah IMT, status kawin, jumlah anggota keluarga, jumlah konsumsi daging, jumlah konsumsi buah mingguan, jumlah konsumsi sayuran, status kehamilan, penyakit ISPA, kepemilikan rumah, penyakit malaria, usia, penyakit diare, dan wilayah tempat tinggal. Berdasarkan evaluasi model menunjukkan bahwa regresi logistik dan CHAID menghasilkan akurasi yang baik pada kondisi anemia 85%, DB 81%, dan ADB 88%. Namun, nilai sensitivitas kedua metode sangat tinggi pada 100% sementara spesifisitas sangat rendah yaitu 0% untuk kondisi DB dan ADB, yang menunjukkan bahwa model dapat mengidentifikasi kondisi normal tetapi kurang efektif dalam mendeteksi kondisi anemia, DB, atau ADB. Tingginya data pada kategori normal menyebabkan model lebih cenderung mengidentifikasi kondisi normal dengan baik, namun kurang mampu mengidentifikasi kondisi anemia, DB, dan ADB. Ketika dianalisis dengan empat kategori, akurasi menurun menjadi sekitar 65% untuk kedua metode, dengan sensitivitas hampir 100% untuk kategori normal dan nol untuk kategori anemia, DB, dan ADB. Hasil dari model yang didapatkan maka disimpulkan model dengan metode regresi loistik maupun CHAID memiliki akurasi tinggi yang mampu mendeteksi kondisi normal namun belum sensitif untuk mendeteksi kondisi anemia, defisiensi besi maupun anemia defisiensi besi.
Keyword: Anemia, CHAID, Iron Deficiency, Logistic Regression, ReproductiveAge Women

Judul: Factors Influencing Anemia and Iron Deficiency of Pregnant Women in Indonesia
Abstrak: Wanita hamil berisiko tinggi mengalami anemia, defisiensi besi (DB), dan anemia defisiensi besi (ADB). Selama kehamilan, hal itu dikaitkan dengan berat badan lahir rendah, kelahiran prematur, dan peningkatan risiko kematian perinatal. Kondisi anemia, DB, ADB, dapat diprediksi dengan menggunakan metode regresi logistik multinomial. Namun, metode klasifikasi rentan terhadap data yang tidak seimbang. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data adalah Random Over Sampling (ROS). Hasil metode regresi logistik multinomial menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi anemia dan defisiensi besi secara signifikan adalah usia kehamilan, status gizi, riwayat penyakit malaria, pendidikan, frekuensi konsumsi buah, dan frekuensi konsumsi sayuran. Model regresi logistik multinomial memberikan akurasi klasifikasi sebesar 44,559%. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa tingkat ketepatan klasifikasi keempat kategori lebih seimbang setelah dilakukan Random Over Sampling., Pregnant women are at high risk of anemia, iron deficiency (ID), and iron deficiency anemia (IDA). During pregnancy, it has been associated with low birth weight, premature delivery, and increased risk of perinatal mortality. Anemia, ID, IDA conditions can be predicted using multinomial logistic regression method. However, the classification method is prone to data imbalance. One method that can be used to overcome the problem of data imbalanced is Random Over Sampling (ROS). The results of multinomial logistic regression method indicated that outcome variable were significantly influanced by gestational age, nutritional status, malaria, education, frequency of fruit and vegetable consumption. Multinomial logistic regression model provided classification accuracy of 44,559%. This study also shows that the accuracy of the classification of the four categories is more balanced after Random Over Sampling.
Keyword: anemia, iron deficiency, multinomial logistic regression, pregnant women, random oversampling

Judul: Kajian Teknis Dan Musim Penangkapan Cakalang (Katsuwonus pelamis) Dengan Pukat Cincin Di Prigi, Kabupaten Trenggalek, Jawa Timur
Abstrak: Teluk Prigi merupakan salah satu lokasi usaha penangkapan di Pantai Selatan Jawa yang termasuk ke dalam wilayah Kabupaten Trenggalek, Jawa Timur. Luas Perairan Pantai Selatan Jawa Timur termasuk ZEE kurang lebih 142.560 kn?. Sementara luas Perairan Pantai Setatan Kabupaten Trenggalek termasuk ZEE kurang lebih 17.000 km2 (Pelabuhan Perikanan Nusantara Prigi, 2002)
Keyword: