Judul: On Comparison of Logistic Regression and Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Analysis for Modeling Poverty Data in Jakarta.
Abstrak: Teknik klasifikasi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menyusun data secara sistematis. Metode klasifikasi yang baik menghasilkan jumlah kesalahan klasifikasi yang minimal. Regresi Logistik dan Multivariat Adaptive Regression Spline (MARS) dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan variabel hasil sebagai objek berdasarkan beberapa variabel penjelas. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan kemiskinan dengan beberapa faktor yang berpengarus secara signifikan berkaitan dengan pendidikan, kondisi rumah, ekonomi, dan fasilitas listrik dengan menggunakan Regresi Logistik dan MARS. Selain itu, tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kedua model yang sudah didapat. Kurva ROC, nilai APER, dan nilai Press'Q diimplementasikan sebagai kriteria akurasi klasifikasi. Analisis ini menggunakan data kemiskinan di DKI Jakarta berdasarkan Indonesian Family Life Survey 2014/2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang secara signifikan mempengaruhi kemiskinan di DKI Jakarta adalah jenis atap utama (X4), mayoritas akses toilet (X5), sumber penerangan (X6), sumber air minum (X7), sumber utama untuk memasak sehari-hari (X8), konsumsi pakaian (X10), total pendapatan kepala rumah tangga (X13), dan tabungan ekonomi (X15). Menurut kriteria klasifikasi, kedua model tersebut sama baiknya karena dua metode memiliki kemampuan prediksi yang tinggi untuk klasifikasi kemiskinan. Nilai APER untuk MARS adalah 14,39% dan untuk Regresi Logistik adalah 14,41%. Berdasarkan kurva ROC, area di bawah kurva model MARS cukup besar dibandingkan dengan Regresi Logistik. Nilai Press'Q pada kedua model stabil mengindikasikan kedua pendekatan tersebut sesuai untuk menganalisis data kemiskinan di DKI Jakarta. Dapat disimpulkan bahwa metode regresi logistik lebih baik digunakan dalam hal kegunaan, karena memiliki tahap analisis data yang lebih sederhana dan melibatkan variabel prediktor yang lebih sedikit.
Keyword: Kemiskinan, Klasifikasi, Regresi Logistik, MARS

Judul: Comparison of The Performance of Regression Model, XGBoost, and RNN on Time Series Data (Case Study of Poverty at The District/City Level)
Abstrak: Analisis data deret waktu telah banyak digunakan di berbagai bidang dan umumnya menggunakan satu peubah atau dikenal dengan analisis univariat. Kelemahan analisis ini adalah tidak dapat melihat pengaruh dari peubah lain. Permasalahan tersebut dapat diatasi menggunakan analisis multivariat. Kemiskinan merupakan permasalahan ekonomi yang dipengaruhi oleh beberapa faktor sehingga dapat menggunakan analisis multivariat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa model regresi, XGBoost, dan Recurrent Neural Network pada data tingkat kemiskinan di Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Kudus, dan Kota Jakarta Barat. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan, PDRB, upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan usia harapan hidup tahun 2010–2020. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa model regresi masih baik dalam memprediksi tingkat kemiskinan pada data deret waktu tanpa pencilan. Namun, model regresi kurang cocok untuk data deret waktu yang memiliki pencilan. Metode yang lebih cocok digunakan pada data deret waktu dengan pencilan adalah metode machine learning. Metode machine learning juga lebih konsisten dalam menentukan peubah yang berkontribusi dalam prediksi. Peubah penting yang berkontribusi dalam memprediksi kemiskinan di tingkat kabupaten/kota yang dianalisis adalah PDRB., Time series data analysis has been widely used in various fields and is commonly known as univariate analysis, as it typically involves a single variable. The weakness of this analysis is its inability to account for the influence of other variables. This issue can be addressed through multivariate analysis. Poverty is an economic problem influenced by several factors, making it suitable for multivariate analysis. This research aims to compare the performance of Regression Model, XGBoost, and Recurrent Neural Network on poverty levels data in Purbalingga Regency, Kudus Regency, and West Jakarta City. The data used includes poverty levels, GRDP, district/city minimum wage, average years of schooling, open unemployment rate, labor force participation rate, and life expectancy from 2010 to 2020. The results of this research indicate that the regression model is still effective in predicting poverty levels in time series data without outliers. However, regression model is less suitable for time series data that contains outliers. A method more suitable for time series data with outliers is machine learning. Machine learning methods are also more consistent in identifying variables contributing to predictions. An important variable contributing to poverty prediction at the district/city level in the analyzed data is GRDP.
Keyword: multivariate, poverty, recurrent neural network, regression, XGBoost

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: