Judul: Perbandingan Metode Ordinary Runs dengan Doublet Test untuk Uji Keacakan pada Data Spasial
Abstrak: Many research had been developed to study the spatial distribution pattern. Spatial distribution pattern was divided into three types, which were clustered, dispersed, and random. Spatial distribution pattern could detected with testing the randomness from the data grouping. Two common methods used to detect the spatial distribution method were Ordinary Runs (OR) and Doublet Test (DT). This research objective were to compare the method between Ordinary Runs dan Doublet Test on the simulation data, to study and also to analyze the spatial distribution pattern on the disease case of Citrus Vein Phloem Degeneration (CVPD) for the orange in Balitjestro, Batu. Based on the simulation result, on the random data of DT had the higher accuracy than OR. On the nonrandom data of OR had the higher accuracy than DT. On the real data analysis OR, DT, and Run Test random conclude on the data of CVPD disease attack on the West-East direction. Based on those results, the disease distribution pattern of CVPD was not effected by the wind direction
Keyword: 

Judul: Comparative analysis of classification methods based Regioclassification Autocorrelation (ACRC) and Non-ACRC for spatial data
Abstrak: Many methods are available for classification of data including spatial data. This makes it difficult to determine which method is best used to classify a set of data. Each method has advantages and disadvantages in classification. This study aims to determine which method is a good classification method is used for spatial data. The method used in this study include natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, and standard deviation found in ArcGIS. In addition, to compare we also use Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). This method has the aspect of the outlier neighbors. Testing to determine the best between the two methods uses Goodness of Variance Fit (GVF) of each method. The results of this study indicate that ACRC is an excellent method used mainly by GVF value of 0.924., Banyak metode untuk pengklasifikasian data termasuk untuk data spasial. Hal ini membuat kesulitan untuk menentukan metode mana yang baik digunakan untuk klasifikasi sekumpulan data. Masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pengklasifikasian. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode klasifikasi mana yang baik digunakan untuk data spasial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini antara lain adalah natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, dan standar deviasi yang terdapat dalam ArcGIS. Selain itu, untuk membandingkan digunakan juga Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). Metode ini memerhatikan aspek tetangga sehingga terdapat outlier. Pengujian untuk menentukan yang terbaik antara kedua metode tersebut menggunakan Goodness of Variance Fit (GVF) dari masing-masing metode. Hasil dari penelitian ini menunjukkan ACRC merupakan metode yang baik digunakan dengan nilai GVF sebesar 0.924.
Keyword: ACRC, ArcGIS, data spasial, GVF

Judul: Formulasi Bubuk Tabur Lele (Clarias gariepinus) Tinggi Protein, Kalsium, dan Zat Besi untuk Ibu Hamil Trimester Akhir Kehamilan
Abstrak: Ibu hamil merupakan salah satu kelompok rawan kurang gizi. Ibu hamil perlu mendapat perhatian khusus karena prevalensi kurang energi kronis pada WUS hamil sebesar 17.3% dan anemia ibu hamil terus meningkat dalam 5 tahun terakhir dari 37.1% menjadi 48.9%. Ikan lele mengandung zat gizi yang dibutuhkan oleh tubuh manusia seperti sumber energi, protein, lemak, kalsium, fosfor, dan zat besi. Olahan ikan lele yaitu tepung badan ikan lele memiliki kandungan protein 56 g/100 g bahan dan tepung kepala ikan lele memiliki kandungan kalsium 8 624 mg/100 g bahan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan formulasi bubuk tabur tepung ikan lele (Clarias gariepinus) sebagai makanan tambahan untuk membantu mengatasi masalah KEK dan anemia pada ibu hamil trimester akhir kehamilan. Desain penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap, dengan perlakuan berupa perbedaan perbandingan tepung badan dan kepala ikan lele yaitu F1 (70:30), F2 (60:40), dan F3 (50:50). Formula bubuk tabur terpilih ditentukan berdasarkan uji hedonik dan tingkat penerimaan panelis pada atribut rasa, mouthfeel, dan aftertaste. Formula terpilih yaitu formula 2 dengan kandungan gizi bubuk tabur yaitu kadar air 5.7% bb, kadar abu 13.7% bb, protein 32.5% bb, lemak 32.3% bb, karbohidrat 15.7% bb, kalsium 1014.7 mg/100 g, zat besi 26.2 mg/100 g, seng 3.6 mg/100 g, dan energi 484 kkal/100 g. Satu takaran saji bubuk tabur formula terpilih (10 gram) mengandung energi sebesar 48.4 kkal, protein 3.3 gram, lemak 3.2 gram, karbohidrat 1.6 gram, kalsium 101.47 mg, zat besi 26.2 mg, dan seng 0.36 mg. Peneliti menganjurkan untuk mengonsumsi bubuk tabur sebanyak 3 x 10 gram dalam sehari. Konsumsi bubuk tabur sebesar 30 gram/hari dapat memenuhi lebih dari 10% AKG ibu hamil kelompok umur 16-18 tahun, 19-29 tahun, dan 30-49 tahun untuk lemak, protein, kalsium, dan zat besi. Produk bubuk tabur ini juga sudah memenuhi syarat untuk klaim tinggi protein sebesar 42.8%, tinggi kalsium 78.1%, tinggi zat besi 77.1%, dan sumber seng 22.5%, sehingga dapat digunakan sebagai salah satu alternatif produk untuk membantu mengatasi masalah KEK dan anemia pada ibu hamil.
Keyword: anemia, ibu hamil, KEK, bubuk tabur, tepung ikan lele