Judul: Faktor-faktor Rumah Tangga yang Mencirikan Tingkat Kerawanan Pangan.
Abstrak: Kerawanan pangan masih menjadi masalah krusial di Indonesia. Dalam Indeks Kelaparan Global 2017, Indonesia meraih peringkat ke-72 dari 119 negara. Pada 2017, untuk pertama kali Survei Sosial Ekonomi Nasional mengadopsi pertanyaan Food Insecurity Experience Scale (FIES). Menggunakan FIES, penelitian ini mengkaji prevalensi kerawanan pangan dan peubah-peubah rumah tangga (RT) dengan memanfaatkan metode klasifikasi baru untuk data ordinal, ordinal forest (OF). OF yang dikenalkan pada 2017 akan dibandingkan dengan metode klasifikasi yang umum digunakan untuk data ordinal, yaitu regresi logistik ordinal (RLO). Tujuan dari penelitian ini adalah (i) mengukur kekuatan asosisasi sejumlah peubah rumah tangga dengan tingkat kerawanan pangan, (ii) membandingkan mutu klasifikasi OF dan RLO dalam mengklasifikasikan rumah tangga menurut tingkat kerawanan pangan dan menentukan peubah-peubah yang nyata atau penting, (iii) menentukan faktor-faktor rumah tangga yang dapat mencirikan tingkat kerawanan pangan. Hasil Cramer’s V dan Kendall’s tau-c menunjukkan bahwa peubah yang berkaitan dengan penanggulangan kemiskinan (penerimaan Kartu Perlindungan Sosial [KPS] dan beras miskin [raskin]) merupakan peubah dengan asosiasi kuat. Asosiasi yang kuat juga ditunjukkan oleh peubah yang berkaitan dengan pendapatan (banyaknya pemilik rekening tabungan dan persentase pengeluaran untuk makanan) serta peubah pendidikan kepala rumah tangga (KRT). Status kerja KRT, ukuran RT, dan umur KRT ditemukan memiliki asosiasi yang sangat lemah. Dalam hal klasifikasi RT ke dalam kategori FIES, OF mencatat kinerja lebih baik daripada RLO. Kinerja RLO buruk karena data didapati tidak seimbang dan RLO terlalu mengutamakan kelas mayoritas. Setelah data diseimbangkan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan random undersampling, akurasi seimbang OF dan RLO menjadi tidak jauh berbeda, tetapi OF memiliki nilai kappa terbobot linear yang relatif lebih tinggi daripada RLO. OF yang diterapkan pada data hasil SMOTE mencatat kinerja terbaik. Lima peubah terpenting hasil metode terbaik secara berurutan adalah penerimaan KPS, banyaknya ART dengan rekening tabungan, persentase pengeluaran untuk makanan, pendidikan KRT, dan penerimaan raskin. Analisis korespondensi berganda mendapati bahwa faktor-faktor utama yang mencirikan rumah tangga rawan pangan adalah menerima KPS, tidak menabung di lembaga keuangan, membelanjakan lebih dari 60% pengeluaran untuk kebutuhan makanan, memiliki KRT yang tidak/belum pernah sekolah atau maksimal hanya tamat SD, dan menerima raskin.
Keyword: fies, kerawanan pangan, klasifikasi, ordinal forest, regresi logistik ordinal

Judul: Variable Importance Analysis Based on The Extra-Trees Model for Identification of The Characterizing Variables of Food-Insecure Households in West Java
Abstrak: Sekitar 2,3 miliar orang di dunia mengalami kerawanan pangan. Kerawanan pangan dapat memiliki konsekuensi serius bagi kesehatan dan kesejahteraan. Pengentasan kerawanan pangan menjadi salah satu isu krusial dalam mewujudkan tujuan kedua pembangunan berkelanjutan, yaitu tanpa kelaparan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan rumah tangga di Jawa Barat. Penelitian akan dibagi menjadi dua subpopulasi yaitu rumah tangga perdesan dan perkotaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2021. Algoritma yang digunakan untuk melakukan pemodelan klasifikasi kejadian rawan pangan adalah Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) dengan penanganan data tidak seimbang menggunakan oversampling ADASYN dan pembobotan kelas peubah respon. Peubah penting yang mencirikan kerawanan pangan diidentifikasi menggunakan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Model dengan penanganan menggunakan pembobotan kelas menghasilkan kinerja yang lebih baik dibanding tanpa penanganan dan dengan penanganan ketidakseimbangan data menggunakan ADASYN. Hasil evaluasi menunjukan balanced accuracy model perdesaan sebesar 60,76% dan model perkotaan sebesar 64,08%. Jenis lantai, kepemilikan aset tanah, Bantuan Pangan Non-Tunai (BPNT), bantuan Pemda, jenis dinding, banyaknya penabung, pendidikan KRT, Penerima Bantuan Iuran (PBI) BPJS, bahan bakar masak, dan jenis kelamin KRT merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perdesaan. Banyaknya penabung, PBI BPJS, kepemilikan aset tanah, jenis lantai, pendidikan KRT, BPNT, bantuan Pemda, Program Keluarga Harapan (PKH), sanitasi layak, dan jumlah perokok merupakan peubah penting yang mencirikan kejadian rumah tangga rawan pangan perkotaan., Approximately 2,3 billion people in the world have experienced food insecurity. Food insecurity can have serious consequences for health and well-being. Alleviation of food insecurity is one of the crucial issues in realizing the second goal of the Sustainable Development Goals, zero hunger. This study aims to identify important variables that characterize household food insecurity in West Java Province. This study will be divided into two subpopulations, rural and urban households. The data used in this study is the 2021 National Social and Economic Survey. The algorithm used to classify the incidence of household food insecurity is Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) with imbalanced data handling using ADASYN and class weight of response variables. Important variables that characterize food insecurity are identified using SHapley Additive exPlanations (SHAP). Models that handle by using class weights produce better performance than without handling imbalanced data and with handling by using ADASYN. The evaluation results show that the balanced accuracy of the rural model is 60,76%, and the urban model is 64,08%. Floor type, land assets ownership, Non-Cash Food Assistance (BPNT), local government assistance, wall type, number of savers, education of household head, Premium Assistance Beneficiaries (PBI) BPJS, cooking fuel, and gender of household head are important variables that characterize the incidence of food insecurity in rural households. The number of savers, PBI BPJS, land assets ownership, floor type, education of household head, BPNT, local government assistance, Keluarga Harapan Program (PKH), decent sanitation, and number of smokers are important variables that characterize food insecurity in urban households.
Keyword: Extra-Trees, food insecurity, imbalanced data, SHAP, West Java

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: