Judul: Study of Reducing Stunting Prevalence with Sensitive Intervention Approach using Least Median of Squares
Abstrak: Percepatan angka penurunan stunting pada balita merupakan program prioritas pemerintah yang termuat dalam Rancangan Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024. Penelitian ini bertujuan memperoleh model dan penduga koefisien terbaik untuk prevalensi stunting. Faktor yang dipertimbangkan mengacu pada jenis intervensi sensitif yang tercantum pada Pedoman Pelaksanaan Intervensi Penurunan Stunting Terintegrasi di Kabupaten/Kota. Amatan yang digunakan berupa 34 provinsi di Indonesia dengan karakteristik yang bervariasi sehingga rentan mengandung pencilan. Metode yang sering digunakan untuk melakukan pendugaan regresi adalah Ordinary Least Square (OLS). Namun, metode OLS sensitif terhadap pencilan sehingga mengakibatkan terjadinya pelanggaran asumsi klasik pada model. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode yang kekar terhadap keberadaan pencilan, salah satunya adalah Least Median of Squares (LMS). Diperoleh faktor-faktor yang berkontribusi terhadap prevalensi stunting adalah persentase rumah tangga dengan sumber air minum layak, akses terhadap sanitasi layak, keikutsertaan dalam program keluarga harapan (PKH), dan prevalensi kerawanan pangan tingkat sedang atau berat. Metode LMS menghasilkan hasil yang lebih baik dalam menduga parameter regresi pada data mengandung pencilan dengan nilai RMSE sebesar 4,249, MAPE 15,491, dan MAE 3,025. Sementara itu, metode OLS menghasilkan nilai RMSE sebesar 4,199, MAPE 16,030, dan MAE 3,190., Accelerating stunting reduction rates among children under five is government priority program contained in the National Medium Term Development Plan 2020-2024. This study aims to obtain the best model and coefficient estimator for stunting prevalence. The factors considered refer to the types of sensitive interventions listed in the Guidelines for Implementing Integrated Stunting Reduction Interventions in Districts/Cities. The observations used are 34 provinces in Indonesia with varying characteristics that are prone to contain outliers. The method often used to estimate regression is Ordinary Least Square (OLS). However, the OLS method is sensitive to outliers, resulting in violations of classical assumptions in the model. Therefore, a method that is robust to the presence of outliers is needed, one of which is the Least Median of Squares (LMS). The factors found to contribute to stunting prevalence are the percentage of households with proper drinking water sources, access to proper sanitation, participation in the family hope program (PKH), and the prevalence of moderate or severe food insecurity. The LMS method produced better results in estimating the regression parameters on data containing outliers with an RMSE value of 4,249, MAPE 15,491, and MAE 3,025 while the OLS method produces an RMSE value of 4,199, MAPE 16,030, and MAE 3,190.
Keyword: least median of squares, robust, sensitive interventions, stunting

Judul: Pemodelan Spatio-Temporal Menggunakan Generalized LASSO  pada Kasus Stunting di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini menganalisis prevalensi stunting di 34 provinsi di Indonesia dari tahun 2020 hingga 2022 menggunakan pendekatan spatio-temporal dengan model generalized Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), yang mempertimbangkan kedekatan geografis dan temporal antar wilayah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka stunting. Model dengan matriks penalti D berdasarkan kedekatan queen dan parameter λ = 0,055 menunjukkan adanya pengelompokan pengaruh terjadi pada provinsi di dalam pulau yang sama. Analisis menunjukkan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), kurangnya akses terhadap pelayanan kesehatan, dan tidak menyelesaikan studi SMA sebagai faktor paling berpengaruh terhadap prevalensi stunting. Generalized LASSO dalam penelitian ini mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka stunting., This study analyzes the prevalence of stunting in 34 provinces of Indonesia from 2020 to 2022 using a spatio-temporal approach with the Generalized Least Absolute Shrinkage and Se lection Operator (LASSO) model, which considers the geographical and temporal proximity between regions. The aim of this research is to identify the factors influencing stunting rates. The model with a penalty matrix D based on queen contiguity and a parameter λ = 0.055 indicates that the clustering of influences occurs in provinces within the same island. The analysis shows that Low Birth Weight, lack of access to healthcare services, and not completing high school are the most influential factors affecting the prevalence of stunting. The Generalized LASSO in this study successfully identifies the factors influencing stunting rates.
Keyword: generalized LASSO, stunting, spatio-temporal

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: