Judul: Identifikasi Keragaman Efek Bantuan Siswa Miskin pada Skor Kognitif menggunakan Bayesian Causal Forests
Abstrak: Tree-based methods, particularly those based on Bayesian Additive Regression Trees (BART) can uncover the differing impacts of policies and the drivers of those differences. Bayesian Causal Forests (BCF) improve on BART by considering heterogenous effects during regularization and by using probability of receiving a policy as an input. We apply BCF to uncover the heterogenous impacts of a cash transfer to poor students, Bantuan Siswa Miskin (BSM) on cognitive scores, using Indonesian Family Life Survey (IFLS) data. We use propensity scores from the best classifier among logistic regression and BART, finding little difference between both methods. The effects of BSM on cognitive scores estimated by BCF are small and not varied. However, splitting the sample by age group reduces the variability of effect estimates, leading to effects nearly significantly different from zero for some observations. Moreover, prognostic scores fall as an individual is more likely to receive BSM. Limiting the sample to cognitive scores 7 or above to ensure symmetry has similar results, but leads to additional insights on the drivers of BSM effect variability. A regression tree on treatment effect estimates finds that school level, school quality, internet access, poverty, experience of natural disaster, and province affects the size of BSM’s effects., Metode klasifikasi dan regresi berbasis pohon, khususnya metode yang diturunkan dari Bayesian Additive Regression Trees (BART) cocok untuk menemukan perbedaan dampak suatu kebijakan dan variabel yang memunculkan perbedaan tersebut. Bayesian Causal Forest (BCF) merupakan pengembangan dari BART yang mempertimbangkan keragaman efek kebijakan dalam proses regularisasi dan menggunakan probabilitas mendapat perlakuan sebagai input. Studi ini menggunakan BCF dalam konteks pendidikan untuk menemukan dampak Bantuan Siswa Miskin pada nilai kognitif menggunakan data Indonesian Family Life Survey (IFLS). Probabilitas diduga melalui metode klasifikasi terbaik antara regresi logistik dan BART; ditemukan bahwa probabilitas yang diduga metode tersebut tidak terlalu berbeda. Efek BSM terhadap nilai kognitif yang diduga BCF kecil dan tidak beragam. Jika data dipisahkan menurut kelompok usia, ragam dari dugaan efek berkurang. Bahkan, hampir cukup bukti untuk menolak hipotesis bahwa efek untuk beberapa observasi adalah nol. Skor kognitif individu tanpa BSM berkurang jika ia lebih mungkin mendapat BSM. Jika sampel dibatasi kepada individu dengan skor kognitif tujuh ke atas untuk memastikan sebaran yang simetris, hasil tetap sama. Namun, prosedur tersebut menambah pengetahuan mengenai pendorong keragaman efek BSM dalam pembuatan pohon regresi. Pohon regresi diduga menggunakan penduga dampak BSM untuk mencari variabel yang mendorong keragaman efek BSM. Tingkat sekolah siswa, kualitas sekolah, akses internet, kemiskinan, bencana alam, dan provinsi memengaruhi besarnya efek BSM.
Keyword: Bantuan Siswa Miskin (BSM), Bayesian Causal Forests (BCF), cognitive tests, heterogenous treatment effects, Indonesian Family Life Survey (IFLS)

Judul: Penerapan Analisis Pohon Regresi pada Data Perlindungan Sosial
Abstrak: Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang dihadapi oleh negara-negara berkembang. Kemiskinan menyangkut suatu kondisi kekurangan dari sebuah tuntutan kehidupan yang paling mendasar, khususnya dari aspek konsumsi, pendapatan, dan kebutuhan sosial. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah dalam menanggulangi masalah kemiskinan adalah dengan mengadakan program perlindungan sosial. Namun, program perlindungan sosial yang ada tidaklah mencukupi dalam menurunkan tingkat resiko bagi keluarga miskin. Oleh karena itu, pemerintah perlu melakukan evaluasi untuk melakukan klasifikasi terhadap keluarga penerima bantuan perlindungan sosial agar program perlindungan sosial yang dilakukan tepat sasaran. CART merupakan metodologi statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk peubah respon kategorik maupun kontinu. Tujuan utama CART adalah untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian. Dalam penelitian ini digunakan algoritma CART dengan menggunakan pendekatan analisis pohon regresi untuk menganalisis faktor-faktor penciri yang mempengaruhi pemberian bantuan Program Perlindungan Sosial (PLS) di Kabupaten Bogor. Hasil analisis pohon regresi menghasilkan pohon maksimal dengan jumlah simpul sebanyak 20 simpul yang terdiri dari 9 simpul dalam dan 11 simpul terminal. Setelah dilakukan pemangkasan dengan menggunakan 10-fold cross validation diperoleh pohon optimal dengan jumlah simpul sebanyak 8 simpul yang terdiri dari 3 simpul dalam dan 5 simpul terminal. Pada pohon optimal diperoleh tiga peubah penjelas yang efektif dalam memprediksi persentase keluarga yang menerima bantuan perlindungan sosial. Persentase keluarga yang anggotanya menjadi buruh tani muncul sebagai peubah yang paling efektif, diikuti oleh bahan bakar untuk memasak dan persentase keluarga yang menerima kartu ASKESKIN setahun terakhir. Hasil pengelompokan pohon regresi dapat digunakan sebagai referensi pemerintah dalam menentukan segmentasi penerima bantuan program perlindungan sosial bagi kelompok-kelompok desa yang berada di Kabupaten Bogor berdasarkan kombinasi peubah-peubah penjelas yang dihasilkan.
Keyword: 

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: