Judul: Perbandingan Pengelompokan Wanita Anemia dan Non-Anemia dengan Diskriminan Logistik dan Clustering Non-Hierarki Menggunakan Data Campuran
Abstrak: Anemia merupakan kondisi ketika kadar Hemoglobin (Hb) kurang dari normal, yaitu kurang dari 12 g/dL untuk wanita usia subur. Analisis untuk mendeteksi ketergantungan peubah pendukung risiko anemia penting dilakukan untuk membedakan status wanita anemia dan non-anemia dengan menggunakan metode pengelompokan. Metode pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini yaitu diskriminan logistik dan analisis cluster k-prototype, dengan alasan peubah yang digunakan bertipe numerik dan kategorik. Diskriminan logistik mengelompokkan amatan berdasarkan peubah respon dan menghasilkan suatu model, serta peubah yang memengaruhi pengelompokan dapat diketahui dari koefisien model yang signifikan. Analisis cluster k-prototype mengelompokkan amatan berdasarkan ukuran kemiripan, peubah yang memengaruhi pengelompokan dapat diketahui menggunakan uji rata-rata dan uji proporsi. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan wanita anemia dan non-anemia menggunakan diskriminan logistik yang merupakan pengelompokan terbimbing dan analisis cluster k-prototype yang merupakan pengelompokan tidak terbimbing dengan tujuan melihat perbedaan kedua metode tersebut berdasarkan peubah yang memengaruhi pengelompokan dan keanggotaan hasil pengelompokan. Peubah yang memengaruhi pengelompokan menggunakan diskriminan logistik dan analisis cluster k-prototype diperoleh hasil yang berbeda pada peubah penyakit pneumonia. Keanggotaan pengelompokan mengunakan diskriminan logistik dan analisis cluster k-prototype menghasilkan keanggotaan yang berbeda. Diskriminan logistik menghasilkan lebih banyak amatan benar negatif, sedangkan analisis cluster k-prototype menghasilkan amatan benar positif lebih banyak., Anemia is a condition when the hemoglobin (Hb) level is less than normal, which is less than 12 g/dL for women of reproductive age. It is important to conduct an analysis for detecting the dependence of supporting variables for anemia risk in order to distinguish the status of anemic and non-anemic women by using the grouping method. The grouping method used in this research was logistic discriminant and k-prototype cluster analysis, to facilitate numerical and categorical variables used in this research. The logistic discriminant groups the observations based on the response variables and obtain a model, and the variables that affect the grouping can identified from the significant coefficients. The k-prototype cluster analysis groups observations based on similarity distance. The variables that affect the clustering can be identified using the average test and the proportion test. In this study, anemia and non-anemia women were grouped using a logistic discriminant which is supervised learning and a k-prototype cluster analysis which is unsupervised learning with the aim of seeing the differences between the two methods based on the variables that affect the grouping and membership of the grouping results. Variables that affect grouping using logistic discriminant and k-prototypes cluster analysis had the different results on pneumonia variable. The membership of grouping using logistic discriminant and k-prototype cluster analysis had different result. The logistic discriminant obtained more true negative observations, while the k-prototype cluster analysis obtained more true positive observations.
Keyword: anemia, k-prototypes, logistic discriminant

Judul: Kajian Perbandingan Performa Regresi Poisson dan Binomial Negatif Serta Terboboti Geografis pada Data Anemia
Abstrak: Analisis statistik yang dapat digunakan jika peubah respon merupakan data cacah adalah regresi poisson. Overdispersi adalah adanya variabilitas yang lebih besar dalam data daripada yang diasumsikan oleh model. Overdispersi dalam regresi poisson terjadi ketika ragam lebih besar dari rataannya, sementara asumsi dalam regresi poisson ialah peubah acak dengan nilai harapan dan ragam yang sama. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, maka dapat di atasi dengan cara menggunakan regresi binomial negatif. Metode ini lebih fleksibel karena tidak mengharuskan ragam sama dengan rataan. Adapun model regresi binomial negatif yang terboboti geografis disebut Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) yang memperhatikan pembobot yang berupa letak lintang dan letak bujur dari titik-titik pengamatan yang diamati serta mengatasi masalah overdispersi. Penelitian ini menggunakan data simulasi dan data riil. Data simulasi digunakan untuk membandingkan kinerja metode regresi binomial negatif dan regresi poisson yang dicobakan pada data overdispersi. Simulasi ini didesain sehingga menghasilkan 54 skenario simulasi untuk regresi poisson dan binomial negatif terhadap kombinasi ukuran amatan (n), korelasi antar peubah X, serta parameter koefisien regresi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai galat baku β ̂_1 dan β ̂_2 pada model regresi poisson terlalu rendah dibandingkan model regresi binomial negatif. Hal ini terjadi karena kasus overdispersi yang diabaikan pada regresi poisson, sehingga dapat mengakibatkan kesalahan dalam pengambilan keputusan dalam uji hipotesis dengan hasil cenderung tolak H_0. Selain itu model binomial negatif lebih baik dibandingkan model poisson untuk keseluruhan skenario simulasi. Terdapat kondisi dimana regresi poisson “sedikit” lebih baik yaitu saat kondisi β=kecil dan ukuran korelasi antar peubah X kecil hingga sedang untuk tiap ukuran n. Besar korelasi antar peubah X dan banyaknya amatan yang digunakan cenderung memberikan pengaruh terhadap tingkat akurasi model poisson dan binomial negatif. Data riil yang digunakan adalah kasus anemia pada Wanita Usia Subur (WUS) di 33 provinsi Indonesia. Data ini diaplikasikan pada metode regresi poisson dan binomial negatif, serta GWNBR untuk memperoleh dugaan parameter serta pemetaan pola spasial koefisien regresi. Hasil pada data riil ini pun menyatakan bahwa regresi binomial negatif merupakan model terbaik dalam memodelkan kasus WUS yang terkena anemia di Indonesia karena memiliki nilai AIC terkecil yaitu 221.72. Jumlah WUS yang terkena malaria per 100 penduduk memberikan pengaruh terhadap kasus anemia WUS. Indonesia bagian tengah dan timur lebih banyak mengalami peningkatan kasus anemia pada WUS per 100 WUS menjadi exp⁡(β_k ) kali dari sebelumnya dengan peningkatan 1 WUS yang terkena pneumonia, malaria, dan hepatitis. Indonesia bagian barat cenderung lebih banyak mengalami peningkatan kasus anemia pada WUS per 100 WUS menjadi exp⁡(β_k ) kali dari sebelumnya dengan peningkatan 1 WUS yang tinggal di wilayah pedesaan, 1 WUS yang terkena ISPA , serta 1 WUS yang terkena TBC.
Keyword: Data Cacah, GWNBR, Overdispersi, Regresi Poisson, Regresi Binomial Negatif

Judul: Perencanaan Lanskap Jalan Western By Pass di Kotamadya Denpasar, Bali
Abstrak: Jalan Western By Pass dengan panjang keseluruhan .t 13 km merupakan salah satu jalan yang akan dibangun di wilayah Denpasar bagian barat, digunakan untuk menghubungkan daerah-daerah di sebelah utara (Tabanan, Kintamani, Sangeh, dll) dan selatan Denpasar (Kuta dan Nusa Dua). Jalan yang berfungsi sebagai jalan Arteri Primer ini bersama-sama dengan Northern dan Southern By Pass akan membentuk jaringan Outer Ring Road yang mengelilingi Kotamadya Denpasar dan direncanakan selesai serta mulai beroperasi secara optimal pada tahun 2002.
Keyword: