Judul: Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique Pada Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Berat Lahir Bayi Di Provinsi Jawa Timur.
Abstrak: Berat lahir bayi yang rendah sering dihubungkan dengan meningkatnya resiko terserang penyakit, terhambatnya pertumbuhan dan perkembangan kognitif, serta kematian pada bayi. Prediksi berat lahir bayi sejak dini diharapkan dapat menekan angka berat lahir bayi rendah, sehingga diperlukan pemodelan berat lahir bayi. Berat lahir bayi diklasifikasikan menjadi empat kategori yaitu Bayi Berat Lahir Normal, Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR), Bayi Berat Lahir Sangat Rendah (BBLSR), dan Bayi Berat Lahir Ekstrim Rendah (BBLER). Pemodelan klasifikasi berat lahir bayi menggunakan regresi logistik ordinal. Data yang digunakan adalah data berat lahir bayi di Jawa Timur hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia tahun 2012. Data tersebut banyak mengumpul di kategori bayi berat lahir normal yaitu sebesar 82.19%. Banyaknya data yang tidak seimbang pada kategori respon memengaruhi tingkat akurasi model dalam memprediksi klasifikasi respon. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk menyeimbangkan banyaknya data dengan cara membuat data sintetis secara acak. Pembangkitan nilai acak menggunakan set.seed(9). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan klasifikasi berat lahir bayi dengan SMOTE menghasilkan nilai Multiclass Extension of AUC (MAUC) lebih besar dibandingkan dengan tanpa SMOTE, yaitu dari 0.854 menjadi 0.905. Selain itu nilai R2 Nagelkerke juga lebih besar, yaitu dari 46.8% menjadi 72.6%. Penggunaan SMOTE pada data tidak seimbang menghasilkan model yang lebih baik dan lebih akurat dalam memprediksi klasifikasi berat lahir bayi.
Keyword: berat lahir bayi, data tidak seimbang, regresi logistik ordinal, SMOTE

Judul: Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Berat Bayi Lahir Rendah (BBLR) Menggunakan Pendekatan Regresi Logistik Biner
Abstrak: Berat Bayi Lahir rendah (BBLR) merupakan masalah kesehatan yang sering dialami pada sebagian masyarakat. BBLR ditandai dengan berat lahir bayi kurang dari 2500 gram. BBLR berkaitan dengan tingginya angka kematian bayi dan balita, juga dapat berdampak serius pada kualitas generasi mendatang, yaitu akan memperlambat pertumbuhan dan perkembangan anak serta berpengaruh pada penurunan kecerdasan. Kejadian BBLR pada dasarnya berhubungan dengan faktor ibu antara lain usia ibu, paritas (jumlah anak), jarak kelahiran, pendidikan ibu, pekerjaan ibu, jenis kelamin bayi, dan frekuensi pemeriksaan kehamilan. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi BBLR yaitu regresi logistik biner. Metode ini dapat digunakan untuk data yang peubah responnya berskala biner. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini berupa data kategorik tentang status BBLR yaitu bayi terkena BBLR (1) dan bayi tidak terkena BBLR (0). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekam medik Puskesmas Kecamatan Klakah - Lumajang, Jawa Timur tahun 2010. Jumlah populasi keseluruhan yaitu 255 responden dengan delapan peubah penjelas dan satu peubah respon. Hasil analisis dari penelitian ini adalah model regresi logistik biner menghasilkan nilai ketepatan pengklasifikasian keseluruhan model sebesar 94.90% dan ketepatan validasi model 95.81%. Dari delapan peubah penjelas yang digunakan dalam penelitian ini, terdapat dua peubah penjelas yang berpengaruh signifikan terhadap status BBLR yaitu peubah jarak kelahiran dan frekuensi pemeriksaan kehamilan.
Keyword: 

Judul: Study of production process of xylanase from Alkalophillyc bacterium isolate grown corn cob xylane
Abstrak: Xylanase is an extracelulair enzyme which is produced by microorganism. This enzyme is able to hydrolise xylane (hemicelulose) to produce xylooligosaccharide and xylose. Thermo-alkalophillyc xylanase is an agent of pulp whitening process instead of or substitute of chlorine.
Keyword: