Judul: Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Anemia Wanita usia 10-54 Tahun pada Data Riskesdas 2018 dengan Metode PLSSEM.
Abstrak: Anemia adalah suatu kondisi ketika kadar hemoglobin dalam sel darah merah kurang dari normal, yaitu kurang dari 12 g/dL untuk wanita tidak hamil dan 11 g/dL untuk wanita hamil (Anggraini et al. 2018). Menurut WHO tahun 2019 prevalensi anemia pada anak usia 6 bulan sampai 5 tahun sebesar 40% dan pada ibu hamil sebesar 37%. Sedangkan di Indonesia menurut Riskesdas 2018 prevalensi anemia pada remaja sebesar 32% dan pada ibu hamil sebesar 48%. Tujuan penelitian ini adalah melakukan evaluasi model PLS-SEM baik outer model maupun inner model serta melakukan uji hipotesis untuk mengetahui peubah yang signifikan terhadap anemia pada wanita usia 10-54. Data yang digunakan merupakan data Riskesdas 2018 dengan menggunakan metode PLS-SEM. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 6 indikator yang dinyatakan valid dan reliabel yaitu indikator anemia, geografi, pendidikan, ISPA, Pneumonia, dan status kehamilan. Peubah laten yang signifikan berpengaruh terhadap anemia adalah peubah laten sosial perilaku lingkungan dan biologis. Peubah laten yang signifikan berpengaruh terhadap penyakit adalah sosial perilaku lingkungan dan biologis., Anemia is a condition when the hemoglobin level in red blood cells is less than normal, namely less than 12 g/dL for non-pregnant women and 11 g/dL for pregnant women (Anggraini et al. 2018). According to WHO, in 2019 the prevalence of anemia in children aged 6 months to 5 years was 40% and in pregnant women it was 37%. Meanwhile, in Indonesia, according to Riskesdas 2018, the prevalence of anemia in teenagers is 32% and in pregnant women it is 48%. The aim of this research is to evaluate the PLS-SEM model, both outer model and inner model, and to carry out hypothesis testing to determine significant variables on anemia in women aged 10-54. The data used is 2018 Riskesdas data using the PLS SEM method. The research results showed that there were 6 indicators that were declared valid and reliable, namely anemia, geography, education, ISPA, pneumonia and pregnancy status. Latent variables that significantly influence anemia are social, environmental and biological behavioral latent variables. Latent variables that significantly influence disease are social, environmental and behavior also biological.
Keyword: anemia, PLS-SEM, remaja, WUS

Judul: Comparison of Logistic Regression and CHAID on Risk Factors for Anemia, Iron Deficiency, and Iron Deficiency Anemia in Women Reproductive Age
Abstrak: Wanita usia subur (WUS) di Indonesia rentan terhadap anemia, defisiensi besi (DB), dan anemia defisiensi besi (ADB). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan prevalensi kondisi tersebut pada WUS serta mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya menggunakan analisis regresi logistik dan Chi-squared Automatic Interaction Detector (CHAID). Data yang digunakan berasal dari Riset Kesehatan Dasar 2013 yang disediakan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan, Kementerian Kesehatan Indonesia, meliputi kadar hemoglobin, data demografi, dan sosial ekonomi, serta data ferritin (Fe) dan CRP dari sampel serum yang dikumpulkan pada tahun 2013, kemudian disimpan dan dianalisis pada tahun 2016. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prevalensi anemia pada WUS di Indonesia adalah 11%, DB 14%, dan ADB 9%. Peubah yang berpengaruh pada kondisi Anemia dengan menggunakan regresi logistik biner diantaranya adalah Indeks Massa Tubuh (IMT), konsumsi daging, penyakit malaria, dan ISPA. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial peubah yang berpengaruh pada anemia adalah IMT, status kawin, malaria, dan ISPA. Pada saat menggunakan metode CHAID peubah yang berpengaruh terhadap anemia meliputi penyakit malaria, jumlah konsumsi sayur mingguan, IMT, penyakit ISPA, jumlah konsumsi protein hewani (daging/ayam/ikan) harian, status kepemilikan rumah, status kehamilan, dan jumlah anggota keluarga. Pada Kondisi DB, peubah yang berpengaruh dengan menggunakan regresi logistik biner diantaranya adalah IMT, pendidikan, besar keluarga, status kawin, dan penyakit diare. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial, peubah yang berpengaruh pada DB adalah IMT, pendidikan, besar keluarga, dan status kawin. Pada saat menggunakan metode CHAID peubah yang berpengaruh terhadap DB terdiri dari status kawin, status kehamilan, IMT, besar keluarga, penyakit diare, penyakit malaria, usia, jumlah konsumsi sayuran, pendidikan, kepemilikan rumah, penyakit ISPA, dan penyakit pneumonia. Berdasarkan kondisi ADB, peubah yang signifikan pada saat menggunakan regresi logistic biner diantaranya adalah IMT, status rumah, besar keluarga, status kawin, daging, dan malaria. Pada saat menggunakan regresi logistic multinomial, peubah yang berpengaruh pada ADB adalah IMT, status rumah, besar keluarga, status kawin, daging, dan malaria. Pada saat menggunakan metode CHAID, peubah yang berpengaruh adalah IMT, status kawin, jumlah anggota keluarga, jumlah konsumsi daging, jumlah konsumsi buah mingguan, jumlah konsumsi sayuran, status kehamilan, penyakit ISPA, kepemilikan rumah, penyakit malaria, usia, penyakit diare, dan wilayah tempat tinggal. Berdasarkan evaluasi model menunjukkan bahwa regresi logistik dan CHAID menghasilkan akurasi yang baik pada kondisi anemia 85%, DB 81%, dan ADB 88%. Namun, nilai sensitivitas kedua metode sangat tinggi pada 100% sementara spesifisitas sangat rendah yaitu 0% untuk kondisi DB dan ADB, yang menunjukkan bahwa model dapat mengidentifikasi kondisi normal tetapi kurang efektif dalam mendeteksi kondisi anemia, DB, atau ADB. Tingginya data pada kategori normal menyebabkan model lebih cenderung mengidentifikasi kondisi normal dengan baik, namun kurang mampu mengidentifikasi kondisi anemia, DB, dan ADB. Ketika dianalisis dengan empat kategori, akurasi menurun menjadi sekitar 65% untuk kedua metode, dengan sensitivitas hampir 100% untuk kategori normal dan nol untuk kategori anemia, DB, dan ADB. Hasil dari model yang didapatkan maka disimpulkan model dengan metode regresi loistik maupun CHAID memiliki akurasi tinggi yang mampu mendeteksi kondisi normal namun belum sensitif untuk mendeteksi kondisi anemia, defisiensi besi maupun anemia defisiensi besi.
Keyword: Anemia, CHAID, Iron Deficiency, Logistic Regression, ReproductiveAge Women

Judul: Closed Knight’s Tour pada Papan Catur Berbentuk Persegi Panjang dengan Ukuran Maksimal 8 × 8
Abstrak: Closed Knight’s Tour merupakan langkah kuda yang mengunjungi setiap kotak pada papan catur tepat satu kali dengan langkah kuda berawal dan berakhir pada kotak yang sama. Graf yang terbentuk dari closed knight’s tour dinotasikan sebagai graf G(m,n), dengan m adalah banyaknya baris dan n adalah banyaknya kolom. Graf tersebut memuat Hamiltonian cycle. Sebuah graf terhubung G adalah graf bipartite jika dan hanya jika graf tersebut tidak memiliki cycle dengan panjang ganjil. Papan catur yang memenuhi syarat cukup untuk memiliki closed knight’s tour adalah papan catur berukuran 5 × 6, 5 × 8, 6 × 6, 6 × 7, 6 × 8, 7 × 8, dan 8 × 8.
Keyword: bipartite, closed knight’s tour, hamiltonian cycle, knight’s tour, teori graf