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: 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: 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: