Judul: Perbandingan analisis diskriminan kuadratik dan regresi logistik dalam pengklasifikasian negara-negara di dunia berdasarkan peubah sosial ekonomi
Abstrak: Analisis diskriminan sudah sangat sering digunakan dalam analisis pengelompokan tetapi asumsi- asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis diskriminan merupakan salah satu kendala tersendiri apabila asumsi tersebut tidak terpenuhi. Analisis regresi logistik merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan dalam analisis pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan penerapan analisis diskriminan dan analisis regresi logistik dalam metode pengelompokan dimana kasus yang digunakan adalah pengelompokan negara-negara didunia berdasarkan peubah sosial ckonomi. Metode diskrminan dan regresi logistik diterapkan pada data Human Developmet Report (HDR) untuk tahun 1996, 1997, dan 1998. Uji kehomogenan matriks peragam nyata pada taraf 10% untuk seluruh data HDR menyebabkan digunakannya fungsi diskriminan kuadratik sehingga dihasilkan tiga fungsi pada masing-masing data HDR. Pada analisis regresi logistik dihasilkan satu fungsi linier untuk masing- masing HDR. Peubah angka harapan hidup memiliki kontribusi terbesar dalam pengklasifikasian data HDR dengan kedua metode di atas. Hal ini ditunjukkan dari nilai Odds-rasio yang terbesar pada regresi logistik jatuh pada peubah angka harapan hidup, sedangkan pada analisis diskriminan ditunjukkan dengan nilai koefisien terbesar jatuh pada peubah angka harapan hidup juga. Hasil analisis diperoleh bahwa tingkat keberhasilan pengklasifikasian melalui analisis diskriminan adalah 96.55% pada HDR 1996, 96.00% pada HDR 1997, dan 96.55% pada HDR 1998. Tingkat keberhasilan pengklasifikasian melalui analisis regresi logistik pada HDR 1996, 1997, dan 1998 adalah 96.55%, 97.13% dan 97.14%. Perbedaan pengklasifikasian pada kedua metode secara umum disebabkan karena perbedaan pendugaan parameter dan cara pengklasifikasian. Secara umum kedua metode menghasilkan tingkat pengklasifikasian yang cukup baik yaitu di atas 90% sehingga kedua metode dapat digunakan sebagai dasar pengelompokan untuk penentuan IPM pada tahun berikut, tetapi walaupun begitu dari hasil analisis yang didapat untuk data yang tidak terlalu normal analisis regresi logistik memiliki tingkat keberhasilan pengklasifikasian yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan analisis diskriminan. Sedangkan untuk data yang tidak homogen pembentukan fungsi melalui analisis regresi logistik menjadi lebih sederhana dari pada analisis diskriminan.
Keyword: 

Judul: Perbandingan Performa Regresi Logistik Ordinal dengan Support Vector Machine pada Pengklasifikasian Indeks Pembangunan Manusia
Abstrak: Klasifikasi adalah pendekatan untuk memprediksi sebuah data termasuk pada suatu kategori tertentu. Salah satu permasalahan dalam klasifikasi yaitu banyaknya data yang tidak seimbang antar kategori yang berbeda. Penanganan data tidak seimbang perlu dilakukan agar akurasi yang dihasilkan tidak bias. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) kabupaten/kota di Indonesia memiliki empat kategori sehingga dapat dilakukan klasifikasi menggunakan metode regresi logistik ordinal atau Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini bertujuan membandingkan performa regresi logistik ordinal dengan metode SVM pada data seimbang hasil Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam pengklasifikasian IPM kabupaten/kota di Indonesia tahun 2021. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah IPM kabupaten/kota di Indonesia dari BPS tahun 2021 dengan enam peubah penjelas. Metode terbaik adalah metode yang memiliki nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas pada hasil klasifikasi dengan metode regresi logistik ordinal dan SVM tidak terlalu signifikan., Classification is a technique to predict the data into a certain category. One of the problems in classification is the amount of imbalanced data in different categories. The imbalanced data needs to be handled so that the accuracy is not biased. Human Development Index (HDI) of the districts/cities in Indonesia has four categories so that it can be classified using the ordinal logistic regression or Support Vector Machine (SVM) methods. This research aims to compare the performance of the classification methods using ordinal logistic regression and SVM on balanced data with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) for classify HDI of the districts/cities in 2021. The data used in this research is the HDI of the districts/cities in Indonesia from the Central Bureau of Statistics’ 2021 with six explanatory variables. The best method is the method that has the highest accuracy, sensitivity, and specificity. The result of the research showed that the differences in accuracy, sensitivity, and specificity in classification results using the ordinal logistic regression and SVM are not very significant.
Keyword: classification, Human Development Index, ordinal logistic regression, Support Vector Machine

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: