Judul: Penentuan Peubah Penciri Penerima Jaminan Kesehatan Daerah (Jamkesda) Kota Bogor dengan Metode CHAID dan Random forest
Abstrak: Jaminan kesehatan daerah (Jamkesda) Kota Bogor merupakan program pelayanan pemeliharaan kesehatan masyarakat yang diselenggarakan oleh pemerintah Kota Bogor. Penerima program ini adalah masyarakat Kota Bogor yang belum memperoleh jaminan kesehatan. Pengklasifikasian masyarakat miskin yang tidak menderita sakit kronis dilakukan pada penerima program ini dengan cara pembobotan, dengan pembobot terbesar yaitu indikator ekonomi. Penarikan contoh acak dilakukan pada data tersebut sehingga didapatkan data contoh. Cara yang berbeda untuk pengklasifikasian dilakukan pada data contoh dalam penelitian ini. Hal tersebut berguna membantu Dinas kesehatan (Dinkes) Kota Bogor mengklasifikasikan penerima Jamkesda dengan lebih cepat, tanpa harus melakukan pembobotan pada data populasi. Proses pengolahan data untuk mengidentifikasi peubah penciri menggunakan metode CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection) dan random forest. Proses CHAID diulang hingga terlihat perbedaan pohon. Hasilnya menunjukkan perbedaan bentuk pohon klasifikasi sehingga sulit menentukan peubah penciri yang stabil. Random forest sangat membantu menemukan peubah penciri yang stabil, yaitu peubah pekerjaan dan kepemilikan aset. Peubah tersebut sesuai dengan hasil pengklasifikasian menggunakan pembobotan pada data populasi. Peubah penciri hasil random forest dijadikan peubah yang harus masuk pada algoritma CHAID. Hasil kombinasi kedua metode didapatkan peubah penciri prioritas dua yaitu masyarakat Kota Bogor yang tidak bekerja. Peubah penciri lain yaitu masyarakat Kota Bogor yang bekerja tetapi tidak memiliki aset (tidak memiliki tabungan atau barang yang mudah dijual dengan nilai minimal Rp500 000.00).
Keyword: 

Judul: Penerapan Analisis Pohon Regresi pada Data Perlindungan Sosial
Abstrak: Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang dihadapi oleh negara-negara berkembang. Kemiskinan menyangkut suatu kondisi kekurangan dari sebuah tuntutan kehidupan yang paling mendasar, khususnya dari aspek konsumsi, pendapatan, dan kebutuhan sosial. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah dalam menanggulangi masalah kemiskinan adalah dengan mengadakan program perlindungan sosial. Namun, program perlindungan sosial yang ada tidaklah mencukupi dalam menurunkan tingkat resiko bagi keluarga miskin. Oleh karena itu, pemerintah perlu melakukan evaluasi untuk melakukan klasifikasi terhadap keluarga penerima bantuan perlindungan sosial agar program perlindungan sosial yang dilakukan tepat sasaran. CART merupakan metodologi statistik nonparametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk peubah respon kategorik maupun kontinu. Tujuan utama CART adalah untuk mendapatkan suatu kelompok data yang akurat sebagai penciri dari suatu pengklasifikasian. Dalam penelitian ini digunakan algoritma CART dengan menggunakan pendekatan analisis pohon regresi untuk menganalisis faktor-faktor penciri yang mempengaruhi pemberian bantuan Program Perlindungan Sosial (PLS) di Kabupaten Bogor. Hasil analisis pohon regresi menghasilkan pohon maksimal dengan jumlah simpul sebanyak 20 simpul yang terdiri dari 9 simpul dalam dan 11 simpul terminal. Setelah dilakukan pemangkasan dengan menggunakan 10-fold cross validation diperoleh pohon optimal dengan jumlah simpul sebanyak 8 simpul yang terdiri dari 3 simpul dalam dan 5 simpul terminal. Pada pohon optimal diperoleh tiga peubah penjelas yang efektif dalam memprediksi persentase keluarga yang menerima bantuan perlindungan sosial. Persentase keluarga yang anggotanya menjadi buruh tani muncul sebagai peubah yang paling efektif, diikuti oleh bahan bakar untuk memasak dan persentase keluarga yang menerima kartu ASKESKIN setahun terakhir. Hasil pengelompokan pohon regresi dapat digunakan sebagai referensi pemerintah dalam menentukan segmentasi penerima bantuan program perlindungan sosial bagi kelompok-kelompok desa yang berada di Kabupaten Bogor berdasarkan kombinasi peubah-peubah penjelas yang dihasilkan.
Keyword: 

Judul: Macroalgae development as feeding stimulants for the adult sea urchin (Tripneustes gratilla Linnaeus 1758)
Abstrak: Development of artificial feed for somatic growth and gonad quality is one of the focus of research on sea urchin aquaculture activities. Palatability is important factor when developing artificial feed for aquaculture diets. This study investigated the effects of macroalgae (Sargassum polycystum, Gracilaria lichenoides, and Ulva reticulata) as feeding stimulants to artificial diets consumption and gonad profile for the adult sea urchin Tripneustes gratilla, by three feeding trials. Previously starved T. gratilla were held in replicated (3X) 50 L aquaria with recirculation water system (in the first feeding trial) and flow through water system (in the second and third feeding trial). In the first feeding trial, preference of T. gratilla for dried macroalgae was assessed in choice feeding experiment. T. gratilla displayed significant preference for the agar containing dried U. reticulata at 20% agar weight over nine other diets treatment when they were offered simultaneously. Total protein, energy and the ratio of protein to energy in the dried macroalgae had no correlation on agar consumption by T. gratilla. Three artificial diets were made by incorporating one of each of these dried macroalgae at 5% feed weight used in the second feeding trial. Although no significant difference in artificial diets containing dried macroalgae, urchins fed diets containing dried macroalgae consumed more than basal diet when they were offered as single diet. These results indicate that dried macroalgae added to the artificial diets act as feeding stimulants and increasing the acceptability of artificial sea urchin diets. The third feeding trial used dried U. reticulata as feeding stimulant to artificial diet. Data suggest that artificial diet containing 10% dried U. reticulata boosting feed consumption and significantly increasing nutrient accumulation, gonad index, egg diameter and fix gonad color.
Keyword: