Judul: Model Regresi Logistik Biner untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Status Anemia pada Ibu Hamil (Studi Kasus : Wilayah Kerja Puskesmas Wajo Kota Bau-Bau Propinsi Sulawesi Tenggara)
Abstrak: Ibu hamil merupakan kelompok sasaran yang perlu mendapatkan perhatian khusus, karena ibu hamil merupakan kelompok yang rentan menderita masalah gizi. Salah satu masalah gizi yang banyak terjadi pada ibu hamil adalah anemia. Anemia pada ibu hamil meningkatkan risiko terjadinya keguguran, lahir sebelum waktunya, melahirkan bayi dengan Berat Badan Lahir Rendah (BBLR), lahir mati, dan kematian perinatal. Ibu hamil yang menderita anemia berat dapat mengalami kegagalan jantung yang dapat menyebabkan kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi status anemia pada ibu hamil dengan menggunakan regresi logistik biner. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Penelitian Any Fauzayani Basri untuk mengetahui faktor yang berhubungan dengan anemia ibu hamil di wilayah kerja Puskesmas Wajo Kota Bau-Bau Propinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2011. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian Any Fauzayani Basri terletak pada analisis yang digunakan. Penelitian sebelumnya digunakan analisis Uji Chi Square dan analisis multivariate. Hasil yang diperoleh dari model regresi logistik biner menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap status anemia ibu hamil di wilayah kerja Puskesmas Wajo Kota Bau-Bau Propinsi Sulawesi Tenggara yaitu umur kehamilan, jarak kelahiran, frekuensi pemeriksaan kehamilan, dan konsumsi tablet penambah darah. Model regresi logistik biner yang diperoleh adalah g(x) = 1.662 + 0.437 x2 - 1.024 x3 - 5.276 x5 – 0.516 x6. Evaluasi keakuratan model dilakukan dengan melihat nilai persentase CCR untuk data keseluruhan yaitu sebesar 91.30% dan luas dibawah kurva ROC sebesar 1.00 pada nilai cutpoint 0.50. Selain itu dilihat pula nilai persentase CCR dan luas dibawah kurva ROC untuk data validasi. Nilai persentase CCR minimum untuk data validasi yaitu sebesar 78.40% dan nilai minimum untuk luas dibawah kurva ROC sebesar 0.884. Adapun nilai persentase CCR maksimumnya sebesar 100% dengan nilai maksimum untuk luas dibawah kurva ROC yaitu 1. Nilai ketepatan klasifikasi antara data keseluruhan dengan validasi data menunjukkan hasil yang relatif sama sehingga model dapat dikatakan valid atau akurat.
Keyword: 

Judul: Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi status anemia pada ibu hamil menggunakan metode CHAID dan RANDOM FOREST
Abstrak: Anemia pada ibu hamil merupakan salah satu masalah yang dihadapi oleh masyarakat. Tingginya angka anemia ibu hamil sejalan dengan kurangnya kesadaran terhadap pentingnya mengkonsumsi makanan yang bergizi terutama zat besi pada ibu hamil. Hal yang dapat dilakukan untuk menanggulangi masalah anemia pada ibu hamil adalah dengan mengklasifikasikan faktor-faktor yang berhubungan dengan status anemia pada ibu hamil. Metode CHAID (Chisquare Automatic Interaction Detection) merupakan salah satu metode yang membahas masalah klasifikasi yang diterapkan pada data yang bertipe kategorik untuk peubah responnya. Metode CHAID diterapkan pada delapan (8) peubah penjelas yang digunakan pada penelitian ini dengan pengulangan sebanyak tiga kali sehingga diperoleh perbedaan hasil pohon klasifikasinya. Perbedaan hasil klasifikasi dengan metode CHAID mengakibatkan ketidakstabilan peubah pencirinya, oleh karena itu dilanjutkan dengan metode random forest untuk melihat peubah penciri yang stabil. Metode random forest menghasilkan tiga peubah penjelas yang stabil secara berurutan adalah lingkar lengan atas (lila), frekuensi pemeriksaan kehamilan (anc), dan umur klinis ibu hamil. Peubah penciri hasil random forest diterapkan pada metode CHAID untuk melihat klasifikasinya. Metode CHAID dengan kriteria random forest menghasilkan kriteria ibu hamil yang cenderung anemia ketika ukuran lingkar lengan atas (lila) kurang dari 23.5 cm dan pemeriksaan kehamilan kurang atau sama dengan empat kali, sedangkan kriteria tidak anemia ketika ukuran lingkar lengan atas (lila) lebih besar atau sama dengan 23.5 cm dan melakukan pemeriksaan kehamilan (anc) lebih dari satu kali.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Anemia, Maternal, CHAID, RANDOM FOREST

Judul: Performa kecoa madagaskar (Gromphadorhina portentosa) pada tipe tempat sembunyi yang berbeda
Abstrak: Madagascar cockroaches come from Madagascar Island in the southest of Africa Beach. This cockroaches is a giant cockroaches in the world and as big as a giant beetle that called as "giant cockroaches". Madagascar cockroaches is a giant cockroaches and have a different character with another cockroaches, that is big size and types that it make it looks like beetle, fizz, doesn't bite, doesn't have wings and outdorless so that these cockroaches harmless for human and can be keep as pets that quite popular all over the world because of it's unique.
Keyword: