Judul: Faktor-faktor Rumah Tangga yang Mencirikan Tingkat Kerawanan Pangan.
Abstrak: Kerawanan pangan masih menjadi masalah krusial di Indonesia. Dalam Indeks Kelaparan Global 2017, Indonesia meraih peringkat ke-72 dari 119 negara. Pada 2017, untuk pertama kali Survei Sosial Ekonomi Nasional mengadopsi pertanyaan Food Insecurity Experience Scale (FIES). Menggunakan FIES, penelitian ini mengkaji prevalensi kerawanan pangan dan peubah-peubah rumah tangga (RT) dengan memanfaatkan metode klasifikasi baru untuk data ordinal, ordinal forest (OF). OF yang dikenalkan pada 2017 akan dibandingkan dengan metode klasifikasi yang umum digunakan untuk data ordinal, yaitu regresi logistik ordinal (RLO). Tujuan dari penelitian ini adalah (i) mengukur kekuatan asosisasi sejumlah peubah rumah tangga dengan tingkat kerawanan pangan, (ii) membandingkan mutu klasifikasi OF dan RLO dalam mengklasifikasikan rumah tangga menurut tingkat kerawanan pangan dan menentukan peubah-peubah yang nyata atau penting, (iii) menentukan faktor-faktor rumah tangga yang dapat mencirikan tingkat kerawanan pangan. Hasil Cramer’s V dan Kendall’s tau-c menunjukkan bahwa peubah yang berkaitan dengan penanggulangan kemiskinan (penerimaan Kartu Perlindungan Sosial [KPS] dan beras miskin [raskin]) merupakan peubah dengan asosiasi kuat. Asosiasi yang kuat juga ditunjukkan oleh peubah yang berkaitan dengan pendapatan (banyaknya pemilik rekening tabungan dan persentase pengeluaran untuk makanan) serta peubah pendidikan kepala rumah tangga (KRT). Status kerja KRT, ukuran RT, dan umur KRT ditemukan memiliki asosiasi yang sangat lemah. Dalam hal klasifikasi RT ke dalam kategori FIES, OF mencatat kinerja lebih baik daripada RLO. Kinerja RLO buruk karena data didapati tidak seimbang dan RLO terlalu mengutamakan kelas mayoritas. Setelah data diseimbangkan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan random undersampling, akurasi seimbang OF dan RLO menjadi tidak jauh berbeda, tetapi OF memiliki nilai kappa terbobot linear yang relatif lebih tinggi daripada RLO. OF yang diterapkan pada data hasil SMOTE mencatat kinerja terbaik. Lima peubah terpenting hasil metode terbaik secara berurutan adalah penerimaan KPS, banyaknya ART dengan rekening tabungan, persentase pengeluaran untuk makanan, pendidikan KRT, dan penerimaan raskin. Analisis korespondensi berganda mendapati bahwa faktor-faktor utama yang mencirikan rumah tangga rawan pangan adalah menerima KPS, tidak menabung di lembaga keuangan, membelanjakan lebih dari 60% pengeluaran untuk kebutuhan makanan, memiliki KRT yang tidak/belum pernah sekolah atau maksimal hanya tamat SD, dan menerima raskin.
Keyword: fies, kerawanan pangan, klasifikasi, ordinal forest, regresi logistik ordinal

Judul: Identifikasi Faktor yang Memengaruhi Status Rawan Pangan Rumah Tangga di Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Kesejahteraan bagi suatu rumah tangga ditandai dengan terpenuhinya kebutuhan standar hidup salah satunya adalah pangan. Negara berkewajiban dalam memenuhi kebutuhan pangan tertuang dalam UU No.18 Tahun 2012. Perwujudan ketahanan pangan perlu dimulai dari terpenuhinya kebutuhan pangan pada skala terkecil (rumah tangga). Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Ketersediaan pangan akan terancam dengan semakin meningkatnya jumlah penduduk, dikhawatirkan dapat mengancam ketahanan pangan di Jawa Barat hingga ke skala rumah tangga. Penelitian ini membangun model klasifikasi status rawan pangan rumah tangga serta mengkaji faktor yang memengaruhinya dengan pendekatan metode multivariate adaptive regression splines (MARS). Model MARS terpilih pada penelitian ini terbentuk berdasarkan kombinasi basis function (BF) = 28, maximum interaction (MI) = 2, dan minimum observation (MO) = 1, model menghasilkan generalized cross validation (GCV) minimum sebesar 0.1604912. Terdapat 8 dari 14 peubah penjelas berpengaruh signifikan berdasarkan tingkat kepentingan terhadap model klasifikasi status rawan pangan rumah tangga di provinsi Jawa Barat. Evaluasi model dilakukan pada data uji dihasilkan nilai akurasi sebesar 64.66% dan apparent error rate (APER) sebesar 35.34%. Pada keseluruhan data dihasilkan nilai akurasi sebesar 64.9% dengan APER sebesar 35.1%. Statistik Uji Press’s Q menunjukan hasil klasifikasi sudah stabil dan konsisten secara statistik pada taraf nyata 5%., Welfare for a household is characterized by the fulfilling living standard needs, one of which is food. The state is obliged to meet the food needs contained in Law No.18 of 2012. The realization of food security needs to start from the fulfilling food needs on the smallest scale (household). West Java is the province with the largest population in Indonesia. The increasing population will threaten food availability, feared to threaten food security in West Java to the scale of households. This study builds a classification model of household food insecurity status and examines the factors that influence it using multivariate adaptive regression splines (MARS) methods. The MARS model selected in the study was formed based on a combination of base functions (BF) = 28, maximum interaction (MI) = 2, and minimum observation (MO) = 1, the model produced a minimum generalized cross-validation (GCV) of 0.1604912. There are 8 out of 14 significant influences based on the level of importance to the classification model of household food insecurity status in West Java province. The evaluation of the model conducted on the test data resulted in an accuracy value of 64.66% and an apparent error rate (APER) of 35.34%. Overall data generated an accuracy value of 64.9% with an APER of 35.1%. Press's Q Test statistics show the classification results are stable and statistically consistent at a real level of 5%.
Keyword: Klasifikasi, MARS, Peubah, Rawan Pangan, Rumah Tangga

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: