Judul: On Comparison of Logistic Regression and Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Analysis for Modeling Poverty Data in Jakarta.
Abstrak: Teknik klasifikasi merupakan metode statistika yang digunakan untuk menyusun data secara sistematis. Metode klasifikasi yang baik menghasilkan jumlah kesalahan klasifikasi yang minimal. Regresi Logistik dan Multivariat Adaptive Regression Spline (MARS) dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan variabel hasil sebagai objek berdasarkan beberapa variabel penjelas. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan kemiskinan dengan beberapa faktor yang berpengarus secara signifikan berkaitan dengan pendidikan, kondisi rumah, ekonomi, dan fasilitas listrik dengan menggunakan Regresi Logistik dan MARS. Selain itu, tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kedua model yang sudah didapat. Kurva ROC, nilai APER, dan nilai Press'Q diimplementasikan sebagai kriteria akurasi klasifikasi. Analisis ini menggunakan data kemiskinan di DKI Jakarta berdasarkan Indonesian Family Life Survey 2014/2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang secara signifikan mempengaruhi kemiskinan di DKI Jakarta adalah jenis atap utama (X4), mayoritas akses toilet (X5), sumber penerangan (X6), sumber air minum (X7), sumber utama untuk memasak sehari-hari (X8), konsumsi pakaian (X10), total pendapatan kepala rumah tangga (X13), dan tabungan ekonomi (X15). Menurut kriteria klasifikasi, kedua model tersebut sama baiknya karena dua metode memiliki kemampuan prediksi yang tinggi untuk klasifikasi kemiskinan. Nilai APER untuk MARS adalah 14,39% dan untuk Regresi Logistik adalah 14,41%. Berdasarkan kurva ROC, area di bawah kurva model MARS cukup besar dibandingkan dengan Regresi Logistik. Nilai Press'Q pada kedua model stabil mengindikasikan kedua pendekatan tersebut sesuai untuk menganalisis data kemiskinan di DKI Jakarta. Dapat disimpulkan bahwa metode regresi logistik lebih baik digunakan dalam hal kegunaan, karena memiliki tahap analisis data yang lebih sederhana dan melibatkan variabel prediktor yang lebih sedikit.
Keyword: Kemiskinan, Klasifikasi, Regresi Logistik, MARS

Judul: Comparison of The Performance of Regression Model, XGBoost, and RNN on Time Series Data (Case Study of Poverty at The District/City Level)
Abstrak: Analisis data deret waktu telah banyak digunakan di berbagai bidang dan umumnya menggunakan satu peubah atau dikenal dengan analisis univariat. Kelemahan analisis ini adalah tidak dapat melihat pengaruh dari peubah lain. Permasalahan tersebut dapat diatasi menggunakan analisis multivariat. Kemiskinan merupakan permasalahan ekonomi yang dipengaruhi oleh beberapa faktor sehingga dapat menggunakan analisis multivariat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa model regresi, XGBoost, dan Recurrent Neural Network pada data tingkat kemiskinan di Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Kudus, dan Kota Jakarta Barat. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan, PDRB, upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan usia harapan hidup tahun 2010–2020. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa model regresi masih baik dalam memprediksi tingkat kemiskinan pada data deret waktu tanpa pencilan. Namun, model regresi kurang cocok untuk data deret waktu yang memiliki pencilan. Metode yang lebih cocok digunakan pada data deret waktu dengan pencilan adalah metode machine learning. Metode machine learning juga lebih konsisten dalam menentukan peubah yang berkontribusi dalam prediksi. Peubah penting yang berkontribusi dalam memprediksi kemiskinan di tingkat kabupaten/kota yang dianalisis adalah PDRB., Time series data analysis has been widely used in various fields and is commonly known as univariate analysis, as it typically involves a single variable. The weakness of this analysis is its inability to account for the influence of other variables. This issue can be addressed through multivariate analysis. Poverty is an economic problem influenced by several factors, making it suitable for multivariate analysis. This research aims to compare the performance of Regression Model, XGBoost, and Recurrent Neural Network on poverty levels data in Purbalingga Regency, Kudus Regency, and West Jakarta City. The data used includes poverty levels, GRDP, district/city minimum wage, average years of schooling, open unemployment rate, labor force participation rate, and life expectancy from 2010 to 2020. The results of this research indicate that the regression model is still effective in predicting poverty levels in time series data without outliers. However, regression model is less suitable for time series data that contains outliers. A method more suitable for time series data with outliers is machine learning. Machine learning methods are also more consistent in identifying variables contributing to predictions. An important variable contributing to poverty prediction at the district/city level in the analyzed data is GRDP.
Keyword: multivariate, poverty, recurrent neural network, regression, XGBoost

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: