Judul: Perbandingan Analisis Laten Kelas Dengan Kriteria Who Untuk Penggerombolan Pasien Demam Dengue (Dd) Dan Demam Berdarah Dengue (Dbd)
Abstrak: Analisis gerombol (cluster analysis) adalah bagian dari analisis peubah ganda yang tujuan utamanya adalah menggerombolkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Hasil penggerombolan dari objek akan memperlihatkan homogenitas yang tinggi dalam satu gerombol dan heterogenitas yang tinggi dengan gerombol lain. Jika pengerombolan tersebut berhasil, objek- objek di antara satu gerombol saling berdekatan ketika digambarkan secara geometri, dan dengan gerombol lain akan berpisah jauh. Kemiripan dalam analisis gerombol menggunakan ukuran jarak sebagai basis pengukuran antara tiap pasangan pengamatan. Pada kasus-kasus tertentu, individu/objek pengamatan diukur dengan peubah kualitatif, baik nominal maupun ordinal. Pada data tersebut, penggerombolan dengan metode klasik seperti K-rataan atau metode lain yang telah disebutkan di atas kurang tepat diterapkan. Hal ini dapat memberikan hasil penggerombolan yang keliru sehingga menghasilkan kesimpulan yang kurang tepat. Alternatif metode lain untuk menggerombolan individu dengan peubah kualitatif (kategorik) adalah dengan Analisis Laten Kelas (Latent Class Analysis). Model Analisis Laten Kelas disebut juga sebagai model campuran terbatas (finite mixture models) yang berisi satu atau lebih peubah diskrit yang tidak diamati. Model ini berbeda sekali dengan jenis model yang parameternya hanya menggambarkan hubungan antara peubah-peubah yang diamati, seperti analisis regresi, analisis diskriminan dan model log linier. Analisis Laten Kelas adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan data kategori, yaitu hubungan diantara peubah-peubah yang diukur dengan skala nominal atau ordinal. Model Analisis Laten Kelas sebagai metode statistik untuk mengidentifikasi keanggotaan gerombol yang tidak terukur antara subjek dengan peubah yang diamati, yaitu peubah kategori ataupun kontinu. Konsep dasar dari Analisis Laten Kelas adalah membagi data ke dalam beberapa gerombol sedemikian hingga memungkinkan tidak adanya hubungan antar peubah (kebebasan lokal). Pada awalnya data dibagi ke dalam dua gerombol dengan mengacu pada kriteria informasi yang dihasilkan. Selanjutnya dilakukan iterasi pada gerombol hingga dihasilkan nilai log-likelihood dua gerombol yang terbaik (sebagus mungkin). Hal yang sama dilakukan untuk menghasilkan 3,4. dan 5 gerombol, meningkatkan jumlah gerombol dapat membuat gerombol semakin homogen. Parameter pada Analisis Laten Kelas diduga dengan menggunakan algoritma EM dan Metode Newton-Raphson. Fungsi sebaran bersama dari peubah kategori dan kontinu dilakukan dengan mengalikan fungsi sebaran peubah yang ada. dst ...
Keyword: 

Judul: Pengelompokan Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) Menggunakan Latent Class Cluster Analysis (Studi Kasus : di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo Jakarta)
Abstrak: Analisis gerombol merupakan salah satu metode untuk mengelompokan objek berdasarkan tingkat kemiripan agar objek yang berada dalam satu kelompok relatif lebih homogen. Dua metode yang sering digunakan dalam melakukan penggerombolan, metode hirarki dan non-hirarki, biasanya menggunakan ukuran jarak dalam proses pengelompokan. Permasalahan yang sering muncul dalam analisis ini adalah ketika peubahnya bertipe kategorik dan campuran, selain itu penentuan jumlah gerombol ditentukan secara subjektif oleh peneliti. Analisis Kelas Laten merupakan metode lain yang dapat digunakan untuk menggerombolkan peubah yang bersifat kategorik, kontinu, jumlah dan campuran (kategorik dan kontinu). Metode ini pada prinsipnya memiliki proses pengelompokan yang tidak begitu berbeda dibandingkan K-rataan namun lebih kompleks. Analisis Kelas Laten menggunakan peluang posterior dalam pengelompokan objek pengamatan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan pasien DBD dan melihat karakteristik masing-masing gerombol. Pengelompokan pasien DBD di RSCM berdasarkan delapan diagnosis yang dilakukan terhadap pasien dianalisis dengan metode Kelas Laten. Berdasarkan nilai BIC, dari lima model yang disarankan model dengan tiga gerombol terpilih sebagai model terbaik. Model ini memiliki nilai BVR yang cenderung kecil, hal ini mengindikasikan bahwa model telah cukup akurat dalam melakukan pengklasifikasian. Gerombol 1 dengan 78 pasien, sebanyak 39 pasien berada dalam gerombol 2, dan 10 pasien sisanya terdapat pada gerombol 3. Gerombol 1 dicirikan dengan pasien yang tidak mengalami demam, sakit perut dan pegal-pegal tapi mengalami bintik-bintik merah serta Haemoglobin yang cukup tinggi dan Leokosit yang cukup rendah. Gerombol 2 merupakan kelompok pasien dengan ciri-ciri mengalami demam, sakit perut dan pegal-pegal tapi tidak mengalami bintik-bintik merah, dan memiliki jumlah Haemoglobin dan Hematrokit tertinggi serta jumlah Trombosit dan Leukosit terendah. Gerombol 3 memperlihatkan pasiennya memiliki jumlah Haemoglobin yang cenderung rendah, Trombosit dan Leokosit yang tinggi. Nilai R2 untuk masingmasing peubah terlihat cukup besar untuk peubah kontinu, hal ini dikarenakan peubah kontinu lebih berperan dalam mendiagnosis jenis penyakit.
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: