Judul: Pengaruh Ct-Value RT-PCR Terhadap Lama Waktu Kesembuhan Pasien Rawat Inap Covid-19 Periode Februari-Maret 2021
Abstrak: Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) merupakan metode paling sensitif dalam pangujian Covid-19. Diagnosis dilakukan berdasarkan cycle threshold value (ct-value). Beberapa penelitian menyatakan bahwa ct-value akan semakin besar nilainya seiring dengan kesembuhan pasien. Ct-value hanya suatu angka yang digunakan untuk menyatakan keberadaan virus di dalam tubuh dan bukan sebagai tingkat keparahan. Berdasarkan penelitian sebelumnya, beberapa faktor yang mempengaruhi lama waktu kesembuhan pasien adalah usia dan jenis kelamin. Penelitian ini dilakukan untuk menunjukkan pengaruh ct-value serta usia dan jenis kelamin terhadap lama waktu kesembuhan pasien rawat inap Covid-19 RSUP Persahabatan periode Februari-Maret 2021 dengan gen virus yang ditargetkan adalah Rdrp dan Helikase. Analisis dilakukan dengan pendekatan nonparametrik yaitu regresi B-spline. Model regresi B-spline ct-value secara simultan lebih menggambarkan data dibandingkan model ct-value secara mandiri namun R-square yang didapatkan masih cukup kecil untuk menunjukkan ct-value mampu menjelaskan lama waktu kesembuhan pasien. Dengan demikian, tidak tepat jika dinyatakan bahwa lama waktu kesembuhan pasien ditentukan oleh ct-value., Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) is the most sensitive method of testing for COVID-19. Diagnosis is made based on the cycle threshold value (ct-value). Several studies state that the ct-value will increase in value as the patient recovers. The ct-value is only a number used to indicate the presence of the virus and cannot be used as an indication of the severity. Several factors that influence the recovery time are age and gender. This study was conducted to show the effect of ct-value as well as age and gender on the recovery time of Covid-19 inpatient of Persahabatan Central General Hospital for February-March 2021 with the targeted viral genes being Rdrp and Helicase. The analysis was carried out using a nonparametric approach, namely B-spline regression. The simultaneous B-spline ct-value regression model describes the data better than the independent ct-value model, but the R-square is still small enough to show that the ct-value is able to explain the patient's recovery time. Thus, it is not correct to state that the patient's recovery time is determined by the ct-value.
Keyword: B-spline regression, ct-value, recovery time

Judul: Ekstraksi Fitur Klinis Citra CT Scan Penderita COVID-19 Menggunakan Metode Texture Analysis
Abstrak: Pada akhir tahun 2019, muncul penyakit COVID-19 yang disebabkan oleh coronavirus. Penyakit ini kemudian dinyatakan sebagai pandemi oleh WHO pada akhir bulan Januari 2020. Metode standar yang disarankan oleh panduan diagnosis COVID-19 adalah menggunakan RT-PCR dan analisis citra. Namun, kedua metode ini masih belum cukup optimal dikarenakan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan identifikasi COVID-19 cukup lama, yaitu 4-6 jam menggunakan RTPCR dan 21,5 menit menggunakan analisis citra. Selain itu, sensitivitas yang dihasilkan menggunakan metode RT-PCR masih cukup rendah, yaitu 71%. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritme texture analysis untuk melakukan identifikasi COVID-19 berbasiskan citra computed tomography. Fitur klinis yang didapatkan pada texture analysis kemudian diklasifikasikan menggunakan metode support vector machine. Hasil klasifikasi yang didapatkan cukup baik dengan nilai precision 86%, recall (sensitivitas) 99%, dan accuracy 91%. Diharapkan metode ini dapat membantu tenaga medis dalam melakukan proses identifikasi COVID-19., At the end of 2019, the COVID-19 disease caused by the coronavirus emerged. The disease was later declared a pandemic by WHO at the end of January 2020. The standard method recommended by the COVID-19 diagnosis guide is to use RT-PCR and image analysis. However, these two methods are still not optimal enough because the time needed to identify COVID-19 is quite long, i.e. 4-6 hours using RT-PCR and 21.5 minutes using image analysis. In addition, the sensitivity produced using the RT-PCR method is still quite low, i.e. 71%. This study aims to apply a texture analysis algorithm to identify COVID-19 based on computed tomography images. The clinical features obtained in the texture analysis are then classified using the support vector machine method. The classification results obtained are quite good with 86% precision, 99% recall (sensitivity), and 91% accuracy. It is hoped that this method can help medical personnel in carrying out the COVID-19 identification process.
Keyword: computed tomography, COVID-19, identification, texture analysis

Judul: Penegakkan hukum dalam penanganan perampokan bersenjata (armed robbery) terhadap kapal laut di alur pelayaran internasional Selat Malaka
Abstrak: Selat Malaka adalah sebuah selat yang terletak di antara Semenanjung Malaysia di Malaysia, Pulau Sumatra di Indonesia, dan bergabung di bagian ujung sebelah selatan di Singapura. Selat Malaka dari segi ekonomi dan strategis merupakan salah satu jalur pelayaran terpenting di dunia.
Keyword: