Judul: The Endurance Modeling of after-Surgery Endometriosis Patient Using Survival Analysis
Abstrak: Endometriosis adalah suatu penyakit yang umumnya menyerang wanita usia subur. Peyakit ini tidak tergolong penyakit yang mematikan, namun ditemukan pada 10% wanita usia subur, 50% wanita yang mengalami infertilitas dan 60% pada wanita yang mengeluhkan nyeri panggul. Siklus perkembangan endometriosis mengalami peningkatan karena jumlah penderita ini juga semakin banyak ditemukan pada wanita pasca menopause dan usia remaja. Endometriosis merupakan suatu jaringan yang menyerupai endometrium akan tetapi berlokasi diluar kavum uteri dan menimbulkan reaksi inflamasi kronis. Penyakit ini menimbulkan rasa nyeri yang bervariasi dan menyebabkan infertilitas. Sampai saat ini belum ditemukan obat untuk mengatasinya dan kemungkinan kekambuhan masih ada meskipun sudah melakukan operasi pengangkatan lesi endometriosis. Analisis survival digunakan pada penelitian ini untuk melihat ketahanan pasien dari kekambuhan dan karena banyaknya data yang tidak bisa diamati secara keseluruhan (tersensor). Pada regresi cox terdapat asumsi proporsional hazard (PH) yang harus terpenuhi. Apabila asumsi tersebut tidak terpenuhi maka metode lain dapat digunakan yaitu stratified cox dan extended cox model. Extended cox merupakan pemodelan regresi cox yang menambahkan variabel yang bergantung waktu sehingga hazard ratio dapat diperoleh. Model yang dihasilkan hanya satu sehingga lebih efisien dibandingkan stratified cox yang menghasilkan beberapa model. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model daya tahan pasien endometriosis dan faktor-faktor yang mempengaruhinya serta peluang pasien dengan karakteristik tertentu akan mengalami kekambuhan. Hasil penelitian menunjukkan kovariat size tidak memenuhi asumsi PH sehingga extended cox lebih tepat digunakan. Faktor yang berpengaruh terhadap daya tahan pasien endometriosis yaitu umur saat operasi, riwayat bedah, ukuran lesi terbesar, grade endometriosis, deep infiltrating endometriosis dan tipe operasi. Pasien yang memiliki riwayat bedah, grade III atau IV, umur yang lebih besar, dan melakukan operasi laparoskopi memiliki risiko yang lebih besar untuk mengalami kekambuhan. Semakin besar ukuran lesi maka risiko kekambuhan akan semakin besar, akan tetapi semakin lama individu bertahan dari kekambuhan endometriosis maka risiko kekambuhan semakin kecil dengan asumsi nilai kovariat lainnya konstan. Concordance index yang diperoleh sebesar 0.78 mengindikasikan bahwa meskipun jumlah data tersensor jauh lebih banyak dibandingkan jumlah kekambuhan, extended cox sudah mampu menduga lebih baik dibandingkan penebakan secara acak., Endometriosis is a disease that affect reproductive-aged women. This disease does not belong to the deadly disease, but it occurs at 10 percent of reproductive- age women, 50 percent of Infertility women and 60 percent on women with pelvic pain. Progress of endometriosis increase steadily since it also found in menopause women and adolescent. Endometriosis is a lesion that resembles endometrium but located outside the uterine cavity and induces chronic inflammation. It causes various pain and infertility. There is no cure to be found so far to treat this disease and to prevent a relapse even though lesion already removed during surgery. Survival analysis is used in this study to analyze the endurance of patient from endometriosis recurrence and because a lot of patients could not be observed completely (censoring). On cox regression, there is a proportional hazard (PH) assumption that have to satisfy. If PH is not satisfied then there are other methods which could be used. These are stratified cox and extended cox model. Extended cox is a regression cox that adding time-dependent variable in
Keyword: Deep Infiltrating Endometriosis, Endometriosis, Extended Cox Model

Judul: Modeling Analysis of the Survival of  Diabetes Mellitus Patients using Cox Proportional Hazard and Random Survival  Forest
Abstrak: Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit serius dan perlu perhatian dari setiap individu. Tercatat jumlah penderita akibat diabetes melitus di Indonesia menempati posisi kelima tertinggi di dunia. Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan merupakan suatu badan asuransi yang terbuka untuk mencakup kesehatan seluruh masyarakat Indonesia. Biaya kesehatan yang dibayarkan BPJS Kesehatan untuk penyakit diabetes melitus sangat tinggi dan terus mengalami peningkatan. Cox Proportional Hazard (CPH) merupakan metode semiparametrik dalam pemodelan analisis daya tahan yang memiliki asumsi keproporsionalitasan laju bahaya sesaat harus konstan pada rentang pengamatan. Berbeda dengan CPH, Random Survival Forest (RSF) merupakan metode nonparametrik dalam melakukan pemodelan analisis daya tahan berdasarkan pohon keputusan. Model RSF tidak memerlukan asumsi dalam melakukan pemodelan, sehingga menjadi salah satu kelebihan dalam pemodelan analisis daya tahan. Berdasarkan hasil penelitian pada kasus diabetes melitus, model RSF sedikit lebih unggul dibandingkan dengan CPH berdasarkan metrik akurasi C-Index, Brier score, dan C/D AUC Index. Model RSF memiliki skor C-Index sebesar 0,847, Brier score 0,113 dan C/D AUC Index 0,766. Model CPH memiliki skor C-Index sebesar 0,711, Brier score 0,142 dan C/D AUC Index 0,640. Peubah penting pada kasus kematian akibat diabetes melitus adalah usia, diagnosis(ICD10), kelas peserta dan kelas rawat peserta BPJS Kesehatan., Diabetes mellitus is one of the serious diseases that requires attention from every individual. The number of diabetes mellitus sufferers in Indonesia ranks fifth highest in the world. The Social Security Administration (BPJS) Health Insurance is an insurance body open to covering the health of all Indonesian citizens. The healthcare costs paid by BPJS Health for diabetes mellitus are very high and continue to increase. The Cox Proportional Hazard (CPH) is a semiparametric method in survival analysis modeling that assumes the proportionality of the instantaneous hazard rate must remain constant over the observation period. Unlike CPH, the Random Survival Forest (RSF) is a nonparametric method for survival analysis modeling based on decision trees. The RSF model does not require assumptions in modeling, which is one of its advantages in survival analysis modeling. Based on research on diabetes mellitus cases, the RSF model slightly outperforms the CPH model according to the accuracy metrics of C Index, Brier score, and C/D AUC Index. The RSF model has a C-Index score of 0.847, a Brier score of 0.113, and a C/D AUC Index of 0.766. The CPH model has a C-Index score of 0.711, a Brier score of 0.142, and a C/D AUC Index of 0.640. Feature importance in cases of death due to diabetes mellitus are age, diagnosis (ICD10), membership class, and the inpatient class of BPJS Health participants.
Keyword: BPJS Kesehatan, cox proportional hazard, diabetes mellitus, random survival forest

Judul: Kiat sukses usaha industri jamu dan minuman PD. Budi Lestari Jakarta
Abstrak: PD. Budi Lestari merupakan industri kecil minuman yang dikelola secara sederhana dengan bermodalkan Rp. 15.000.000,-. pada tahun 1996, keberadaan usaha ini dikelola oleh Bapak Amir Utama yang memiliki pengalaman 11 tahun pada industri sejenis.
Keyword: