Judul: COMPARATIVE STUDY OF THE COX PROPORTIONAL HAZARD AND RANDOM SURVIVAL FOREST METHODS IN PREDICTING RIGHT-CENSORED DATA
Abstrak: Analisis daya tahan merupakan suatu prosedur statistika dalam menganalisis data dengan peubah respon yaitu waktu hingga suatu kejadian terjadi. Pada analisis daya tahan dikenal dengan adanya istilah penyensoran. Penyensoran terjadi ketika suatu kejadian menarik tidak diamati dari individu sebelum atau pada saat penelitian berakhir. Selain itu, penyensoran terjadi ketika peneliti tidak mengetahui waktu daya tahan secara tepat, akan tetapi peneliti memiliki sebagian informasi dari individu tersebut. Waktu sensor yang sering ditemukan dalam penelitian yaitu data time-to-event tersensor kanan. Data tersensor kanan terjadi apabila pada saat penelitian berakhir individu belum mengalami suatu kejadian, individu mengundurkan diri dari penelitian dan tidak dapat diamati lebih lanjut, atau individu mengalami suatu kejadian lain yang menyebabkan pengamatan tidak dapat dilanjutkan. Oleh karena itu, data daya tahan menjadi tidak lengkap ketika terdapat data tersensor kanan karena faktor yang sifatnya acak untuk setiap individu. Metode yang populer digunakan dalam menganalisis data daya tahan tersensor kanan yaitu metode Cox Proportional Hazard (CPH). Metode CPH efisien digunakan apabila asumsi proportional hazard terpenuhi, jika tidak terpenuhi maka model CPH tidak memberikan kesimpulan akurat sehingga diperlukan metode alternatif. Salah satu metode pembelajaran mesin yakni Random Survival Forest (RSF) merupakan metode ensemble yang digunakan untuk menganalisis data daya tahan tersensor kanan tanpa memerhatikan asumsi apapun. Selain itu, RSF kekar terhadap adanya pencilan pada kovariat dan sebagai alat yang berguna dalam analisis eksplorasi daya tahan yang memiliki informasi terbatas. Metode ini mampu meningkatkan prediksi daya tahan dan seleksi peubah. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja prediksi model CPH, RSF menggunakan pemisah log-rank dan log-rankscore dalam memprediksi data daya tahan tersensor kanan pada data simulasi. Selanjutnya menerapkan metode terbaik pada data churn pelanggan industri telekomunikasi. Data simulasi yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data daya tahan tersensor kanan yang dibangkitkan dengan kombinasi skenario peubah prediktor biner dan campuran, skenario fungsi hazard menurun, meningkat, dan konstan, serta skenario jumlah amatan sebanyak "n=100,1000,1500". Peubah prediktor biner dibangkitkan menggunakan sebaran binomial pada berbagai kelompok nilai p yaitu 0,1-0,3 untuk nilai peluang kecil, 0,4-0,6 untuk nilai peluang sedang, dan lebih dari 0,6 untuk nilai peluang besar. Peubah prediktor campuran dibangkitkan menggunakan sebaran binomial, sebaran uniform, sebaran normal, dan sebaran poisson. Tujuan dilakukan pembangkitan data peubah prediktor dari sebaran yang berbeda yaitu untuk menghasilkan data kategorik dan kontinyu. Peubah waktu survival dibangkitkan menggunakan sebaran Weibull dengan parameter bentuk (α) dan skala (λ). Sebaran Weibull yang digunakan dibagi menjadi tiga berdasarkan aspek baseline hazard. Pertama, sebaran Weibull menurun atau dikenal dengan fungsi hazard menurun yaitu apabila nilai parameter bentuk α<1. Kedua, sebaran Weibull meningkat atau dikenal dengan fungsi hazard meningkat yaitu apabila nilai parameter bentuk α>1. Ketiga, sebaran Weibull konstan atau dikenal dengan fungsi hazard konstan yaitu apabila nilai parameter bentuk α=1. Selanjutnya, penetapan jumlah amatan yang berbeda bertujuan untuk mewakili ukuran data kecil, sedang, dan besar. Setiap penambahan jumlah amatan diharapkan menghasilkan kinerja prediksi model terbaik secara konsisten. Hasil kajian simulasi metode CPH, RSF-A (menggunakan pemisah log-rank), dan RSF-B (menggunakan pemisah log-rankscore) pada data daya tahan tersensor kanan dengan variasi peubah prediktor biner dan campuran, variasi fungsi hazard menurun, meningkat, dan konstan, serta variasi jumlah amatan yang berbeda diperoleh bahwa
Keyword: Survival Analysis, C-index, Cox Proportional Hazard, Random Survival Forest, Right Censored

Judul: Comparative Study of Survival Machine Learning using Survival Data and Its Application in Retail Company
Abstrak: Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan suatu prosedur statistika untuk menganalisis data dengan peubah respon yaitu waktu hingga suatu kejadian terjadi (time to event). Random Survival Forest dan Survival Support Vector Machine adalah metode machine learning dikembangkan pada tipe metode nonparametrik untuk mengakomodir kondisi ketersediaan data yang besar. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data simulasi berupa data daya tahan tersensor kanan. Penelitian ini menggunakan package RandomForest SRC dan SurvivalSVM pada software R. Hasil simulasi pada data saya tahan tersensor kanan dengan skenario menggunakan peubah prediktor biner menunjukkan bahwa metode Survival Support Vector Machine (SSVM) dengan menggunakan Radial Basic Function Kernel (RBF) memiliki performa model yang terbaik pada data dengan volume kecil, sedangkan ketika volume data menjadi semakin besar, metode yang memiliki performa terbaik adalah Survival Support Vector Machine (SSVM) dengan menggunakan Additive Kernel (ADD). Sedangkan Random Survival Forest adalah metode yang memiliki performa terbaik untuk seluruh kondisi pada skenario menggunakan peubah prediktor campuran. Metode yang digunakan, proporsi data tersensor dan banyaknya data yang digunakan mempengaruhi performa model. .Penerapan dari survival analysis ini pada mulanya digunakan di bidang medis. Kemudian seiring berkembangnya waktu, analisis ini kemudian digunakan untuk memprediksi waktu churn dari customer perusahaan telekomunikasi. Analisis churn ini kemudian digunakan juga di perusahaan bidang lainnya dengan definisi churn yang berbeda. Salah satunya pada perusahaan dibidang retail. Pelanggan tersebut dikatakan churn ketika tidak melakukan traksaksi kembali dalam waktu tertentu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data transaksi pelanggan Perusahaan XYZ pada periode 1 Januari 2021 sampai 31 Desember 2021 dengan rekam transaksi per hari yang berasal dari PT. Exorty Indonesia. Pada penelitian ini digunakan metode Random Survival Forest dan diperoleh model dengan nilai c-index sebesar 0.81.
Keyword: Churn Analysis, Random Survival Forest, Survival Support Vector Machine, Survival Analysis

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: