Judul: Kajian Artificial Neural Networks (ANN) untuk data respon biner studi kasus: kejadian infreksi luka operasi
Abstrak: Keperluan membangun model prediksi suatu kejadian semakin meningkat dalam dunia kesehatan atau bidang biomedis, di antaranya kejadian Infeksi Luka Operasi (ILO). Untuk memenuhi keperluan tersebut, berbagai model dikembangkan. Di antara model yang mungkin dibuat, regresi logistik dan ANN adalah yang paling banyak digunakan. Artificial Neural Networks dikembangkan berdasarkan fungsi kerja dari sistem syaraf biologis. Seperti halnya otak, ANN memerlukan sekumpulan data untuk belajar. Setelah melakukan proses pembelajaran, jika ada data yang baru, ANN dapat memprediksi hasil dari data tersebut. Secara umum ANN terdiri atas tiga lapisan (layer), yakni lapisan input, lapisan hidden, dan lapisan output, dengan masing-masing lapisan terdiri dari unit-unit neuron. Masing-masing neuron pada lapisan yang berhadapan saling berhubungan satu sama lain. Untuk setiap koneksi antar neuron terdapat bobot-bobot yang mewakili kekuatan hubungannya. ANN dengan menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation, mampu memprediksi kejadian ILO dengan rata-rata tingkat kesalahan prediksi untuk data validasi sebesar 13.65%, sedangkan kesalahan prediksi dengan regresi logistik sebesar 15.83%.
Keyword: 

Judul: Model regresi logistik untuk kejadian infeksi luka operasi nosokomial
Abstrak: Indonesia. Masalah infeksi luka operasi pada tahun terakhir ini telah menjadi topik pembicaraan di banyak negara. Telah diketahui bahwa pengelolaan ILO menimbulkan biaya tinggi, baik yang ditanggung pihak penderita maupun pihak rumah sakit. Infeksi luka operasi tidak dapat ditekan sampai 0 %. Salah satu cara untuk menekan angka kejadian ILO adalah dengan menerapkan tindakan asepsis dan membiasakan para petugas berperilaku higienis. Cara lain adalah dengan mengurangi faktor-faktor yang dapat meningkatkan resiko terjadinya infeksi luka operasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang dapat meningkatkan resiko terjadi ILO. Hasil dari penelitian ini menemukan dua faktor yang memegang peranan penting dalam mempengaruhi kejadian infeksi luka operasi, yaitu :1)Faktor Endogen merupakan faktor yang ada di dalam penderita sendiri seperti umur, jenis kelamin, penyakit predisposisi ILO, dan operasi dahulu. 2)Faktor Eksogen merupakan faktor di luar penderita, seperti lama penderita dirawat di rumah sakit, tingkat kebersihan luka, keteraturan penggunaan antibiotika, lama antibiotika pasca bedah, lama operasi, dan jumlah personil di kamar operasi. Model Regresi Logistik untuk mengidentifikasi resiko kejadian infeksi luka operasi adalah sebagai berikut : 1 ( ) ( ) ˆ ( ) eg x e g x x + p = Sedangkan g(x) = -2.346 – 0.411sexs – 0.008umur + 0.492OPRSIseb – 0.482TimOPRS_1 – 0.194 TimOPRS_2 + 1.036KtratAP + 0.002 LamaOPRS + 0.427BershLuka_1 + 1.994 BershLuka_2 + 1.938 BershLuka_3 + 0.742PredILO + 0.037LmRwtPost + 0.065LmABPost.
Keyword: 

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA