Judul: Sebaran Golongan Darah Berdasarkan Asal Suku dan Riwayat Penyakit: Studi Kasus Mahasiswa Institut Pertanian Bogor. Dibimbing
Abstrak: Golongan darah merupakan salah satu sifat yang diturunkan dari tetuanya. Berdasarkan macamnya antigen dalam eritrosit manusia, masing-masing terdiri dari suatu seri alel, yaitu alel IA, IB, dan IO. Interaksi antara alel-alel IA, IB, dan IO menyebabkan terjadinya 4 fenotip (golongan darah) pada manusia, yaitu fenotip A, B, AB, dan O. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis frekuensi alel dan fenotipe ABO antara suku dan golongan darah, dan riwayat penyakit berdasarkan sebaran suku pada mahasiswa Institut Pertanian Bogor. Subjek berjumah 633 perempuan dan 364 laki-laki. Rentang umur subjek yaitu 17 hingga 23 tahun. Frekuensi alel ABO dihitung dengan menggunakan hukum keseimbangan Hardy- Weinberg. Sebaran penyakit ditentukan dengan menganalisis informasi data dari kuisioner menggunakan software Program R versi 3.0.1. Frekuensi fenotip ABO tertinggi yaitu pada perempuan. Fenotipe O merupakan golongan darah yang dominan sedangkan AB merupakan fenotipe yang jarang ditemui pada subjek. Dari 997 subjek yang terdiri dari 48 suku, terdapat lima suku yang memiliki nilai n>30. Frekuensi tertinggi terdapat pada suku Jawa, sedangkan terendah pada suku Betawi. Alel IO merupakan frekuensi alel tertinggi. Tiga puluh jenis penyakit yang didapatkan dari lima suku terbesar, terdapat lima penyakit dengan frekuensi tertinggi. Jenis penyakit tukak lambung dan asma mayoritas diderita oleh suku Jawa yang bergolongan darah B. Tipes/gejala tipes mayoritas diderita oleh suku Jawa yang bergolongan darah O dan demam berdarah mayoritas diderita oleh suku Sunda yang bergolongan darah O. Sedangkan pada jenis penyakit alergi, mayoritas diderita oleh suku Sunda yang bergolongan darah B dan O.
Keyword: fenotip ABO, alel ABO, suku, jenis penyakit, phenotype ABO, ABO alleles, race, type of diseases

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: Formulasi Surfaktan SMES dari Minyak Sawit untuk Aplikasi Wax Deposit Dissolver pada Reservoir dengan Salinitas Air Formasi Rendah
Abstrak: Kandungan parafin dalam minyak jenis heavy oil dapat menimbulkan wax deposit, yaitu peristiwa berkumpulnya kristal parafin wax pada temperatur di bawah suhu reservoir yang menghambat aliran minyak pada pipa sumur produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan konsentrasi surfaktan dan bahan aditif yang efektif dalam melarutkan wax pada reservoir yang memiliki nilai salinitas air formasi yang rendah dan untuk mengetahui hasil uji kinerja wax deposit dissolver (WDD). Pelarut dibuat dengan mencampurkan senyawa xylena dan solar dan menambahkan surfaktan Sodium Methyl Ester Sulfonate (SMES) dari minyak sawit. Berdasarkan pengujian, larutan wax deposit dissolver untuk mengatasi wax deposit pada reservoir dengan salinitas air formasi rendah telah berhasil didapatkan dengan konsentrasi surfaktan SMES sebesar 5% dalam larutan parasol. Selain itu, larutan NaCl dengan konsentrasi 0.75% dalam air formasi dapat memberikan nilai salinitas terbaik sehingga dapat membantu kinerja larutan wax deposit dissolver.
Keyword: Sodium Methyl Ester Sulfonate (SMES), Wax, Wax Deposit, Wax Deposit Dissolver