Judul: Identifying Factors Affecting Advanced Referral Services Using Group LASSO for Logistic Regression
Abstrak: Kesehatan merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan dan merupakan hak asasi setiap manusia untuk dapat hidup layak dan produktif, serta sejahtera. Melihat begitu pentingnya kesehatan dalam kehidupan sehari-hari maka diperlukan penyelenggara kesehatan yang baik sebagaimana tercantum dalam Undang-Undang Dasar Republik Indonesia Tahun 1945 Pasal 28 H ayat 1 dan 3. Pemerintah membuat program yang dijalankan oleh BPJS Kesehatan yakni Jaminan Kesehatan Nasional yang bertujuan untuk meningkatkan akses dan mutu pelayanan kesehatan agar tercapai derajat kesejahteraan yang optimal secara efektif dan efisien. Dengan adanya Jaminan Kesehatan Nasional, pelayanan kesehatan diharapkan untuk tidak lagi terpusat di Rumah Sakit atau FKRTL tetapi dilakukan secara berjenjang sesuai kebutuhan medis. Tingginya rasio rujukan diakibatkan oleh pelaksanaan rujukan yang tidak sesuai dengan alur jenjangnya akan menyebabkan penumpukan pasien di salah satu rumah sakit yang pada akhirnya berdampak pada penurunan kualitas pelayanan. Tingginya rasio angka rujukan menjadi permasalahan dalam pelaksanaan sistem rujukan berjenjang sehingga diperlukan untuk mencari tahu faktor-faktor apa saja yang memengaruhi status rujukan pasien FKTP ke FKRTL. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah statusrujukan pasien Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP)apakah termasuk rujuk lanjut atau tidak ke Fasilitas Kesehatan Rujukan Tingkat Lanjut (FKRTL). Bila peubah respon bukan lagi peubah kuantitatif, melainkan berupa peubah kategorik yang hanya terdiri dari beberapa nilai, maka regresi lineartidak dapat digunakan. Pada data berdimensi tinggi, peubah respon memilikiketerkaitan dengan sejumlah kecil peubah penjelas di antara sejumlah besar peubah yangg mungkin. Sehingga, seleksi peubah penting untuk dilakukan dalam mengidentifikasi peubah yang relevan pada data berdimensi tinggi. Salah satu metode alternatif cara untuk menangani kasus ini, dikembangkan metode regresi logistik terpenalti. Penduga koefisien dalam regresi logistik terpenalti dilakukan dengan memaksimumkan log fungsi kemungkinan dengan menambahkan penalti pada fungsi tersebut yang mengakibatkan penduga koefisien menjadi berbias, tetapi dengan mengurangi ragam penduga koefisien akan meningkatkan akurasi prediksi model. Oleh karena itu, regresi logistik terpenalti sering disebut sebagai metode penciutan atau regularisasi. Pada penelitian ini digunakan metode regularisasi Group LASSO karena peubah penjelas pada data penelitian ini berbentuk kelompok. Group LASSO merupakan pengembangan dari metode LASSO dengan menambahkan penalti kelompok ke dalam metode LASSO. dst .., Health is a very important need in life and is a human right to be able to live a decent, productive, and prosper life. For its importance in everyday life, it is necessary to have good health providers as stated in the 1945 Constitution of the Republic of Indonesia Article 28 H paragraphs 1 and 3. The government has made a program run by BPJS Kesehatan, namely the National Health Insurance which aims to improve access and quality of health services in order to achieve optimal welfare degrees effectively and efficiently. With the existence of the National Health Insurance, it is hoped that health services will no longer be centered in hospitals or FKRTL but will be carried out in stages according to medical needs. The high referral ratio is caused by the implementation of referrals that are not in accordance with the level flow, which will cause an accumulation of patients in one hospital, so that it has an impact on the decline in service quality. The high ratio
Keyword: group LASSO, healthcare utilization, variable selection

Judul: Perbandingan Metode Regresi Logistik Terpenalti pada Data Ekspresi Gen
Abstrak: Salah satu data berdimensi tinggi adalah microarray. Microarray memuat data ekspresi gen yang terdiri atas pengamatan berkisar antara 10 sampai 100 dan puluhan ribu gen. Data ekspresi gen biasanya memiliki respons biner, yaitu pasien dengan jaringan normal dan jaringan kanker. Banyaknya peubah penjelas yang jauh lebih besar dari pada banyaknya pengamatan memungkinkan terjadi multikolinieritas. Oleh karena itu, seleksi peubah penting untuk mengidentifikasi peubah yang relevan dalam data berdimensi tinggi, termasuk data ekspresi gen. Salah satu metode yang tepat untuk melakukan analisis ekspresi gen dengan respons biner (pasien kanker dan pasien normal) adalah menggunakan regresi logistik terpenalti. Pendugaan koefisien dalam regresi logistik terpenalti dilakukan dengan memaksimumkan log fungsi kemungkinan, tetapi dengan subjek pada fungsi yang diberikan penalti. Penalti memaksa koefisien regresi untuk menciut ke 0. Oleh sebab itu, regresi logistik terpenalti sering disebut sebagai metode penciutan atau regularisasi. Pada penelitian ini dibandingkan 5 metode regresi logistik terpenalti. Metode-metode tersebut diantaranya, regresi gulud, LASSO, elastic net, SCAD, dan GELnet. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan dengan data riil. Pada kajian simulasi, kelima metode regresi logistik terpenalti dievaluasi dengan nilai sensitivitas, spesifisitas, dan FDR. Evaluasi tersebut dilakakukan terhadap nilai ��������� hasil pendugaan. Selanjutnya, metode regresi logistik terpenalti terbaik diterapkan pada data ekspresi gen. data ekspresi gen yang digunakan ada 2, yaitu data ekspresi gen pasien CRC dan HCC. Pada penerapan menggunakan data riil data dibagi menjadi data latih dan data validasi. Data yang digunakan untuk analisis adalah data latih. Selanjutnya, data validasi digunakan untuk melakukan prediksi. Prediksi dilakukan untuk melihat banyaknya pasien dengan jariangan kanker dan jaringan normal. Hasil prediksi tersebut kemudian dievaluasi dengan nilai sensitivitas, akurasi, dan AUC. Pada kajian simulasi diterapakan 120 skenario pada metode regresi gulud, LASSO, SCAD, elastic net, dan GELnet. Berdasarkan nilai sensitvitas, spesifisitas, dan FDR, metode LASSO, SCAD, dan elastic net lebih tepat untuk digunakan pada skenario-skenario tersebut. Oleh karena itu, ketiga metode tersebut diterapkan pada data riil. Pada data CRC terdapat 12, 9, dan 98 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data CRC adalah SCAD. Pada data HCC terdapat 12, 6, dan 116 gen yang terseleksi menggunakan metode LASSO, SCAD, dan elastic net. Sementara itu, berdasarkan hasil prediksi, metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi pada data HCC adalah elastic net.
Keyword: regresi logistik terpenalti, gulud, LASSO, elastic net, SCAD, GELnet, ekspresi gen, CRC, HCC

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia