Judul: Prediction of Survival in Heart Failure Patients with  Machine Learning Method Logistic Regression, Support Vector Machine, and  Random Forest
Abstrak: Kardiovaskular merupakan gangguan pada jantung dan pembuluh darah seperti coronary heart disease. Penyakit ini setiap tahunnya membunuh sekitar 17 juta orang di seluruh dunia dengan penyakit utamanya adalah gagal jantung dan infark miokard. Pendekatan dalam prediksi kelangsungan hidup pasien gagal jantung umumnya dengan menggunakan metode New York Heart Association(NYHA) dengan empat kelas utamanya, tetapi metode ini gagal memprediksi fitur dasar dan gagal mencapai akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning dengan tiga model prediksi yaitu regresi logistik, support vector machine, dan random forest. Model random forest mempunyai kinerja paling baik yang disusul oleh regresi logistik, kemudian support vector machine. Setiap model memberikan tiga fitur kuat utama dalam memprediksi variabel target yaitu time, ejection fraction, dan serum creatinine. Pengambilan keputusan hasil simulasi prediksi dilakukan dengan melihat kelas terbanyak yang muncul pada hasil prediksi yang diberikan oleh setiap model dengan urutan randomforest, regresi logistik, kemudian support vector machine.
Keyword: cardiovascular, machine learning, logistic regression, support vector machine, random forest

Judul: Perbandingan Metode Regresi Logistik Biner dan Random Forest dalam Klasifikasi Status Penyakit Jantung Koroner (Studi Kohort Faktor Risiko Penyakit Tidak Menular)
Abstrak: Penyakit tidak menular (PTM) menjadi tantangan global, hal ini ditunjukkan dari penyertaanya sebagai target dalam Sustainable Development Goals (SDGs) 2030 yang bertujuan mengurangi sepertiga kematian dini akibat PTM. Indonesia, seperti banyak negara lain, menghadapi beban PTM yang signifikan, termasuk penyakit jantung koroner (PJK) yang merupakan penyebab utama kematian di seluruh dunia. Faktor risiko terkait gaya hidup seperti hipertensi, kebiasaan merokok, dan obesitas berkontribusi terhadap prevalensi PJK. Penelitian kali ini menggunakan metode regresi logistik dan random forest untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi PJK, sehingga mampu menyoroti strategi pencegahan dan membuat model prediksi. Random forest memiliki kinerja yang lebih baik dalam mengidentifikasi kasus negatif, dengan spesifisitas 98,90% dibandingkan dengan regresi logistik biner sebesar 97,53%. Regresi logistik biner unggul dalam nilai akurasi yang sedikit lebih tinggi sebesar 93,90% dibandingkan dengan random forest sebesar 93,41%. Regresi logistik biner juga unggul dalam sensitivitas sebesar 77,84%, melampaui random forest sebesar 69,46%. Kedua model tersebut menempatkan tekanan darah dan kolestrol total sebagai faktor risiko PJK, namun terdapat variasi dalam penekanan pada faktor risiko lainnya., Non-communicable diseases (NCDs) represent a global challenge, with the Sustainable Development Goals (SDGs) for 2030 aiming to reduce premature NCD related deaths by one-third. Indonesia, like many other countries, faces the significant burden of NCDs, including coronary heart disease (CHD), a leading cause of mortality worldwide. Lifestyle-related risk factors such as hypertension, smoking, and obesity contribute to the prevalence of CHD. This study utilizes binary logistic regression and random forest models to investigate these factors, shedding light on prevention and prediction strategies. Random forest performed better in identifying negative cases, with a specificity of 98,90% compared to binary logistic regression of 97,53%. Binary logistic regression excels in a slightly higher accuracy value of 93,90% compared to random forest of 93,41%. Binary logistic regression also excels in sensitivity at 77,84%, surpassing random forest at 69,46%. Both models place blood pressure and total cholesterol as risk factors for CHD, but there are variations in the emphasis on other risk factors.
Keyword: binary logistic regression, coronary heart disease, non-communicable diseases, random forest

Judul: Sintesis Zeolit X Dan Nanokomposit Zeolit/TiO2 Dari Kaolin Dengan Sekam Padi Sebagai Sumber Silika
Abstrak: Zeolite X was synthesized from kaolin originated from Bangka Belitung and was added with silica from rice husk ash. Zeolite X was synthesized because it has many benefits, including as an adsorbent. Kaolin was used as raw material due to its high content of silica and alumina, which were 48.03% and 35.50% respectively. Meanwhile, silica from rice husk ash was used in the form of sodium silicate. Zeolite was synthesized through hydrothermal process inside a polypropylene bottles, by mixing metakaolin, the calcined form of kaolin heated at 700 °C for 6 hours, with sodium silicate and NaOH to activate the major components of Si and Al in the kaolin. Hydrothermal processes were carried out at 100 °C for 24 hours with NaOH concentrations of 1.5 N and 2.5 N. The concentration of NaOH used was resulted in certain type of zeolite obtained. Zeolite X was obtained when the addition 2.5 N NaOH with NaP1 and Faujasite as impurities. On the other hand, NaOH 1.5 N gave NaP1 zeolite. Modification of zeolite to nanocomposite zeolit/TiO2 was shown to have better capability, that was adsorption-photocatalytic property due to its ability to degrade methylene blue under ultraviolet light.
Keyword: