Judul: Penerapan Metode Gulud dan Lasso pada model Cox Proportional Hazard.
Abstrak: Penyakit jantung merupakan penyebab kematian nomor satu didunia. Pada saat ini, prediksi angka kejadian penyakit jantung untuk masa yang akan datang telah dapat dilakukan, akan tetapi perkiraan lama waktu bertahan hidup yang dimiliki pasien dengan penyakit yang dideritanya tersebut masih sulit diprediksi. Salah satu teknik statistika yang digunakan untuk menganalisis data waktu daya tahan adalah analisissurvival (analisis daya tahan).Adapun beberapa teori tentang analisis daya tahanyaitu Kaplan-meier dan Cox.Semakin banyak peubah penjelas dalam suatu pemodelan, akan semakin baik model tersebut dalam melakukan pendugaan. Akan tetapi peubah penjelas yang banyak cenderung mengakibatkan adanya multikolinearitas. Regresi gulud (ridge regression) merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinieritas.Tetapi, regresi gulud tidak dapat melakukan seleksi peubah bebas untuk memperoleh model yang terbaik.Oleh karena itu, Tibshirani (1997) memperkenalkan metode Least Absolute Shrinkage andSelection Operator (Lasso).Lasso menggunakan teknik regresi yang melakukan pendugaan dengan meminimumkan jumlah kuadrat sisaan dengan suatu kendala L1. Adanya kendala L1 tersebut akan menyusutkan nilai koefisiennya ke arah nol dan beberapa koefisiennya menghasilkan tepat sama dengan nol (Tibshirani 1996). Pada regresi gulud dan lasso nilai parameter λ berperan dalam mengontrol besarnya penyusutan koefisien regresi. Salah satu cara untuk mencari nilai λ yang optimal adalah metode validasi silang. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model Cox Proportional Hazard (Cox PH), Cox PH dengan Gulud, dan Cox PH dengan Lasso untuk menduga ketahanan penderita jantung di ICCU RSUD M. Yunus Bengkulu. Kemudian, Ketiga model tersebut akan dipilih model yang terbaik berdasarkan Indexs Gini tertinggi. Peubah respon dalam penelitian ini adalah daya tahan pasien penderita jantung yang dihitung dalam satuan harian.Peubah ini diamati sejak pasien dirawat di ICCU hingga pasien mengalami kematian di ICCU dalam dalam kurun waktu Januari hingga Desember 2011.Peubah penjelas yang diduga berpengaruh terhadap lamanya daya tahan pasien yang dirawat adalah demografis responden meliputi jenis kelamin, umur, status pelayanan.Hasil pemeriksaan laboratorium meliputi gula darah, ureum, kreatinin, uric acid, trigliserida, low-density lipoproteins (LDL), high-density lipoproteins (HDL). Tahapan analisis data adalah (1) Deskripsi data amatan; (2) Penerapan model Cox Proportional Hazard (PH) pada data; (3) Pengujian parameter pada model CoxPHdanpengujian 𝛽������𝑖������ dengan uji Wald; (4) Penerapan metode Gulud untuk model Cox PH; (5) Penerapan metode Lasso dalam model Cox; (6) Pemilihan model terbaik dan penarikan kesimpulan. Gambaran umum pasien di ICCU mengalami kematian terbanyak terdapat pada 8 hari pertama.Semakin tinggi peubah Umur, Gula darah, Trigeliserida dan LDL maka semakin besar resiko kematiannya.Semakin tinggi nilai atau kadar peubah Ureum, Kreatinin, Uric Acid, dan HDL maka semakin kecil resiko kematian.Pasien jenis kelamin wanita memiliki resiko kematian lebih besar daripada pasien jenis kelamin pria. Status pelayanan Jamkesmas, Askes dan PT memiliki resiko kematian yang lebih rendah dibandingkan status pelayanan umum. Faktor yang paling mempengaruhi daya tahan penderita penyakit jantung adalah jenis kelamin, pelayanan dan kadar gula darah.Indexs GiniCox Proportional Hazardlebih tinggi dibandingkan Indexs Gini regularisasi CoxLasso danCox Gulud.Hal ini menunjukkan bahwa pendugaan model menggunakan CoxProportional Hazard lebih baik dibandingkan dengan teknik regularisasi CoxLasso dan Cox Gulud.
Keyword: analisis survival,cox proporsional hazard, gulud, lasso, penyakit jantung

Judul: Modeling Analysis of the Survival of  Diabetes Mellitus Patients using Cox Proportional Hazard and Random Survival  Forest
Abstrak: Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit serius dan perlu perhatian dari setiap individu. Tercatat jumlah penderita akibat diabetes melitus di Indonesia menempati posisi kelima tertinggi di dunia. Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan merupakan suatu badan asuransi yang terbuka untuk mencakup kesehatan seluruh masyarakat Indonesia. Biaya kesehatan yang dibayarkan BPJS Kesehatan untuk penyakit diabetes melitus sangat tinggi dan terus mengalami peningkatan. Cox Proportional Hazard (CPH) merupakan metode semiparametrik dalam pemodelan analisis daya tahan yang memiliki asumsi keproporsionalitasan laju bahaya sesaat harus konstan pada rentang pengamatan. Berbeda dengan CPH, Random Survival Forest (RSF) merupakan metode nonparametrik dalam melakukan pemodelan analisis daya tahan berdasarkan pohon keputusan. Model RSF tidak memerlukan asumsi dalam melakukan pemodelan, sehingga menjadi salah satu kelebihan dalam pemodelan analisis daya tahan. Berdasarkan hasil penelitian pada kasus diabetes melitus, model RSF sedikit lebih unggul dibandingkan dengan CPH berdasarkan metrik akurasi C-Index, Brier score, dan C/D AUC Index. Model RSF memiliki skor C-Index sebesar 0,847, Brier score 0,113 dan C/D AUC Index 0,766. Model CPH memiliki skor C-Index sebesar 0,711, Brier score 0,142 dan C/D AUC Index 0,640. Peubah penting pada kasus kematian akibat diabetes melitus adalah usia, diagnosis(ICD10), kelas peserta dan kelas rawat peserta BPJS Kesehatan., Diabetes mellitus is one of the serious diseases that requires attention from every individual. The number of diabetes mellitus sufferers in Indonesia ranks fifth highest in the world. The Social Security Administration (BPJS) Health Insurance is an insurance body open to covering the health of all Indonesian citizens. The healthcare costs paid by BPJS Health for diabetes mellitus are very high and continue to increase. The Cox Proportional Hazard (CPH) is a semiparametric method in survival analysis modeling that assumes the proportionality of the instantaneous hazard rate must remain constant over the observation period. Unlike CPH, the Random Survival Forest (RSF) is a nonparametric method for survival analysis modeling based on decision trees. The RSF model does not require assumptions in modeling, which is one of its advantages in survival analysis modeling. Based on research on diabetes mellitus cases, the RSF model slightly outperforms the CPH model according to the accuracy metrics of C Index, Brier score, and C/D AUC Index. The RSF model has a C-Index score of 0.847, a Brier score of 0.113, and a C/D AUC Index of 0.766. The CPH model has a C-Index score of 0.711, a Brier score of 0.142, and a C/D AUC Index of 0.640. Feature importance in cases of death due to diabetes mellitus are age, diagnosis (ICD10), membership class, and the inpatient class of BPJS Health participants.
Keyword: BPJS Kesehatan, cox proportional hazard, diabetes mellitus, random survival forest

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera