Judul: Pemodelan Data Biosensor Diabetes Tipe 1 dengan Algoritma Markov Chain Monte Carlo
Abstrak: Perbandingan model Bayesian Structural Time Series (BSTS) dengan model Regresi Linear telah dilakukan sebagai pengolahan data pada penelitian sebelumnya. Perbandingannya meninjau terhadap kemampuan keduanya dalam memodelkan data yang mempertimbangkan model yang bersifat kokoh (robust), fleksibel, dan tepat ketika diaplikasikan dalam permasalahan nyata. Penelitian ini akan menggunakan model BSTS untuk memodelkan kasus data diabetes mellitus tipe 1 (DMT1), karena model BSTS jarang digunakan untuk menganalisis data sensor medis. Pemodelan data sensor DMT1 menggunakan model BSTS dengan meninjau inferensi dampak kausalnya untuk dianalisis pengaruhnya apabila diberi suatu perlakuan (intervention) pada data diabetes dalam mendukung kestabilan DMT1 pasien melalui dua metrik kestabilan glukosa darah yaitu percent in target dan percent above target. Inferensi CausalImpact melibatkan metode Bayes (distribusi prior, fungsi likelihood, dan distribusi posterior). Pengambilan sampel data dari distribusi posterior menggunakan algoritma Metropolis-Hastings sampling, ini merupakan bagian dari Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Hasil yang didapatkan berupa grafik peningkatan percent in target dan penurunan percent above target yang merupakan upaya dalam mencapai tingkatan normal kadar glukosa yaitu (70-180) mg/dL, hasil keluaran numerik dari setiap grafik, dan PIP (Posterior Inclusion Probability) dari setiap kovariat yang dilibatkan dalam pemodelan., Comparison of the Bayesian Structural Time Series (BSTS) model with the Linear Regression model has been carried out as data processing in previous studies. The comparison looks at the ability of both to model data considering a robust, flexible, and appropriate model when applied to real problems. This study will use the BSTS model to model cases of type 1 diabetes mellitus (DMT1) data because the BSTS model is rarely used to analyze medical sensor data. Modeling of DMT1 sensor data uses the BSTS model by reviewing the inference of its causal impact to analyze its effect when given a treatment (intervention) of diabetes data in supporting the stability of DMT1 patients through two blood glucose stability metrics, namely percent in target and percent above target. CausalImpact inference involves the Bayes method (prior distribution, likelihood function, and posterior distribution). A sampling of data from the posterior distribution uses the Metropolis-Hastings sampling algorithm, this is part of the Markov Chain Monte Carlo (MCMC). The results obtained are graphs of increasing percent in target and decreasing percent above target which are efforts to achieve normal levels of glucose levels, namely (70-180) mg/dL, numerical output from each graph, and PIP (Posterior Inclusion Probability) of each covariate. involved in modeling.
Keyword: Bayes method, BSTS model, CausalImpact, diabetes, Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

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: Perencanaan Pariwisata di Pulau Kera Kabu'paten Kupang Provinsi Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Pulau Kera adalah salah satu pulau kecil di dalam kawasan TWAL Teluk Kupang, yang secara administratif berada dalam wilayah Kabupaten Kupang, Provinsi Nusa Tenggara Timur. Terletak sejauh 5,02 mil dari Kota Kupang, ibukota Provinsi Nusa Tenggara Timur, pulau tersebut dapat dicapai dengan mudah oleh penduduk dan pengunjung kota.. Kedekatan letaknya dengan kota Kupang dan khususnya keindahan pantainya menjadikan pulau ini potensial untuk dikembangkan sebagai kawasan wisata, tetapi sejauh ini upaya ke arah itu belum dilakukan secara optimal. Mengacu pada permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian dengan tujuan untuk mengkaji potersi sumberdaya alam dan lingkungan di Pulau Kera untuk pengembangan ekowisata. Penelitian dilakukan pada awal Juni 2005 sampai dengan akhir Juli 2006. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif eksplorasi. Penetapan menggunakan metode eksplorasi didasarkan pada pertimbangan bahwa penelusuran kondisi wilayah pesisir untuk kegiatan pariwisata membutuhkan kajian mendalam berdasarkan standar kriteria yang telah ditetapkan. Analisis data dilakukan dengan menggunakan standar kriteria penilaian obyek dan daya tarik wisata alam (Departemen Kehutanan 2002), sedangkan analisis daya dukung lingkungan pesisir untuk pariwisata mengacu pada analisis serupa yang ditetapkan oleh World Tourism Organization (Wong 1991). Hasil penilaian obyek dan daya tarik wisata aiam menunjukkan bahwa Pulau Kera sangat sesuai untuk dikembangkan berbagai aktivitas wisata. Aktivitas wisata yang dapat dilakukan di daerah pesisir antara lain adalah menikmati pemandangan, tracking, camping, berjemur, dan berkunjung ke perkampungan orang Bajo, sedangkan aktivitas wisata yang dapat dilakukan di daerah pantai antara lain berenang, bersampan, snorkling, diving, dan berolah raga air. Aktivitas wisata tersebut perlu dikembangkan secara terpadu berdasarkan konsep ekowisata, Mengingat ukuran Pulau Kera yang relatif kecil, yaitu sebesar 48 ha, maka pembatasan pengunjung perlu dilakukan untuk menjaga kenyamanan wisatawan dan meminimalkan tekanan terhadap lingkungan. Berdasarkan atas hasil analisis daya dukung wilayah pesisir diperoleh bahwa jumlah pengunjung yang diperbolehkan adalah berkisar 323-368, 206-221 147- 179, dan 94-103 orang berturut-turut untuk wisatawan kelas rendah, menengah, atas, dan istimewa per 20 m dan 50 m panjang pantai. Pengembangan ekowisata di Pulau Kera tersebut memerlukan dukungan sarana akomodasi, perkemahan, dan dermaga serta pembangunan prasarana sanitasi lingkungan (terutama air bersih). Beberapa kegiatan pengembangan wilayah yang perlu dilakukan untuk meningkatkan kesiapan Pulau Kera sebagai kawasan ekowisata adalah penghijauan kawasan daratan, pengembangan partisipasi masyarakat, dan konservasi kawasan perairan dengan menggunakan paradigma pengelolaan bersama para pemangku kepentingan (co-management)
Keyword: Perencanaan pariwisata