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: COMPARATIVE STUDY OF THE COX PROPORTIONAL HAZARD AND RANDOM SURVIVAL FOREST METHODS IN PREDICTING RIGHT-CENSORED DATA
Abstrak: Analisis daya tahan merupakan suatu prosedur statistika dalam menganalisis data dengan peubah respon yaitu waktu hingga suatu kejadian terjadi. Pada analisis daya tahan dikenal dengan adanya istilah penyensoran. Penyensoran terjadi ketika suatu kejadian menarik tidak diamati dari individu sebelum atau pada saat penelitian berakhir. Selain itu, penyensoran terjadi ketika peneliti tidak mengetahui waktu daya tahan secara tepat, akan tetapi peneliti memiliki sebagian informasi dari individu tersebut. Waktu sensor yang sering ditemukan dalam penelitian yaitu data time-to-event tersensor kanan. Data tersensor kanan terjadi apabila pada saat penelitian berakhir individu belum mengalami suatu kejadian, individu mengundurkan diri dari penelitian dan tidak dapat diamati lebih lanjut, atau individu mengalami suatu kejadian lain yang menyebabkan pengamatan tidak dapat dilanjutkan. Oleh karena itu, data daya tahan menjadi tidak lengkap ketika terdapat data tersensor kanan karena faktor yang sifatnya acak untuk setiap individu. Metode yang populer digunakan dalam menganalisis data daya tahan tersensor kanan yaitu metode Cox Proportional Hazard (CPH). Metode CPH efisien digunakan apabila asumsi proportional hazard terpenuhi, jika tidak terpenuhi maka model CPH tidak memberikan kesimpulan akurat sehingga diperlukan metode alternatif. Salah satu metode pembelajaran mesin yakni Random Survival Forest (RSF) merupakan metode ensemble yang digunakan untuk menganalisis data daya tahan tersensor kanan tanpa memerhatikan asumsi apapun. Selain itu, RSF kekar terhadap adanya pencilan pada kovariat dan sebagai alat yang berguna dalam analisis eksplorasi daya tahan yang memiliki informasi terbatas. Metode ini mampu meningkatkan prediksi daya tahan dan seleksi peubah. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perbandingan kinerja prediksi model CPH, RSF menggunakan pemisah log-rank dan log-rankscore dalam memprediksi data daya tahan tersensor kanan pada data simulasi. Selanjutnya menerapkan metode terbaik pada data churn pelanggan industri telekomunikasi. Data simulasi yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data daya tahan tersensor kanan yang dibangkitkan dengan kombinasi skenario peubah prediktor biner dan campuran, skenario fungsi hazard menurun, meningkat, dan konstan, serta skenario jumlah amatan sebanyak "n=100,1000,1500". Peubah prediktor biner dibangkitkan menggunakan sebaran binomial pada berbagai kelompok nilai p yaitu 0,1-0,3 untuk nilai peluang kecil, 0,4-0,6 untuk nilai peluang sedang, dan lebih dari 0,6 untuk nilai peluang besar. Peubah prediktor campuran dibangkitkan menggunakan sebaran binomial, sebaran uniform, sebaran normal, dan sebaran poisson. Tujuan dilakukan pembangkitan data peubah prediktor dari sebaran yang berbeda yaitu untuk menghasilkan data kategorik dan kontinyu. Peubah waktu survival dibangkitkan menggunakan sebaran Weibull dengan parameter bentuk (α) dan skala (λ). Sebaran Weibull yang digunakan dibagi menjadi tiga berdasarkan aspek baseline hazard. Pertama, sebaran Weibull menurun atau dikenal dengan fungsi hazard menurun yaitu apabila nilai parameter bentuk α<1. Kedua, sebaran Weibull meningkat atau dikenal dengan fungsi hazard meningkat yaitu apabila nilai parameter bentuk α>1. Ketiga, sebaran Weibull konstan atau dikenal dengan fungsi hazard konstan yaitu apabila nilai parameter bentuk α=1. Selanjutnya, penetapan jumlah amatan yang berbeda bertujuan untuk mewakili ukuran data kecil, sedang, dan besar. Setiap penambahan jumlah amatan diharapkan menghasilkan kinerja prediksi model terbaik secara konsisten. Hasil kajian simulasi metode CPH, RSF-A (menggunakan pemisah log-rank), dan RSF-B (menggunakan pemisah log-rankscore) pada data daya tahan tersensor kanan dengan variasi peubah prediktor biner dan campuran, variasi fungsi hazard menurun, meningkat, dan konstan, serta variasi jumlah amatan yang berbeda diperoleh bahwa
Keyword: Survival Analysis, C-index, Cox Proportional Hazard, Random Survival Forest, Right Censored

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