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: Penerapan regresi logistik untuk mendeteksi dini resiko terjadinya gagal jantung : studi kasus pasien inap rumah sakit jantung harapan kita Jakarta tahun 2002
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu fenomena yang sangat diperhatikan dalam dunia kedokteran. Kasus ini menjadi aktual ketika penyakit tersebut memiliki kecenderungan untuk mengalami gagal jantung, dan belum ditemukan metode yang berfungsi dalam mendiagnosis secara dini terjadinya kejadian tersebut. Dari 88 jenis penyakit jantung yang dikaji dalam penelitian ini terdapat 32 penyakit jantung yang berperan secara statistik terhadap terjadinya gagal jantung, yaitu Angina Pectoris (AP), Unstable Angina Pectoris (UAP), Acute Myocardial Infarction (MCI), Anterior Wall, Inferior Wall (INFERIOR), NonQ Wave Infarction (NON Q), Old Myocardial Infarction (OLD MCI), IHD, Coronary Arteri Disease (CAD), Esensial Hypertensi (ESENSIAL), Hypertensi Heart Disease (HHD), Hypertensi Heart and Renal Disease (HYPERTENSI), Mitral Insufisiency (MI), Aortic Insufisiency (AI), Tricuspid Insufisiency (TI), Mitral Regurgitasi (MR), Pulmonal Hypertensi Primer (PH PRIMER), Paten Ductus Arteriosus (PDA), Ventricular Septal Defect (VSD), Tetralogy Of Falot (TOF), Atrial Septal Defect (ASD), Cardiomyopaty (CARDIOMYO), Total AV Blok (TAVB), Sinus Ventrikel Tachicardi (SVT), Atrial Febrelasi (AF), Cronic Renal Failure (CRF), TIA, Non Independent Diabetes Millirus (NIDDM), Diabetes Millitus (DM), Coronary Vascular Disease (CVD), Infeksi Paru-paru (INFEKSI), Peripartal Cardiomyopathy (PERIPART). Dari peubah yang terseleksi ini diperoleh informasi bahwa ada 4 jenis penyakit yang dominan berpeluang untuk muncul dan merupakan frekuensi tertinggi terhadap terjadinya kejadian gagal jantung, yaitu Coronary Artery Disease, Hypertensi Heart Disease, Acute Myocardial Infarction dan Anterior Wall. Dalam memutuskan kejadian terjadinya gagal jantung pada seorang pasien, pembuat keputusan disarankan memilih model dengan peluang klasiifikasi keputusan yang menghasilkan kesalahan tipe I yang minimum. Dan jika seorang pembuat keputusan berusaha mengurangi beban psikis pasien yang tidak terkena gagal jantung atas kesalahan mendiagnosis dengan memutuskan gagal jantung maka disarankan untuk memilih peluang klasifikasi pemotongan yang menghasilkan kesalahan klasifikasi II yang minimum. Usia merupakan faktor yang berperan terhadap terjadinya peristiwa gagal jantung. Sehingga dengan melakukan pemodelan kembali pada tiap kelompok umur, menghasilkan peubah yang berperan terhadap terjadinya gagal jantung, kecuali kelompok usia bayi dan sekolah.
Keyword: 

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: