Judul: The Endurance Modeling of after-Surgery Endometriosis Patient Using Survival Analysis
Abstrak: Endometriosis adalah suatu penyakit yang umumnya menyerang wanita usia subur. Peyakit ini tidak tergolong penyakit yang mematikan, namun ditemukan pada 10% wanita usia subur, 50% wanita yang mengalami infertilitas dan 60% pada wanita yang mengeluhkan nyeri panggul. Siklus perkembangan endometriosis mengalami peningkatan karena jumlah penderita ini juga semakin banyak ditemukan pada wanita pasca menopause dan usia remaja. Endometriosis merupakan suatu jaringan yang menyerupai endometrium akan tetapi berlokasi diluar kavum uteri dan menimbulkan reaksi inflamasi kronis. Penyakit ini menimbulkan rasa nyeri yang bervariasi dan menyebabkan infertilitas. Sampai saat ini belum ditemukan obat untuk mengatasinya dan kemungkinan kekambuhan masih ada meskipun sudah melakukan operasi pengangkatan lesi endometriosis. Analisis survival digunakan pada penelitian ini untuk melihat ketahanan pasien dari kekambuhan dan karena banyaknya data yang tidak bisa diamati secara keseluruhan (tersensor). Pada regresi cox terdapat asumsi proporsional hazard (PH) yang harus terpenuhi. Apabila asumsi tersebut tidak terpenuhi maka metode lain dapat digunakan yaitu stratified cox dan extended cox model. Extended cox merupakan pemodelan regresi cox yang menambahkan variabel yang bergantung waktu sehingga hazard ratio dapat diperoleh. Model yang dihasilkan hanya satu sehingga lebih efisien dibandingkan stratified cox yang menghasilkan beberapa model. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model daya tahan pasien endometriosis dan faktor-faktor yang mempengaruhinya serta peluang pasien dengan karakteristik tertentu akan mengalami kekambuhan. Hasil penelitian menunjukkan kovariat size tidak memenuhi asumsi PH sehingga extended cox lebih tepat digunakan. Faktor yang berpengaruh terhadap daya tahan pasien endometriosis yaitu umur saat operasi, riwayat bedah, ukuran lesi terbesar, grade endometriosis, deep infiltrating endometriosis dan tipe operasi. Pasien yang memiliki riwayat bedah, grade III atau IV, umur yang lebih besar, dan melakukan operasi laparoskopi memiliki risiko yang lebih besar untuk mengalami kekambuhan. Semakin besar ukuran lesi maka risiko kekambuhan akan semakin besar, akan tetapi semakin lama individu bertahan dari kekambuhan endometriosis maka risiko kekambuhan semakin kecil dengan asumsi nilai kovariat lainnya konstan. Concordance index yang diperoleh sebesar 0.78 mengindikasikan bahwa meskipun jumlah data tersensor jauh lebih banyak dibandingkan jumlah kekambuhan, extended cox sudah mampu menduga lebih baik dibandingkan penebakan secara acak., Endometriosis is a disease that affect reproductive-aged women. This disease does not belong to the deadly disease, but it occurs at 10 percent of reproductive- age women, 50 percent of Infertility women and 60 percent on women with pelvic pain. Progress of endometriosis increase steadily since it also found in menopause women and adolescent. Endometriosis is a lesion that resembles endometrium but located outside the uterine cavity and induces chronic inflammation. It causes various pain and infertility. There is no cure to be found so far to treat this disease and to prevent a relapse even though lesion already removed during surgery. Survival analysis is used in this study to analyze the endurance of patient from endometriosis recurrence and because a lot of patients could not be observed completely (censoring). On cox regression, there is a proportional hazard (PH) assumption that have to satisfy. If PH is not satisfied then there are other methods which could be used. These are stratified cox and extended cox model. Extended cox is a regression cox that adding time-dependent variable in
Keyword: Deep Infiltrating Endometriosis, Endometriosis, Extended Cox Model

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: Mempelajari Pembuatan "Cider" Nangka (Artocarpus heterophyllus Lmk.)
Abstrak: Buah nangka (Artocarpus heterophyllus lmk.) merupakan salah satu buah tropik yang dihasilkan Indonesia. Buah ini mempunyai rasa yang manis dan bau yang harum, sehingga sering dikonsumsi dalam bentuk segar. Daging nangka selain dapat diolah menjadi berbagai macam makanan seperti dodol, wajik dan lain-lain dapat juga dijadikan minuman, salah satunya adalah 'cider' Nangka yaitu minuman fermentasi dari sari buah nangka.
Keyword: