Judul: Prediction of Survival in Heart Failure Patients with  Machine Learning Method Logistic Regression, Support Vector Machine, and  Random Forest
Abstrak: Kardiovaskular merupakan gangguan pada jantung dan pembuluh darah seperti coronary heart disease. Penyakit ini setiap tahunnya membunuh sekitar 17 juta orang di seluruh dunia dengan penyakit utamanya adalah gagal jantung dan infark miokard. Pendekatan dalam prediksi kelangsungan hidup pasien gagal jantung umumnya dengan menggunakan metode New York Heart Association(NYHA) dengan empat kelas utamanya, tetapi metode ini gagal memprediksi fitur dasar dan gagal mencapai akurasi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning dengan tiga model prediksi yaitu regresi logistik, support vector machine, dan random forest. Model random forest mempunyai kinerja paling baik yang disusul oleh regresi logistik, kemudian support vector machine. Setiap model memberikan tiga fitur kuat utama dalam memprediksi variabel target yaitu time, ejection fraction, dan serum creatinine. Pengambilan keputusan hasil simulasi prediksi dilakukan dengan melihat kelas terbanyak yang muncul pada hasil prediksi yang diberikan oleh setiap model dengan urutan randomforest, regresi logistik, kemudian support vector machine.
Keyword: cardiovascular, machine learning, logistic regression, support vector machine, random forest

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: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4