Judul: Sintesis Zeolit P1 dan Nanokomposit Zeolit P1/TiO2 dari Abu Terbang Batu Bara dan Sekam Padi serta Uji Kemampuan Adsorpsi dan Fotodegradasinya
Abstrak: Abu terbang merupakan limbah dari pembangkit listrik tenaga uap (PLTU) batu bara yang memiliki kandungan silika dan alumina yang cukup tinggi. Sekam merupakan limbah dari penggilingan padi yang mengandung kandungan silika yang tinggi. Campuran keduanya berpotensi membentuk zeolit. Pada penelitian ini zeolit berhasil disintesis menggunakan metode hidrotermal. Zeolit yang dihasilkan merupakan zeolit tipe P1. Selain itu, untuk meningkatkan karakternya, zeolit sintetis dibuat menjadi nanokomposit Zeolit-TiO2 sehingga dihasilkan material baru yang memilki sifat adsorpsi-fotodegradasi. Nanokomposit yang telah disintesis memiliki kemampuan adsorpsi-fotodegradasi karena mampu mendegradasi biru metilena di bawah sinar ultraviolet. Optimisasi adsorpsi biru metilena oleh zeolit dan nanokompositnya menghasilkan konsentrasi optimum adsorbat sebesar 300 ppm dan waktu agitasi optimum selama 3 jam untuk kedua adsorben, serta bobot optimum adsorben pada 80 dan 10 mg masing-masing untuk zeolit dan nanokompositnya. Pola isoterm adsorpsi kedua adsorben mengikuti pola Langmuir sehingga dapat diasumsikan bahwa adsorben memiliki permukaan yang homogen sehingga proses adsorpsi membentuk satu lapisan tunggal saat adsorpsi maksimum.
Keyword: 

Judul: Sintesis Zeolit dan Nanokomposit Zeolit/TiO2 dari Abu Layang dan Waterglass serta Uji Adsorpsi dan Fotodegradasinya
Abstrak: Coal fly ash contains 20.74% Si and 4.09% Al, rendering its possibility to be synthesized to zeolite. Zeolite was synthesized by smelting at 550 °C, and continued with hydrothermal method at 90 °C for 6 hours. The weighed fly ash was melted with solid NaOH and various amounts of waterglass at 550 °C for 1 hour, which were coded ZK1 for 1.0 g of waterglass added, ZK2 (1.5 g), ZK3 (2.5 g), ZK4 (5.0 g), and ZK5 (7.5 g). The results indicated that the zeolite has the character as type P1. ZK1 zeolite had the highest crystallinity (65%), therefore it was used further to synthesize zeolit/TiO2 nanocomposite. The nanocomposite was formed to improve the zeolite characters, especially adsorption-photodegradation capacity. The synthesized zeolite and the nanocomposite were tested for their adsorption capacities. The results showed that the ZK1 has the highest adsorption capacity, i.e. 147 mg/g. Optimization was performed on ZK1 and zeolit/TiO2 nanocomposite to compare their adsorption capacity and to determine their optimum conditions for adsorption. The optimum concentration of adsorbate that can be adsorbed by ZK1 was obtained at 400 ppm using 0.02 g adsorbent, with the adsorption time of 3 hours. Zeolite/TiO2 nanocomposite has optimum concentration of 250 ppm with the weight of adsorbent of 0.01 g, and the adsorption time of 1 hour. The nanocomposite zeolite was able degrade methylene blue under ultraviolet radiation for 6 hours at λ=365 nm.
Keyword: 

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