Judul: Analysis of Subdistrict Clustering Analysis and Disease Incidence Trends in West Java Province Based on JKN Participants Primary Services
Abstrak: Mahadata sering dianggap sebagai komoditas paling berharga dari era digital saat ini. Hal ini karena data yang besar dan beragam dapat memberikan pandangan yang jelas tentang konsumen, pasar, dan lingkungan bisnis. Namun demikian, data tersebut tidak bermanfaat jika tidak dapat diolah dan dianalisis dengan tepat. Hal inilah yang menjadikan analisis mahadata memiliki peran yang penting. Analisis mahadata adalah proses mengekstrak informasi dan pengetahuan dari data yang besar, kompleks, dan beragam. Dalam bisnis, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan pendapatan. Dalam industri kesehatan, analisis mahadata digunakan untuk meningkatkan perawatan pasien dan meningkatkan efisiensi sistem kesehatan. BPJS Kesehatan adalah badan yang memiliki tugas dalam menyelenggarakan jaminan kesehatan bagi seluruh rakyat Indonesia yang disebut sebagai Jaminan Kesehatan Nasional (JKN). Selama ini pelayanan kesehatan peserta JKN lebih banyak berupa pelayanan kuratif atau pelayanan kesehatan setelah sakit. Biaya untuk pelayanan kuratif apalagi jika dilakukan di rumah sakit tentu lebih besar sehingga perlu dikendalikan untuk mendukung keberlangsungan program JKN. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan mendorong pola hidup sehat di masyarakat melalui program promotif preventif dan meningkatkan kualitas pelayanan di fasilitas kesehatan (faskes) primer. Laporan statistik JKN 2014-2018 yang dikeluarkan oleh Dewan Jaminan Sosial Nasional menyajikan kondisi menarik bahwa pada tahun 2018 Provinsi Jawa Barat menjadi wilayah dengan jumlah puskesmas paling banyak di Indonesia. Namun capaian tersebut berlawanan dengan angka rasio puskesmas per 100.000 peserta menjadi salah satu yang paling kecil di Indonesia. Nilai rasio tersebut menggambarkan ketersediaan pilihan faskes bagi peserta JKN dimana semakin kecil nilainya maka semakin terbatas pilihannya. Nilai tersebut dapat juga menjadi penanda bahwa suatu faskes sudah melebihi kapasitas atau tidak ideal. Penelitian yang dilakukan di wilayah Kota Depok menunjukkan bahwa sebagian besar puskesmas dengan rasio rujukan yang tinggi tidak memiliki kelengkapan sarana dan prasarana. Salah satu alasan dilakukan rujukan adalah karena beberapa obat-obatan tidak tersedia di puskesmas. Rasio rujukan adalah ukuran kecenderungan faskes primer melakukan rujukan ke faskes lain. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan pelayanan kesehatan primer dan pemerataan sarana dan prasarana pada cakupan daerah yang luas secara efisien adalah dengan profiling dan menggerombolkan daerah di Provinsi Jawa Barat hingga lingkup kecamatan yang memiliki kemiripan karakteristik kejadian penyakit. Kemudian dari kelompok yang terbentuk akan dilakukan analisis tren dan peramalan kejadian di masa mendatang. Metode yang digunakan untuk mendapatkan penggerombolan terbaik adalah penggerombolan berhierarki dan cluster ensemble. Adapun data penelitan yang dikaji adalah data sampel pelayanan primer kapitasi BPJS Kesehatan periode 2017-2018. Beberapa peubah penting antara lain: data diagnosis penyakit primer (ICD-10) pasien di puskesmas, waktu pelayanan, jenis kunjungan, dan lokasi kecamatan pelayanan. Salah satu permasalahan statistika dalam pemrosesan dan analisis mahadata adalah kemungkinan ditemukannya nilai yang hilang (missing value). Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu dilakukan proses imputasi untuk mendapatkan data yang lengkap. Penelitian ini menggunakan beberapa metrik evaluasi yaitu koefisien Silhouette, Dunn index, Davies-Bouldin index, dan C-index untuk menentukan jumlah gerombol optimal yang terbentuk. Selain itu analisis deskriptif dan visualisasi terhadap hasil penggerombolan juga digunakan sebagai pertimbangan dalam pemilihan gerombol optimal. Hasil evaluasi diperoleh metode optimal adalah penggerombolan berhierarki dengan pautan average linkage. Metode tersebut menghasilkan tiga gerombol dengan rincian: gerombol 1 terdiri dari 5
Keyword: clustering, disease incidence, ensemble, hierarchical, sub-districts

Judul: Penggerombolan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Fasilitas Pelayanan Kesehatan pada Tahun 2020 Menggunakan Cluster Ensemble
Abstrak: Jaminan Kesehatan Semesta (Universal Health Coverage) adalah situasi dimana semua orang memiliki akses pada layanan kesehatan yang dibutuhkan saat kapanpun dan dimanapun, tanpa mengalami kesulitan teknis dan kendala keuangan. Untuk mencapai target seluruh dunia tersebut, Indonesia membuat program Jaminan Kesehatan Semesta (JKN). Fasilitas pelayanan kesehatan berperan penting dalam pelaksanaan JKN sebagai pemberi pelayanan kesehatan. Namun, masih terjadi maldistribusi fasilitas pelayanan kesehatan di Indonesia, terutama di tingkat provinsi. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan menggerombolkan provinsi di Indonesia berdasarkan keadaan fasilitas pelayanan kesehatan pada program JKN. Penelitian ini akan melakukan cara tersebut menggunakan analisis gerombol yang memakai metode cluster ensemble. Terbentuk 3 gerombol dari penelitian ini. Gerombol pertama yang hanya beranggotakan provinsi DKI Jakarta adalah gerombol yang dicirikan oleh tingginya rasio dimensi klinik dan rumah sakit. Gerombol kedua memiliki ciri rasio dimensi praktik mandiri yang tinggi dan beranggotakan 31 provinsi di Indonesia selain DKI Jakarta, Papua, dan Papua Barat. Gerombol ketiga beranggotakan provinsi Papua dan Papua Barat dicirikan oleh tingginya rasio dimensi puskesmas., Universal Health Coverage is a situation where everyone has access to the health services they need anytime and anywhere, without experiencing technical difficulties and financial situations. To achieve this worldwide target, Indonesia created the Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) program. Health care facilities play an important role in the implementation of JKN as health service providers. However, there is still a maldistribution of health care facilities in Indonesia, especially at the provincial level. One solution to overcome this problem is by grouping the provinces in Indonesia based on the state of health care facilities in JKN program. This research will do this solution using cluster analysis with cluster ensemble method. Three clusters were formed from this research. The first cluster, which only consisted of DKI Jakarta, was a cluster characterized by a high ratio of the clinic and hospital dimensions. The second group is characterized by a high independent practice dimension ratio and consists of 31 provinces in Indonesia apart from DKI Jakarta, Papua, and West Papua. The third group, consisting of the provinces of Papua and West Papua, is characterized by a high ratio of public health center (puskesmas) dimensions.
Keyword: health, health care facilities, cluster analysis, cluster ensemble

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: