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: 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: Sintesis Zeolit X Dan Nanokomposit Zeolit/TiO2 Dari Kaolin Dengan Sekam Padi Sebagai Sumber Silika
Abstrak: Zeolite X was synthesized from kaolin originated from Bangka Belitung and was added with silica from rice husk ash. Zeolite X was synthesized because it has many benefits, including as an adsorbent. Kaolin was used as raw material due to its high content of silica and alumina, which were 48.03% and 35.50% respectively. Meanwhile, silica from rice husk ash was used in the form of sodium silicate. Zeolite was synthesized through hydrothermal process inside a polypropylene bottles, by mixing metakaolin, the calcined form of kaolin heated at 700 °C for 6 hours, with sodium silicate and NaOH to activate the major components of Si and Al in the kaolin. Hydrothermal processes were carried out at 100 °C for 24 hours with NaOH concentrations of 1.5 N and 2.5 N. The concentration of NaOH used was resulted in certain type of zeolite obtained. Zeolite X was obtained when the addition 2.5 N NaOH with NaP1 and Faujasite as impurities. On the other hand, NaOH 1.5 N gave NaP1 zeolite. Modification of zeolite to nanocomposite zeolit/TiO2 was shown to have better capability, that was adsorption-photocatalytic property due to its ability to degrade methylene blue under ultraviolet light.
Keyword: