Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pencocokan suatu model logistik terhadap data binomial memerlukan penaksiran parameter dari model. Proses penaksiran parameter ini menggunakan keseluruhan pengamatan yang ada dalam data. Setelah taksiran parameter dihasilkan dan model tersebut digunakan untuk mencocokkan data, mungkin tidak setiap pengamatan dalam data sesuai dengan model. Hal tersebut dapat disebabkan karena data mengandung outlier, yaitu pengamatan yang nilainya jauh lebih besar atau lebih kecil jika dibandingkan dengan mayoritas pengamatan dalam data. Selain itu, ketidakcocokan model terhadap data dapat pula disebabkan karena kesalahan dalam pemilihan fungsi penghubung yang digunakan dalam model. Pada tugas akhir ini, dibahas suatu prosedur forward search untuk memeriksa kesesuaian data binomial pada model logistik sederhana. Plot dari statistik-statistik diagnostik yaitu residual deviansi dan statistik skor selama proses forward search digunakan untuk melihat sejauh mana pengaruh dari setiap pengamatan individual dalam data binomial. Statistik skor akan digunakan dalam pengujian kecukupan fungsi penghubung. "

"There are much research in health sector this time. Some research have goal to asses exposure effect to outcome. Researcher often use regresssion. Regression is a convensional multivariate analysis. Conventional multivariable analyses may not always be the ideal method for estimating treatment effects in observational studies. When there are large differences in the distribution of covariates between treatment groups, adjusting for these differences with conventional multivariable techniques may not adequately balance the groups, and the remaining bias may limit valid causal inference. Adjusted use in the end of regression analysis, some of scientis believe that adjustment can be show. Goal of this research is to compare the result of convensional multiariate analysis versus propensity score matching analysis in case study of infant immunizanon using Data ASUI-I KAP2 2003. The comparison will use the same model, that make model according logistic regression. Model which be compare is model without interaction ariabel. Modell will be analised with propensity score matching. Result of research is there is different betwen Odds Ratio from logistic regwession analysis and Odds Ratio from propensity score matching analysis. The value OR from logistic regression is 0,9898, and the value OR from propensity score matching is 0,9656. Propensity score matching succes make matching 574 sample or 68,27%. The differen is not big bacause effect the confounder are not big. For look effect exposure ar risk factor model its better use PSM because it can reduce selection bias.if you want to analysis determinan factor model, where there are much independent vaiiabel its better use logistic regression analysis because the variabel have same position."

"Pola konsumsi rokok merupakan tema penting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi merokok di Indonesia dengan menggunakan data Survei Demografi Kesehatan Indonesia (IDHS). Dalam penelitian ini, Determinan frekuensi merokok seperti Umur, Jenis Kelamin, Tingkat Pendidikan, Tingkat Kesejahteraan, Status Pernikahan dan Tempat Tinggal. diteliti untuk menentukan pengaruhnya terhadap frekuensi merokok. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik ordinal, ditemukan bahwa individu yang termasuk dalam kategori umur remaja (15-24 tahun), berjenis kelamin laki-laki, memiliki tingkat pendidikan dan tingkat kesejahteraan yang lebih rendah, berstatus belum menikah atau cerai/hidup terpisah, serta tinggal di wilayah perkotaan cenderung akan menjadi perokok dengan frekuensi yang tinggi. Hasil ini memberikan bukti empiris yang kuat mengenai faktor-faktor risiko yang perlu menjadi perhatian utama dalam merancang strategi pencegahan untuk mengendalikan perilaku merokok di kalangan masyarakat Indonesia.

---

The pattern of cigarette consumption is an important theme in Indonesia. This study aims to analyze the factors influencing smoking frequency in Indonesia using data from the Indonesia Demographic and Health Survey (IDHS). In this research, determinants of smoking frequency such as Age, Gender, Education Level, Wealth Index, Marital Status, and Residence were examined to determine their impact on smoking frequency. Based on the results of ordinal logistic regression analysis, it was found that individuals who fall into the teenage age category (15-24 years), are male, have lower education and wealth levels, are unmarried or divorced/separated, and live in urban areas tend to be smokers with high frequency. These results provide strong empirical evidence regarding the risk factors that need to be a primary focus in designing prevention strategies to control smoking behavior among the Indonesian population."

"ABSTRAKKanker adalah penyebab kematian nomor dua di dunia dan diperkirakan mencapai 9,6 juta kematian pada tahun 2018, dengan kanker payudara menjadi kanker kedua yang sering terjadi setelahnya kanker paru-paru. Kanker payudara terjadi karena pertumbuhan sel abnormal yang tidak terkendali, yang dimulai di saluran yang membawa susu ke puting susu atau kelenjar pembuat susu. Pengobatan kanker payudara tergantung pada subtipe tumor, stadium, penanda genetik, usia pasien, kesehatan pasien umum, status menopause, dan mutasi pada gen kanker payudara yang diwariskan. Di akhir pengobatan pasien diberikan terapi tambahan yang bertujuan meminimalkan risiko kekambuhan. Meskipun terapi ini telah dilakukan, risiko kekambuhan tetap ada. Penanda pengganti adalah penanda yang digunakan untuk menggantikan titik akhir dari uji klinis yang biasanya digunakan mempercepat penanganan pasien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui rasio hematologi pengukuran yang dapat digunakan sebagai penanda pengganti dalam kekambuhan kanker payudara sepanjang dengan titik cut-off. Pohon keputusan digunakan untuk menemukan titik batas rasio hematologi pengukuran yang mempengaruhi kekambuhan kanker payudara, dan kemudian hutan acak itu digunakan untuk mengetahui urutan variabel penting dalam klasifikasi. Hasil keduanyametode dikuantifikasi menggunakan regresi logistik. Berdasarkan analisis, ditemukan bahwa rasio jumlah trombosit ke darah putih (titik potong 47.560) dan neutrofil terhadap rasio limfosit (titik potong 1,953) mempengaruhi kekambuhan kanker payudara.

---

ABSTRACTCancer is the number two cause of death in the world and is estimated to reach 9.6 million deaths in 2018, with breast cancer becoming the second most common cancer that follows lung cancer. Breast cancer occurs because of uncontrolled abnormal cell growth, which starts in the ducts that carry milk to the nipples or milk glands. Treatment of breast cancer depends on the tumor subtype, stage, genetic markers, patient age, general patient health, menopausal status, and mutations in inherited breast cancer genes. At the end of treatment the patient is given additional therapy aimed at minimizing the risk of recurrence. Despite this therapy, the risk of recurrence remains. A surrogate marker is a marker used to replace the endpoints of clinical trials that are usually used to speed up patient management. The aim of this study is to determine the hematological ratio measurements that can be used as surrogate markers in breast cancer recurrence along with the cut-off point. The decision tree is used to find the hematological ratio boundary point measurements that affect breast cancer recurrence, and then the random forest is used to determine the order of important variables in the classification. Both results the method is quantified using logistic regression. Based on the analysis, it was found that the ratio of platelet count to white blood (cut point 47,560) and neutrophils against lymphocyte ratio (cut point 1.953) influences breast cancer recurrence."

"Sebuah perusahaan memerlukan sumber daya manusia yang baik agar dapat mencapai visi, misi, serta tujuan yang telah ditetapkan. Sumber daya manusia yang baik dapat dibangun dengan meningkatkan kesejahteraan dan kenyamanan pegawai sehingga produktivitas bekerja diharapkan dapat meningkat. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah pemberian reward, seperti tunjangan lokasi. Bank Syariah "X" merupakan salah satu lembaga pada bidang perbankan syariah yang memberikan tunjangan lokasi kepada pegawainya. Peraturan yang ditetapkan pada Bank Syariah "X" mengenai tunjangan lokasi merupakan tunjangan yang diberikan kepada pegawai berdasarkan lokasi pegawai tersebut bekerja. Bank Syariah "X" memiliki tiga kategori tunjangan lokasi, yaitu Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 & 4. Kebijakan ini terakhir ditetapkan pada tahun 2021. Sedangkan, pada rentang waktu hingga saat ini, terdapat perubahan kondisi, seperti keadaan lokasi outlet (cabang), pertumbuhan ekonomi, dan relokasi outlet Bank Syariah "X". Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang menjelaskan penentuan zonasi tunjangan lokasi memprediksi zonasi tunjangan lokasi outlet baru dari Bank Syariah "X". Zonasi tunjangan lokasi ditentukan berdasarkan faktor kemahalan, keterpencilan, dan akses lokasi. Faktor-faktor yang diduga mewakili faktor kemahalan, keterpencilan, dan akses lokasi, serta memengaruhi penentuan zonasi tunjangan lokasi adalah indeks harga konsumen (IHK), indeks pembangunan manusia (IPM), indeks kemahalan konstruksi (IKK), indeks pilar infrastruktur (IPI), jarak outlet ke puskesmas terdekat (JOP), dan jarak outlet ke sekolah dasar terdekat (JOSD). Zonasi tunjangan lokasi terdiri dari tiga kategori, yaitu Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 & 4 yang bersifat ordinal sehingga model yang cocok adalah regresi logistik ordinal. Berdasarkan tujuan penelitian dan jenis variabel terikat, metode analisis data yang digunakan adalah regresi logistik ordinal. Penelitian ini menghasilkan faktor-faktor yang menjelaskan penentuan zonasi tunjangan lokasi adalah indeks kemahalan konstruksi (IKK), indeks pilar infrastruktur (IPI), dan jarak outlet ke puskesmas terdekat (JOP). Model regresi logistik yang dibentuk menghasilkan akurasi sebesar 70% dan balanced accuracy pada Zona 1 sebesar 81.2%, Zona 2 sebesar 70.8%, dan Zona 3 & 4 sebesar 76.7%. Hasil model regresi logistik ordinal ini dapat digunakan untuk memprediksi zonasi tunjangan lokasi outlet baru dari Bank Syariah "X". Berdasarkan kebijakan awal Bank Syariah "X", diperoleh bahwa sebanyak 80 outlet atau sebesar 35.6% outlet salah diklasifikasikan oleh model.

---

A company needs good human resources in order to achieve the vision, mission, and goals that have been set. Good human resources can be built by improving employee welfare and comfort so that work productivity is expected to increase. One of the efforts that can be made is the reward, such as location allowances. Bank Syariah “X” is one of the institutions in the field of Islamic banking that provides location allowances to its employees. The regulations set at Bank Syariah “X” regarding location allowances are allowances given to employees based on their replacement. Bank Syariah “X” has three categories of location allowances, namely Zone 1, Zone 2, and Zones 3 & 4. This policy was last established in 2021. Meanwhile, in the time span until now, there have been changes in conditions, such as the location of outlets (branches), economic growth, and the relocation of Bank Syariah “X” outlets. Therefore, this study aims to analyze the factors that explain the determination of location allowance zoning and predict the location allowance zoning of new outlets of Bank Syariah “X”. Location allowance zoning is determined based on the factors of costliness, remoteness, and location access. Factors that are thought to represent the factors of costliness, remoteness, and location access, and influence the determination of location allowance zoning are the consumer price index (CPI), human development index (HDI), construction cost index (CCI), infrastructure pillar index (IPI), outlet distance to the nearest health center (JOP), and outlet distance to the nearest elementary school (JOSD). The location allowance zoning consists of three categories, namely Zone 1, Zone 2, and Zone 3 & 4, which are ordinal in nature, so the suitable model is ordinal logistic regression. Based on the research objectives and the type of dependent variable, the data analysis method used is ordinal logistic regression. This research results in factors that explain the zoning determination of location allowances are the construction cost index (CCI), infrastructure pillar index (IPI), and the distance of the outlet to the nearest health center (JOP). The logistic regression model that was formed produced an accuracy of 70% and balanced accuracy in Zone 1 of 81.2%, Zone 2 of 70.8%, and Zones 3 & 4 of 76.7%. The results of this ordinal logistic regression model can be used to predict the zoning allowances for the location of new outlets of Bank Syariah “X”. Based on the initial policy of Bank Syariah "X", it's obtained that 80 outlets or 35.6% of outlets misclassified by the model. "

"Skripsi ini akan membahas tentang analisis regresi logistik untuk matched data. Dalam matched data, observasi - observasi dikelompokkan ke dalam suatu kelompok yang sama, yang disebut dengan matched set, berdasarkan suatu variabel yang disebut dengan variabel matching. Keberadaan variabel matching diperhitungkan dalam analisis ini. Penaksiran parameter dalam model regresi logistik untuk matched data dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood bersyarat dengan pendekatan Newton - Raphson. Uji kecocokan model menggunakan uji Rasio Likelihood dan uji signifikansi masing - masing parameter dalam model menggunakan uji Wald. Dalam penerapan metode analisis regresi logistik untuk matched data untuk melihat pengaruh "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" dan "adanya kelahiran bayi premature" terhadap "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)" dengan "umur ibu" sebagai variabel matching, didapat bahwa "adanya kelahiran bayi premature" mempengaruhi "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)", dan "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" tidak mempengaruhi ?kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)."

"Estimasi parameter pada model regresi logistik pada umumnya menggunakan metode maximum likelihood dengan iterasi Newton Raphson. Pada model regresi logistik, estimasi parameter menggunakan metode maximum likelihood tidak dapat digunakan apabila ukuran sampel kecil dan proporsi kejadian sukses kecil. Permasalahan yang muncul saat ukuran sampel kecil dan proporsi sukses kecil, jika menggunakan metode maximum likelihood adalah proses iterasi yang tidak konvergen. Oleh sebab itu dalam kondisi tersebut, metode maximum likelihood tidak dapat digunakan untuk estimasi parameter. Salah satu cara untuk mengatasi ketidakkonvergenan pada iterasi tersebut adalah menggunakan modifikasi score function. Modifikasi score function dapat digunakan untuk mendapatkan estimasi parameter model regresi logistik dengan melakukan modifikasi pada fungsi likelihood. Contoh aplikasi diberikan untuk menunjukkan bahwa kemungkinan estimasi parameter model regresi logistik dengan ukuran sampel kecil dan proporsi sukses kecil menggunakan metode maximum likelihood dengan iterasi Newton Raphson memberikan hasil yang tidak konvergen dan hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan modifikasi score function.

---

The maximum likelihood method with Newton Raphson iteration is used in general to estimate the parameter on logistic regression model. This parameter estimation using the maximum likelihood method cannot be used if the size of the sample and proportion of successful events are small. It is because the iteration process will not convergent to some point. Therefore, the maximum likelihood method cannot be used to estimate the parameter.

One of the ways to resolve this convergent problem is using the score function modification. This modification is used to obtain the parameter estimation on logistic regression model by doing some modification on the likelihood function. The example of parameter estimation, using maximum likelihood method with small size of sample and proportion of successful events, is given to show may be the iteration process is not convergent and this can be solved with modification score function."

"Kejadian berulang atau kekambuhan kanker payudara bukan hanya menyerang kembali fisik, namun juga kondisi psikis pasien kanker payudara. Serangkaian pemeriksaan untukmemprediksi kemungkinan kambuh kanker payudara sangat dibutuhkan untuk mencegah terjadinya kekambuhan kanker payudara. Pemeriksaan darah lengkap merupakan salah satu rangkaian peme iksaan awal pasien kanker payudara yang relatif murah dan mudah. Belum ada penelitian sebelumnya mengenai perhitungan inter rasio pada pemeriksaan darah lengkap untuk mendiagnosis penyakit kanker, khususnya kemungkinan kambuh kanker payudara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam memprediksi kemungkinan pasien kambuh berdasarkan klasifikasi dari hasil perhitungan inter rasio pemeriksaan darah lengkap. Data dalam penelitian ini diambil dari rumah sakit XYZ di Jakarta dengan 47 pasien. Algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Classification and Regression Tree (CART) untuk mengetahui variabel yang berpengaruh dalam klasifikasi pasien kambuh dan tidak kambuh. Pada penelitian ini digunakan teknik SMOTE untuk mengatasi permasalahan data tidak seimbang. Variabel inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari neutrofil terhadap limfosit dan rasio dari platelet terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darahlengkap antara rasio dari limfosit terhadap monosit dan rasio dari limfosit terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari hemoglobin terhadap platelet dan rasio dari platelet terhadap sel darah putih, inter rasio pemeriksaan darah lengkap antara rasio dari platelet terhadap limfosit dan rasio dari hemoglobin terhadap platelet merupakan variabel yang berpengaruh dalam mendiagnosis kekambuhan dengan tingkat akurasi 93.7%, sensitivity 100%, specificity 87.5% pada training data yang sudah seimbang dengan teknik SMOTE. Selanjutnya hasil klasifikasi tersebut dikuantifikasi menggunakan metode regresi logistik untuk mengetahui seberapa besar peran masingmasing variabel dalam memprediksi kekambuhan pasien.

---

Repeated events or recurrences of breast cancer not only re-attack the condition of breast cancer patients physically, but also psychologically. Diagnostics checking to predict the relapse possibility of breast cancer patients is needed to prevent the recurrence of breast

cancer. Complete blood count are one of the diagnostic checking of early breast cancer patients that relatively cheap and easy. There has been no previous research on the calculation of inter-ratios for complete blood count to diagnose cancer, especially possibility relapse of breast cancer. The results of this study are expected to help medical personnel in predicting the relapse possibility of breast cancer patients based on the classification of

the results of the inter ratio calculation of complete blood count. The data in this study were taken from XYZ hospital in Jakarta with 47 patients. The classification algorithm used in this study is Classification and Regression Tree (CART) to determine the effect of the variables in the classification of relapse and non-relapse patients. In this study, the SMOTE technique was used in handling imbalanced data problems. Inter ratio of complete

blood tests between the ratio of neutrophils to lymphocytes and the ratio of platelets to white blood cells, inter ratio of complete blood tests between the ratio of lymphocytes to monocyte and the ratio of lymphocytes to white blood cells, inter ratio of complete

blood tests between the ratio of hemoglobin to platelet and the ratio of platelet to white blood cells, and inter ratio of complete blood tests between the ratio of platelet to lymphocytes and the ratio of hemoglobin to platelet are the variables that influence in diagnosing

recurrence with 93.7% accuracy rate, 100% sensitivity, and 87.5% specificity on training data that balanced using SMOTE technique. Furthermore, the results of the classification are quantified using the logistic regression method to determine how substantial the role

of each variable in predicting patients relapse."

"ABSTRAKSebagai metode kontrasepsi, Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) reversibel (seperti IUD dan Implan) mempunyai keunggulan dibandingkan short term method dan MKJP permanen. Namun, data Survei Demogrfi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) menunjukkan penurunan penggunaan MKJP reversibel dalam jangka waktu 30 tahun (1987-2017). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh persetujuan suami dan pengambilan keputusan bersama antara suami istri terhadap penggunaan MKJP reversibel istri. Data SDKI 2017 digunakan dengan unit analisis wanita berstatus kawin yang sedang menggunakan kontrasepsi modern. Dengan menggunakan regresi logistik multinomial, penelitian ini menemukan bahwa persetujuan suami berpengaruh positif terhadap penggunaan MKJP reversibel baik jika dibandingkan dengan short term method maupun MKJP permanen, meskipun pengaruh persetujuan suami terhadap peningkatan penggunaan MKJP reversibel (relatif terhadap short term method) tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Pengambilan keputusan bersama berpengaruh positif terhadap penggunaan MKJP reversibel dibandingkan short term method. Sedangkan jika dibandingkan dengan MKJP permanen, pengambilan keputusan bersama memberikan pengaruh negatif terhadap penggunaan MKJP reversibel.

---

ABSTRACTAs a contraceptive, Long Acting and Reversible Contraception (LARC), such as IUDs and Implants, has many advantages compared to short term method and Long Acting and Permanent Method (LAPM). Despite these advantages, the Indonesian Demographic and Health Survey (IDHS) data shows a decrease in the use of the LARC over a period of 30 years (1987-2017). This study aims to investigate the effect of husband's approval and joint decision making between husband and wife on the wife's use of LARC. Data from IDHS 2017 is used with currently married women who are using modern contraceptive methods serves as unit analysis. Using multinomial logistic regression, this study found that husband's approval had a positive effect on the use of LARC both compared to the short term method and LAPM, although husband's approval did not have a significant effect on the use of LARC (relative to the short term method). Joint decision making has a positive effect on the use of LARC compared to the short term method. Whereas when compared with LAPM, joint decision making has a negative effect on the use of LARC."