Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Analisis perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)merupakan suatu cara untuk mengetahui kondisi perkembangan TIK danfaktor-faktor yang mempengaruhi kondisi TIK di berbagai bidang. Pada tugasakhir ini akan dicari faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi perkembanganTIK pada bidang rumah tangga, pendidikan, dan bisnis di Jakarta Selatan.Pada awal analisis, dilakukan analisis cluster berdasarkan sejumlah variabelpada availability of infrastructure to use ICTs. Dan analisis regresi logistikdilakukan untuk menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi perkembanganTIK di tiap-tiap bidang, dan diperoleh faktor yang mempengaruhiperkembangan TIK di bidang rumah tangga adalah jumlah pendapatan, dibidang pendidikan adalah uang bangunan, sedangkan di bidang bisnisadalah jumlah infrastruktur TIK. Dan terakhir, dilakukan penggambarankondisi perkembangan TIK di tiap-tiap kecamatan di Jakarta Selatanberdasarkan tiap-tiap bidang dengan menggunakan metode GeographicInformation Systems (GIS)."

"Analisis perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK)merupakan suatu cara untuk mengetahui kondisi perkembangan TIK danfaktor-faktor yang mempengaruhi kondisi TIK di berbagai bidang. Pada tugasakhir ini akan dicari faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi perkembanganTIK pada bidang rumah tangga, pendidikan, dan bisnis di Jakarta Selatan.Pada awal analisis, dilakukan analisis cluster berdasarkan sejumlah variabelpada availability of infrastructure to use ICTs. Dan analisis regresi logistikdilakukan untuk menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi perkembanganTIK di tiap-tiap bidang, dan diperoleh faktor yang mempengaruhiperkembangan TIK di bidang rumah tangga adalah jumlah pendapatan, dibidang pendidikan adalah uang bangunan, sedangkan di bidang bisnisadalah jumlah infrastruktur TIK. Dan terakhir, dilakukan penggambarankondisi perkembangan TIK di tiap-tiap kecamatan di Jakarta Selatanberdasarkan tiap-tiap bidang dengan menggunakan metode GeographicInformation Systems (GIS)."

"ABSTRAKDeforestasi telah terjadi di kawasan Taman Nasional Kerinci Seblat (TNKS). Apabila deforestasi terus terjadi di TNKS, maka akan berdampak negatif bagi kawasan TNKS sebagai ekosistem hutan dalam menjaga kestabilan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji laju deforestasi dan mengetahui faktor- faktor pendorong terjadinya deforestasi di TNKS selama jangka waktu duapuluh empat tahun yang terbagi menjadi empat priode pengamatan. Metode analisis penelitian menggunakan analisis spasial dan regresi logistik.Hasil penelitian menunjukan laju deforestasi yang terjadi di TNKS selama priode awal tahun sampai dengan priode ketiga mengalami penurunan, selanjutnya laju deforestasi kembali naik pada priode akhir. Sedangkan faktor pendorong secara bersama- sama berpangaruh terhadap deforestasi, namun terdapat beberapa faktor pendorong yang memiliki peranan penting terhadap kejadian deforestasi di TNKS, Kabupaten Kerinci dan Kota Sungai Penuh.

---

ABSTRACTDeforestation has occurred in the Kerinci National Park area (TNKS). If deforestation continues at TNKS, it will have a negative impact for the region TNKS as forest ecosystems in maintaining the stability of the environment. This study aims to assess the rate of deforestation and identify factors driving deforestation in TNKS for a period of twenty-four years, divided into four observation period. Research analysis method using spatial analysis and logistic regression.The results showed the rate of deforestation in TNKS during the period up to the beginning of the third period decreased, further deforestation rates go up at the end of the period. While driving factors together influential to deforestation, but there are several driving factors that have an important role on the incidence of deforestation in TNKS, Kerinci District and Sungai Penuh City."

"Berdasarkan Profil Departemen Kesehatan RI, diketahui bahwa angkakematian bayi di Indonesia masih sangat tinggi. Untuk mengurangi angka kematianbayi tersebut, maka sejak tahun 2006 lalu Departemen Kesehatan RI bersamaUNICEF melatih tenaga kesehatan dan kader masyarakat tentang konselingmenyusui dengan tujuan meningkatkan pemberian ASI eksklusif. Namun,berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh mahasiswa FKM UI pada tahun 2006terdapat beberapa faktor yang dapat digunakan untuk mengukur resiko dari lamawaktu ibu dalam memberikan ASI eksklusif. Oleh karena itu, pada tugas akhir iniakan dianalisis apa saja faktor tersebut. Kabupaten Tangerang dipilih sebagai lokasipenelitian karena berdasarkan Profil Dinas Kesehatan Kabupaten Tangerang daerahtersebut sedang giat dalam meningkatkan kualitas kesehatan masyarakatnya. Datayang digunakan adalah data Survei Kinerja Berdasarkan Indikator KabupatenTangerang Sehat 2010 dimana metode untuk yang digunakan untuk menganalisisadalah metode regresi logistik ordinal. Berdasarkan hasil analisis dengan metodetersebut diperoleh faktor-faktor yang digunakan untuk mengukur resiko dari lamawaktu pemberian ASI eksklusif oleh ibu."

"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."

"Popularitas sebuah paper yang terpublikasi dapat dilihat dari jumlah sitasi yang diperoleh paper tersebut. Akan tetapi, faktor-faktor yang mendukung banyak atau sedikitnya jumlah sitasi yang diperoleh bisa bermacam-macam. Faktor-faktor tersebut merupakan fokus pencarian pada penelitian ini. Pendekatan machine learning digunakan untuk mengetahui faktor-faktor tersebut. Beberapa fitur telah diekstrak dari dataset yang berisi kumpulan paper. Metode klasifikasi digunakan dalam supervised learning dengan model yang dibentuk dari dataset yang digunakan. Algoritma Logistic Regression dipakai untuk melakukan fitting terhadap model dengan hasil daya diskriminasi sistem sebesar 74,1% yang dilihat dari luas wilayah di bawah kurva ROC (Area Under Curve/AUC). Nilai koefisien dari model Logistic Regression digunakan sebagai feature importance untuk mencari nilai pengaruh dari tiap fitur terhadap output klasifikasi baik positif maupun negatif.

---

Popularity of a published paper can be indicated by its citation number. However, the factors determining the number of citation may vary. Those factors are the focus of this research. A machine learning approach is used to find out the factors. Some features are going to be extracted from a dataset of published papers. A classification method is going to be applied in a supervised learning with the machine learning model extracted from the dataset. A classification algorithm Logistic Regression is used to fit the model resulting a discrimination power of 74.1% from a calculation of area under ROC curve (AUC). A feature importance approach using coefficient score from Logistic Regression is also applied in determining the importance of each feature in determining the negative and positive classification."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh status bekerja dan struktur keluarga terhadap kerawanan pangan rumah tangga dengan anak. Menggunakan Survey Sosial Ekonomi Nasional Tahun 2018, kerawanan pangan rumah tangga diukur dari kerawanan pangan dimensi akses. Status bekerja diwakili oleh status bekerja kepala rumah tangga dan struktur keluarga diukur dari kehadiran pasangan kepala rumah tangga. Analisis dalam penelitian ini dilakukan di kelompok rumah tangga miskin dan kelompok rumah tangga tidak miskin. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa kerawanan pangan juga terjadi pada rumah tangga dengan anak di kedua kelompok rumah tangga. Hasil analisis inferensial menggunakan regresi logistik biner menunjukkan bahwa rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja tidak penuh dan rumah tangga dengan kepala rumah tangga menganggur lebih cenderung untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja penuh baik di kelompok rumah tangga miskin maupun kelompok rumah tangga tidak miskin. Sementara rumah tangga dengan kepala rumah tangga bukan angkatan kerja lebih cenderung secara signifikan untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga dengan kepala rumah tangga bekerja penuh hanya di kelompok rumah tangga miskin. Selain itu juga ditemukan bahwa rumah tangga orang tua lengkap kurang cenderung untuk mengalami rawan pangan daripada rumah tangga orang tua tunggal laki-laki dan rumah tangga orang tua tunggal perempuan.

---

ABSTARCTThis study aimed to investigate the effect of working status and family structure on food insecurity in households with children. Using the 2018 National Socio-Economic Survey, food insecurity at the households level was measured by the food access dimension of the food insecurity. Working status was represented by the working status of  the head of the household and family structure was measured by presence of the heads partner. The analysis in this study was conducted in poor and non-poor households. Descriptive analysis showed that food insecurity also occured in households with children in both households. Inferential analysis using binary logistic regression showed that households with heads in part-time work and those with unemployed heads were more likely to be food insecure than households with heads in full-time work either in poor households or in non-poor households. Whereas households with heads not in labor force were significantly more likely to be food insecure than households with heads in full-time work only in the poor households. The analysis also showed that two-parent households were less likely to be food insecure than single-male headed households and single-female headed households."

"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."

"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."

"AIDS merupakan fase infeksi dari virus HIV yang paling kronis yang dapat melemahkan kekebalan tubuh. AIDS disebabkan oleh virus HIV yang menyerang dan menghancurkan sel CD4 atau yang biasa disebutk dengan sel T. Pada tahun 2020, Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah infeksi HIV terbanyak dan urutan ketiga terbanyak untuk total kasus AIDS di Indonesia. Tujuan penelitian ini untuk memodelkan data tingkat proporsi kasus AIDS Provinsi Jawa Timur menggunakan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dan melihat hasil pengelompokan kabupaten/kota menggunakan analisis klaster k-means. Variabel yang digunakan untuk penelitian ini adalah Gini Rasio, Indeks L Pengeluaran Per Kapita, Rasio Jenis Kelamin, Rasio Ketergantungan, Indeks Pembangunan Gender (IPG), dan Jumlah Pos Pelayanan KB Desa. Tingkat proporsi kasus AIDS dikategorikan menjadi 2 kategori berdasarkan cut point yang telah ditentukan, dengan kategori 0 sebagai tingkat rendah dengan proporsi kasus AIDS kurang dari 0,0006 dan kategori 1 sebagai tingkat tinggi dengan proporsi kasus AIDS lebih dari atau sama dengan 0,0006. Penaksiran parameter untuk model Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan fungsi pembobot kernel Fixed Gaussian dan bandwidth optimum ditentukan menggunakan Akaike’s Information Criterion corrected (AICc). Nilai Z hitung dari parameter model yang paling sesuai akan dikelompokan menggunakan analisis klaster k-means, dengan Z hitung adalah nilai estimasi parameter dibagi dengan standar error. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa anggota klaster 1 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan yaitu rasio jenis kelamin dan rasio ketergantungan yang merupakan perbandingan jumlah penduduk bukan angkatan kerja dengan jumlah penduduk angkatan kerja, sementara anggota klaster 2 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan rasio ketergantungan.

---

AIDS is the most chronic phase of HIV infection which can weaken the immune system. AIDS is caused by HIV which attacks and destroys CD4 cells or also known as T cells. In 2020, East Java Province is a province which has the most HIV infections and in the third place for the highest total number of AIDS cases in Indonesia. The purpose of this research is to build a model using Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR), and to work out the grouping results of regencies/cities using K- means Clustering Analysis. The variables used in this research are Gini Ratio, L Index of Per Capita Expenditure, Gender Ratio, Dependency Ratio, Gender Development Index, and The Number of Post Pelayanan KB Desa. The proportion levels of AIDS cases are categorized into 2 categories based on cut-point which has been specified, which 0 as the category of low level with the proportion of AIDS cases is less than 0.0006 and 1 as the category of high level with the proportion of AIDS cases is more than or equal to 0.0006. Parameter estimation for Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) is using Maximum Likelihood Estimation (MLE) method with Fixed Gaussian as weighted kernel function and optimum bandwidth is determined using Akaike’s Information Criterion Corrected (AICc). Z-Score of the most suitable model will be grouped using K-means Clustering Analysis, with Z-score is parameter estimator divided by standard error. Grouping results indicates cluster 1 members tend to be regencies/cities that have gender ratio and dependency ratio as significant variables, meanwhile cluster 2 members tend to be regencies/cities that have only dependency ratio as significant variable."