Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Uropati obstruksi dapat memiliki banyak penyebab dan dapat muncul sebagai tingkat obstruksi di atas kandung kemih, kandung kemih, atau di bawah kandung kemih. Pengobatan uropati obstruksi, baik yang bersifat definitif maupun sementara, memiliki risiko komplikasi atau dapat memperburuk kualitas hidup pasien. Oleh karena itu, pengetahuan tentang parameter-parameter yang dapat memprediksi pemulihan fungsi ginjal setelah pengobatan uropati obstruksi sangat penting bagi pasien dan keluarga mereka. Beberapa studi telah mengevaluasi banyak faktor yang mungkin dapat memprediksi pemulihan fungsi ginjal setelah pelepasan obstruksi, dan ini pada dasarnya dibagi menjadi faktor-faktor yang memprediksi obstruksi unilateral atau bilateral. Hampir semua studi obstruksi unilateral menggunakan kasus obstruksi area ureteropelvik sebagai subjek mereka dan menggunakan renografi pemindaian nuklir untuk mengevaluasi pemulihan ginjal. Faktor-faktor yang dikonfirmasi sebagai faktor-faktor yang memprediksi pemulihan fungsi ginjal adalah usia, kadar hemoglobin, rasio BUN terhadap kreatinin, volume urine pascaoperasi dan ekskresi natrium, ketebalan kortikal, jenis pelvis ginjal, tingkat hidronefrosis, diferensiasi kortikomedular, ekogenitas parenkim, indeks resistensi ginjal, dan fungsi ginjal awal. Oleh karena itu, semua studi ini memiliki kriteria yang berbeda untuk mendefinisikan pemulihan fungsi ginjal, dan hal ini mungkin dapat menjelaskan perbedaan yang teramati dari studi ke studi.

---

Obstructive uropathy can have many causes and can manifest as supravesical, vesical, or infravesical levels of obstruction. Treatment of obstructive uropathy, whether definitive or temporary, has a risk of complications or could worsen the patient’s quality of life. Thus, knowledge of the parameters that predict recoverability of renal function after obstructive uropathy treatment is essential for patients and their families. Several studies have evaluated many factors that might potentially predict recoverability of renal function after obstruction release and these essentially are divided into factors predicting unilateral or bilateral obstruction. Almost all unilateral obstruction studies used ureteropelvic junction obstruction cases as their subjects and utilized nuclear scan renography to evaluate kidney recoverability. Factors confirmed as predicting factors for recoverability of renal function were age, hemoglobin level, BUN-to-creatinine ratio, postoperative urine volume and sodium excretion, cortical thickness, type of renal pelvis, hydronephrosis grade, corticomedullary differentiation, parenchymal echogenicity, renal resistive index, and initial kidney function. Thus, these studies all had different criteria for defining the recovery of renal function, and this might explain the differences observed from study to study."

"ABSTRAKInstalasi Bedah Pusat (IBP) adalah salah satu unit pelayanan medis penunjang di Rumah Sakit Umum Pusat Nasional Dr. Cipto Mangu_nkusumo (RSCM) yang memberikan pelayanan bedah elektif dengan kapasitas 40 kali operasi perhari. Jaminan ketersediaan barang farmasi yang dibutuhkan untuk pelayanan tersebut turut menentukan tingkat kualitas pelayanan IBP.Penelitian ini bertujuan membandingkan cara perencanaan pengadaan barang farmasi untuk IBP yang berlaku saat ini berdasarkan konsumsi yang lalu dan berdasarkan jumlah / jenis tindakan dengan pemakaian barang farmasi hasil observasi pada periode penelitian.Metodologi penelitian mencakup telaah data sekunder yaitu data tindakan (dari administrasi & umum IBP), data pemakaian barang farmasi per pasien / per tindakan (dari depo farmasi IBP) serta data perencanaan barang farmasi (dari unit perencana barang farmasi RSCM). Analisis dipusatkan pada 50 item barang farmasi yang menghabiskan 80% dana pengadaan barang farmasi untuk IBP pada periode penelitian, yaitu bulan Juli, Agustus dan September 1995. Dari jumlah tindakan medik dan terapi sebelum periode penelitian, diramalkan jumlah tindakan yang akan dilakukan pada periode penelitian dengan menggunakan cara Regression, Moving Average dan Weighted Moving Average.Peramalan ini digunakan sebagai dasar perhitungan perencanaan kebutuhan barang farmasi untuk tindakan-tindakan tersebut. Dengan menggunakan patokan harga yang berlaku, maka besaran biaya barang farmasi basil perencanaan kebutuhan dibandingkan dengan besaran biaya aktual pemakaian barang farmasi yang diobservasi pada periode penelitian.Kesimpulan dari penelitian ini antara lain: hasil peramalan tindakan untuk dasar perencanaan kebutuhan barang farmasi dengan cara Regression, Moving Average serta Weighted Moving Average tidak berbeda; sehingga penelitian ini menentukan cara Moving Average yang digunakan. Perencanaan yang berlaku saat ini adalah berdasarkan pemakaian yang lalu, dengan rata-rata penyimpangan absolut (Mean Absolute Procentage Error) sebesar 9,16%. Perencanaan simulasi tindakan yang diramalkan dengan cara Moving everage ternyata mempunyai rata-rata penyimpangan absolut lebih rendah yaitu 8,72%.Dengan demikian terlihat bahwa cara perencanaan barang berdasarkan data lampau, maupun perencanaan barang farmasi berdasarkan ramalan tindakan hanya mampu meramalkan 90% dari kebutuhan barang farmasi yang benar-benar dibutuhkan di IBP (observasi).Peneliti menyarankan agar Staf Medis Fungsional yang melakukan operasi di IBP mulai menyusun standar tindakan terapi yang kelak menjadi dasar standar pemakaian barang farmasi pertindakan medis. Perlu dilakukan penelitian lebih jauh menggunakan periode observasi yang lebih panjang , agar hasilnya lebih baik dan mendekati kebutuhan yang sebenarnya. Jelas sudah dibutuhkan adanya sistem informasi yang baru dan akurat untuk mendukung perencanaan kebutuhan barang farmasi dimasa mendatang.

---

ABSTRACTAnalysis Of Methods For Predicting Pharmaceutical Supplies Consumption By Central Surgical Rooms Of Cipto Mangunkusumo Hospital JakartaCentral surgical rooms in Cipto Mangunkusumo Hospital are managed under the Instalasi Bedah Pusat (IBP), for an average use of 40 elective operations per day. To support this service, the provision of pharmaceutical supplies must be assured.The purpose of this study is to compare the current method for predicting pharmaceutical supplies based on previous consumption and type of operation, with another predicting method based on the actual pharmaceutical supplies observed during the study.Methodology of the study included a review of the secondary data of : type of operation, consumption of the pharmaceutical supplies per patient day, and stock of supply. The analysis was directed at 50 pharmaceutical items which absorted 80% of the allocated budget for IBP during the study period.Based on the previous number of surgeries performed, three methods of prediction were employed : Regression, Moving Average and Weighted Moving Average .Since the result showed no significant differences between these methods, the moving average method was selected for predicting the number of surgeries. These predicted total surgeries were employed to estimate costs based on current price-list.The predicted total costs was then compared to the actual total costs during the study period. The comparative findings indicated that both methods yield about 90% correct predictions of the real pharmaceutical consumptions"

"Latar belakang: Angka ketahanan hidup 5 tahun pasien keganasan ovarium rendah, karena >70% kasus terlambat didiagnosis. Skor Gatot Purwoto merupakan metode prediksi keganasan ovarium pra-bedah. Terdapat rentang yang berbeda cukup jauh antara nilai diagnostik Gatot Purnomo dari beberapa penelitian. Pada aplikasinya penderita tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi Gatot Purwoto (GP) < 4 (rendah) masih terdapat kecurigaan adanya keganasan ovarium sehingga masih dilakukan prosedur potong beku sebagai alat diagnostik intrabedah.Tujuan: Untuk mengetahui sensitivitas, spesifisitas, nilai duga positif dan nilai duga negatif prosedur potong beku yang dilakukan pada penderita tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi Gatot Purwoto ≤ 4 dan untuk mengetahui peningkatan nilai diagnostik antara prosedur potong beku dibandingkan dengan skor gatot purwoto pada penderita tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi Gatot Purwoto ≤ 4Metode: Uji ini adalah uji diagnostik dengan desain potong lintang. Pasien tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi Gatot Purwoto (GP) < 4 yang dilakukan prosedur potong beku di RSCM selama periode Juli 2008 – Juli 2013 diikutsertakan dalam penelitian ini. Data diambil secara konsekutif dari rekam medik, kemudian dianalisis secara manual dengan menggunakan tabel 2x2 dan rumus parameter diagnostik. Kami menganalisis nilai diagnostik potong beku dibandingkan dengan baku emas yaitu blok parafin. Kemudian kami melihat adakah peningkatan nilai diagnostik prediksi keganasan ovarium jika hanya dilakukan skor GP saja dan jika dilakukan skor GP disertai dengan potong bekuHasil: Dari 160 orang subyek penelitian didapatkan prosedur potong beku memiliki akurasi yang cukup baik dalam mendiagnosis keganasan ovarium yaitu 78,5%. Sensitivitas, spesifisitas, nilai duga positif, nilai duga negatif dan akurasi prosedur potong beku pada penelitian ini berturut turut adalah 84,3%, 92,9%, 75%, 95,9% dan 85,5%. Selain itu prosedur potong beku pada penderita tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi GP ≤4 secara bermakna memberikan manfaat dalam mendiagnosis keganasan ovarium yaitu meningkatkan nilai diagnostik sebesar 15,9% dibandingkan hanya menggunakan skor GP saja tanpa potong beku.Kesimpulan: Prosedur potong beku memiliki nilai diagnostik yang baik dan masih memberikan manfaat dalam mendiagnosis tumor ovarium curiga ganas dengan skor prediksi GP < 4. Skor prediksi GP memberikan nilai diagnostik yang cukup rendah untuk memprediksi keganasan ovarium, sehingga perlu dilakukan perbaikan sistem penilaian prediksi keganasan ovarium.

---

Background: The 5-year survival rate of patients with ovarian cancer is low, because over 70% of cases are diagnosed in a late stage. Gatot Purwoto score is a method to predict ovarian malignancy prior to surgery. There is a variabel range on the diagnostic values of Gatot Purwoto (GP) score from several studies. In its application, patients with GP prediction score < 4 (low) still has a suspicion for ovarian malignancy, therefore frozen section is still performed as an intraoperative diagnostik tool.

Aim: To obtain the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of frozen section performed in patients with suspected malignant ovarian tumors with GP score ≤ 4 and to discover the increase of diagnotic value of frozen section compared to GP score in patients with suspected malignant ovarian tumors with GP score ≤ 4.

Methods: This is a diagnostic study with cross sectional design. Patients with suspected malignant ovarian tumors with GP score ≤ 4 who underwent frozen section in RSCM from July 2008 – July 2013 were included in this study. Data were obtained consecutively from medical records, then analyzed manually with 2x2 tables and diagnostik parameter formula. We analyzed frozen section compared to the gold standard (paraffin block). Then we observed if there was an increase of diagnostic value of predicting ovarian malignancy with GP score alone or GP score combined with frozen section.

Result: We obtained 160 subjects. Frozen section had an overall good accuracy in predicting ovarian malignancy (78.5). The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of frozen section are 84,3%, 92,9%, 75%, 95,9% and 85,5%, respectively. Frozen section also increased the diagnostic value as much as 15,9% compared to GP score alone without frozen section.

Conclusion: Frozen section had a good diagnostic value and is still useful in diagnosing suspected malignant ovarian tumors with GP score ≤ 4. GP prediction score has a quite low diagnostic value in predicting ovarian malignancy, therefore an improved system to predict ovarian malignancy is needed."

"Prediksi trend harga saham dapat berguna bagi trader untuk menentukan nilai saham dimasa yang akan datang. Untuk memprediksi trend dengan analisis teknikal adalah melakukan prediksi harga penutupan saham. Seiring dengan waktu, meningkatnya harga saham setara dengan diperolehnya return saham yang profit. Pada skripsi ini, dilakukan analisis dan prediksi harga penutupan saham selama sebulan menggunakan metode Support Vector Machines ndash; K Nearest Neighbor SVM-KNN . Pertama, terlebih dahulu dilakukan pemilihan indikator teknikal yang berpengaruh terhadap saham perusahaan yang dianalisis menggunakan Support Vector Regression SVR . Kedua, klasifikasi return saham yang terdiri dari profit dan loss dengan SVM. Hasil prediksi label kelas dapat membantu mencari tetangga terdekat dalam memprediksi harga penutupan saham dengan KNN. Percobaan dilakukan menggunakan 3, 4, dan 5 indikator teknikal yang terpilih dan tanpa pemilihan fitur dengan 13 indikator teknikal.

---

Stock price trend prediction is important for trader to determine whether the stock price is rising up or not. To predict the trend using technical stock analysis is by predicting the close prices. Along the time, when the price is rising up then it can indicate profit return. This undergraduate thesis will study how to analysis and prediction of stock closing prices one month ahead with Support Vector Machines ndash K Nearest Neighbor SVM KNN method. First, feature selection method is applied to select the important technical indicators using Support Vector Regression SVR . Second, classify the stock rsquo s return which consist of profit and loss using SVM. The output of class label is used to help find the nearest neighbor. Next, stock prices are forecasted using KNN. This study will be experimented with 3, 4, and 5 selected indicators and compared with 13 technical indicators."

"Saat ini terjadi kelebihan pasokan listrik di Jawa-Bali seiring beroperasinya PLTU dari program 35.000 Mega Watt. Untuk itu dibutuhkan prediksi kebutuhan energi listrik yang lebih akurat sebagai dasar perencanaan dan pengoperasian sistem tenaga listrik, serta peningkatan efisiensi sistem tenaga listrik. Mengembangkan model yang mencapai presisi peramalan tertinggi dalam konteks tenaga listrik telah menjadi objek studi di beberapa negara. Penelitian ini berusaha menemukan model prediksi konsumsi energi listrik di Indonesia menggunakan LSTM (Long Short Term Memory). LSTM merupakan jenis jaringan syaraf berulang (Recurrent Neural Network) yang sering digunakan untuk mengidentifikasi pola periodik dalam deret waktu (time series) karena merekam hubungan antara nilai yang berurutan. Pelatihan dan pengujian model menggunakan data konsumsi energi listrik dari Januari 2013 hingga Februari 2023 yang diperoleh dari laporan penjualan tenaga listrik PT PLN. Dilakukan percobaan dengan berbagai kombinasi nilai hyperparameter jumlah unit neuron dan jumlah epoch untuk masing-masing model prediksi konsumsi energi listrik Nasional, segmen Rumah Tangga, Bisnis, dan Industri. Evaluasi kinerja model diukur dengan MAPE (rata-rata persentase kesalahan absolut). Model prediksi konsumsi energi listrik nasional dapat memprediksi dengan baik dilihat dari nilai MAPE sebesar 2,212%. Dengan membandingkan akurasi model LSTM yang dibangun dengan prediksi manual yang dilakukan PLN per bulan, maka model LSTM yang dibangun mampu melakukan prediksi lebih akurat.

---

Currently, there is excess power or oversupply of power generation capacity in Jawa-Bali in line with the operation of the PLTU from the 35,000 Mega Watt program. For this reason, a more accurate prediction of electricity demand is needed as a basis for planning and operating the electric power system, as well as increasing the efficiency of the electric power system. Developing a model that achieves the highest forecasting precision in the context of electric power has been the object of study in several countries. This research seeks to find a predictive model of electricity consumption in Indonesia using LSTM (Long Short Term Memory). LSTM is a type of recurrent neural network (RNN) that is often used to identify periodic patterns in a time series because it records the relationship between successive values. Model training and testing uses electricity consumption data from January 2013 to February 2023 obtained from PT PLN's electricity sales report. Experiments were carried out with various combinations of hyperparameter values for the number of neuron units and the number of epochs for each prediction model for the National electricity consumption, the Household, Business and Industrial segments. Model performance evaluation is measured by MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The National electricity consumption prediction model can predict well with MAPE value of 2.212%. By comparing the accuracy of the built LSTM model with manual predictions made by PLN per month, LSTM model was able to make more accurate predictions."

"This book reports on a comprehensive analytical, experimental and numerical study on the flexural response of post-tensioned masonry walls under in-plane loads. It explores an important mechanism in this new generation of structural walls, called “Self-centering”. This mechanism can reduce residual drifts and structural damage during earthquake ground motion, and is particularly favorable for structures which are designed for immediate occupancy performance levels. The book reports on the development and verification of a finite element model of post-tensioned masonry walls. It describes a detailed parametric study to predict the strength of post-tensioned masonry walls. New design methodologies and expressions are developed to predict the flexural strength and force-displacement response of post-tensioned masonry. Experimental study is carried out to better understand the behavior of post-tensioned masonry walls and also to evaluate the accuracy of the proposed design procedure and expressions. The book also includes an introduction to current research on unbounded post-tensioned masonry walls, together with an extensive analysis of previously published test results."