Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDalam mendukung pendidikan di Indonesia, pemerintah telah memberikan perhatian dengan cara mengalokasikan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN). Namun, masalah pendidikan pada jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA) masih ditemukan, dimana salah satu akar permasalahannya adalah kurangnya fasilitas pendidikan. Jumlah SMA yang relatif banyak merupakan salah satu penghambat dalam penyaluran dana APBN tersebut. Dengan demikian, analisis pengelompokan SMA berdasarkan fasilitas pendidikan di Indonesia diharapkan dapat menjadi salah satu alternatif bagi pemerintah dalam memprioritaskan penyaluran dana APBN secara cepat dan tepat. Banyaknya observasi yang digunakan adalah 13.486 SMA dengan 9 variabel kategorik fasilitas pendidikan yang tercatat di website Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan pada bulan Agustus tahun 2019. Adapun metode yang digunakan adalah Robust Clustering Using Link (ROCK) yang diyakini mempunyai tingkat akurasi yang baik dan mampu menangani data kategorik dalam jumlah yang besar. Untuk mendapatkan profil kelompok yang lebih jelas, metode ROCK dimodifikasi dengan melakukan Nested Clustering. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terbentuk 14 kelompok SMA yang memiliki karakteristik masing-masing. Diperoleh kelompok 3 merupakan kelompok yang relatif baik dan kelompok 1a merupakan kelompok yang relatif kurang baik. Secara umum, SMA di Indonesia membentuk kelompok yang memiliki kebutuhan fasilitas pendidikan yang berbeda dan memerlukan perhatian dari pemerintah.

---

ABSTRACT

The government has given attention to support education in Indonesia by allocating the state budget (APBN). However, the problem of education at the senior high school level is still found, which one of the root problems is the lack of educational facilities. The large number of senior high schools in Indonesia becomes one of the barriers to distributing APBN funds. Thus, the analysis of the grouping of senior high schools based on educational facilities in Indonesia is expected to be an alternative for the government in prioritizing the distribution of APBN funds quickly and accurately. The number of observations is 13,486 with nine categorical variables recorded on a website of the Ministry of Education and Culture in August 2019. The method used is Robust Clustering Using Link (ROCK), which is believed has good accuracy and good to handle many categorical data. To get clearer profile of cluster, ROCK method modified with do Nested Clustering. The results of this study indicate that 14 clusters were formed and have their profiles. Cluster 3 is relatively good cluster while cluster 1a is relatively poor cluster. In general, high schools in Indonesia consist of groups that have different educational facility needs and require attention from the government."

"Pada perusahaan asuransi bisnis long-tail (penyelesaian klaim ≥ 1 tahun), perusahaan harus memiliki cadangan klaim untuk membayar klaim pada masa yang akan datang. Metode yang sering digunakan untuk perhitungan prediksi cadangan klaim adalah Chain Ladder (CL) yang dihitung berdasarkan pola dari klaim yang sudah dibayarkan. Namun, CL tidak dapat memberikan hasil prediksi cadangan klaim yang akurat, karena dari pendefinisiannya CL sangat bergantung dengan data. Padahal, data tersebut dapat mengandung outlier, atau tidak memadai. Ketika hal ini terjadi, maka aktuaris seringkali menggunakan penilaian subyektif mereka dengan menyesuaikan perhitungan dan dapat memberikan hasil yang berbeda-beda. Hasil yang berbeda-beda menyebabkan adanya ketidakpastian akan hasil yang didapat. Pada skripsi ini, dikenalkan metode Fuzzy Chain Ladder (FCL) yang menggabungkan metode CL dengan triangular fuzzy number (TFN) agar dapat mempertimbangkan ketidakpastian terhadap perhitungan. Berbeda dengan CL yang menghasilkan satu nilai cadangan klaim, FCL menerapkan TFN pada perhitungannya sehingga menghasilkan besar cadangan klaim dalam bentuk kisaran atau range. Dalam range tersebut, aktuaris dapat memilih nilai cadangan klaim berdasarkan penilaian subyektif mereka sehingga diharapkan metode FCL dapat mempertimbangkan adanya ketidakpastian tersebut. Selanjutnya, dilakukan analisis perhitungan prediksi cadangan klaim dari data klaim asuransi umum kelautan menggunakan FCL dibandingkan dengan metode CL.

---

In long-tail business insurance (settlement period ≥ 1 year), companies must have claim reserve to pay claims in the future. The method often used for calculating claims reserve is Chain Ladder (CL) that is calculated based on the pattern of paid claims. However, CL cannot provide accurate claims reserve predictions, because the definition of CL is dependent on data. In fact, these data can contain outliers, inadequate. When this happens, actuaries often use their subjective judgment by adjusting calculations and can produce different results. Different results cause uncertainty about the obtained results. In this thesis, a method called Fuzzy Chain Ladder (FCL) is introduced which combines CL with triangular fuzzy number (TFN) to consider uncertainty regarding calculations. In contrast to CL which produces a single value of claim reserves, FCL applies TFN to its calculation to produce many claims reserves in the form of ranges. Within that range, actuaries can choose the value of claims reserves based on their subjective judgement so that the FCL method can be expected to consider the existence of these uncertainties. Furthermore, an analysis of the prediction of claim reserves from the general marine insurance claim data is analyzed using FCL compared to the CL method."

"

Penyakit Parkinson merupakan salah satu penyakit sistem saraf yang terjadi karena kerusakan atau kematian sel saraf yang mengandung dopamin di bagian otak yang berfungsi mengkoordinasikan kerja sistem motorik. Terdapat gejala motorik dan gejala non-motorik yang muncul pada penyakit Parkinson. Salah satu gejala non-motorik yang muncul, yaitu Impulse-Control Disorder (ICD). Pada penyakit Parkinson terdapat 4 symptoms utama ICD yang sering terjadi, yaitu pathological gambling, binge-eating, compulsive buying, dan compulsive sexual behavior. Kejadian ICD kerap kali ditemukan ketika pengobatan penyakit Parkinson dimulai, sehingga pada penelitian ini difokuskan pada kejadian ICD sebagai akibat pengobatan penyakit Parkinson. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor risiko dari jenis maupun banyaknya ICD symptoms yang muncul pada penderita penyakit Parkinson. Metode decision tree digunakan untuk mengidentifikasi faktor risiko yang berasosiasi dengan kejadian ICD pada penderita Penyakit Parkinson. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa total skor STAI-Trait merupakan faktor risiko yang selalu muncul untuk setiap jenis maupun banyaknya ICD symptoms yang muncul. Selain itu, faktor risiko yang hanya muncul di beberapa symptom tertentu adalah lamanya pendidikan yang ditempuh, total skor STAI­-State, usia, lamanya mengidap penyakit Parkinson, total skor SCOPA-AUT, total skor MOCA, dan total skor MDS-UPDRS 3. Sementara faktor risiko yang hanya muncul untuk suatu symptom tertentu adalah histori keluarga mengidap penyakit Parkinson, rasio pengikat DAT, dan pengobatan Dopamine Agonist.

---

Parkinson's disease is one of motoric neurodegenerative disorders that occurs due to damage or death of cells that contain dopamine in a part of the brain that functions to coordinate the work of the motor system. There are several motor symptoms and non-motor symptoms that occur in Parkinson's disease. One of the non-motor symptoms that occur is Impulse-Control Disorder (ICD). In Parkinson's disease, there are 4 main symptoms of ICD that often occur such as pathological gambling, binge-eating, compulsive buying, and compulsive sexual behavior. ICD are often discovered when the treatment of Parkinson's disease begins, so this research focused on the incidence of ICD as a result of the treatment of Parkinson's disease. The purpose of this study is to identify risk factors for the type and number of ICD symptoms that occur in patients with Parkinson's disease. Decision tree method is used to identify risk factors associated with the incidence of ICD for patients with Parkinson's disease. The results obtained show that the total STAI-Trait score is a risk factor that always appears for each type and number of ICD symptoms that occur in patients with Parkinson's disease. Moreover, risk factors that only appear in certain symptoms are the length of education taken, STAI-State total score, age, duration of Parkinson's disease, SCOPA-AUT total score, total MOCA score, and MDS-UPDRS 3 total score. While risk factors that only appear for a particular symptom are family history of Parkinson's disease, DAT binding ratio, and dopamine agonist treatment.

"

"

Parameter keberhasilan pendidikan dapat diukur dengan melakukan penilaian pendidikan berupa evaluasi. Dalam melakukan evaluasi, khususnya evaluasi hasil belajar, umumnya guru menggunakan sistem ujian. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kualitas soal ujian Matematika yang dibuat oleh guru dan memprediksi kemampuan Matematika siswa SMA Negeri A Kota Bekasi. Data yang digunakan merupakan soal, kunci jawaban dan jawaban ujian akhir semester SMA Negeri A Kota Bekasi mata pelajaran Matematika dengan subjek 148 siswa SMA Negeri A Kota Bekasi kelas 10 tahun ajaran 2019/2020. Metode yang digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah Item Response Theory dengan 4 parameter. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dari 30 butir soal ujian yang dibuat oleh pihak sekolah, terdapat 19 butir soal yang berkualitas cukup baik untuk mengukur kemampuan siswa. Hasil analisis berdasarkan seluruh item, diperoleh bahwa dari 148 orang peserta yang mengikuti ujian Matematika SMA Negeri A Kota Bekasi terdapat 25 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan rendah, 97 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan sedang, dan 26 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan tinggi. Hasil analisis berdasarkan item berkualitas baik, diperoleh bahwa dari 148 orang peserta yang mengikuti ujian Matematika SMA Negeri A Kota Bekasi terdapat 21 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan rendah, 103 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan sedang, dan 24 orang peserta yang memiliki tingkat kemampuan tinggi.

---

The parameters of educational success can be measured by conducting an educational assessment in the form of an evaluation. In the process of evaluation, especially learning outcomes evaluation, teachers generally use the examination system. The purposes of this research are to analyze the quality of Mathematics exam questions made by teachers and predict the Mathematics ability of A High School students in Bekasi City. The data used are the exam questions, answer keys of exam questions and students answers to the Mathematics final exam of the A High School in Bekasi City with 148 subjects of 10th grade of A High School students in Bekasi 2019/2020. The method used to achieve these purposes is Item Response Theory with 4 parameters. The results of this study obtained show that from 30 exam questions made by the school, there are 19 items with good quality to measure the ability of students. The results of the analysis based on all items, it was found that from 148 students who took the Mathematics Examination at the A High School in Bekasi, there are 25 students with low levels of ability, 97 students with medium levels of ability, and 26 students with high levels of ability. The results of the analysis based on good quality items, it was found that from 148 students who took the Mathematics Examination at the A High School in Bekasi, there are 21 students with low levels of ability, 103 students with medium levels of ability, and 24 students with high levels of ability.

"

"Penyakit Parkinson adalah penyakit neurodegeneratif kedua yang paling umum dan menyerang sekitar 2-3% populasi di atas 65 tahun di seluruh dunia. Salah satu gejala yang sering muncul pada penderita Parkinson adalah depresi. Depresi terjadi pada sekitar 40 - 50% penderita Parkinson dan sangat umum terjadi pada tahap awal perkembangan Penyakit Parkinson. Terdapat berbagai perbedaan dalam mengidentifikasi faktor-faktor risiko depresi dalam berbagai studi yang telah dilakukan dan belum diketahui mekanisme depresi secara rinci pada Penyakit Parkinson. Oleh karena itu, akan dilakukan identifikasi faktor-faktor risiko depresi dengan metode klasifikasi, yaitu metode Decision Tree dan regresi logistik. Namun, depresi sangat umum terjadi pada Penyakit Parkinson stadium awal sehingga dapat menimbulkan masalah data yang tidak seimbang, yaitu proporsi kelas tidak depresi yang terlalu kecil dibandingkan dengan proporsi kelas depresi. Hal ini mengakibatkan model klasifikasi yang dihasilkan memiliki tingkat kepekaan yang minimum terhadap kelas minoritas. Salah satu strategi rebalancing untuk mengatasi masalah kelas data tidak seimbang adalah SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique). Pada tugas akhir ini, akan dilakukan analisis data mengenai depresi pada penderita Parkinson stadium awal dengan metode decision tree, dimana data tidak seimbang akan diatasi dengan metode SMOTE. Kuantifikasi risiko untuk setiap faktor teridentifikasi akan dilakukan dengan regresi logistik. Performa model diukur dari nilai precision, recall, AUC, dan F1-score . Data sejumlah 257 penderita Parkinson stadium awal pada database Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) digunakan pada tugas akhir ini. Berdasarkan analisis, diperoleh secara keseluruhan faktor-faktor risiko penting yang berasosiasi dengan depresi pada penderita Parkinson stadium awal adalah kadar alpha synuclein (α-syn), jenis kelamin, skor SEADL (Schwab & England – Activities on Daily Living), skor STAI-State, binding ratio putamen pada bagian kiri otak, skor RBDSQ (REM Sleep Behavior Disorder-Questionnaire), dan umur saat terdiagnosis Parkinson. Model classification tree dengan rebalancing menggunakan SMOTE memberikan nilai akurasi, precision, recall, AUC dan F1-score masing – masing sebesar 95.18%, 0.9215, 0.9412, 0.949, dan 0.9312. Peningkatan kadar alpha synuclein (α-syn), perempuan, penurunan skor SEADL, penurunan skor STAI-State, penurunan binding ratio putamen pada bagian kiri otak, peningkatan skor RBDSQ, dan usia lebih tua saat terdiagnosis Parkinson secara rata-rata memiliki risiko lebih tinggi untuk terdiagnosis depresi pada Penderita Parkinson

---

Parkinson's disease is the second-most common neurodegenerative disease and affects about 2-3% of the population over 65 years worldwide. One of the symptoms that often occurs in patients with Parkinson's is depression. Depression occurs in about 40-50% of Parkinson's sufferers and is very common in early stages of the development of Parkinson's Disease. Various difference in identifying risk factors for depression in various studies that have been conducted and the mechanism of depression is not yet known in detail in Parkinson's Disease. This study identifies risk factors for depression using decision tree and logistic regression methods. However, depression is common in early-stage Parkinson's disease causing unbalanced data problems, that is the proportion of non-depressed classes is too small compared to the proportion of depressed classes. This resulted in classification model having a minimum level of sensitivity to the minority class. One of rebalancing strategy to overcome the problem of unbalanced data classes is SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique). In this final project, data analysis on depression in patients with early stage Parkinson's was conducted using decision tree method, with SMOTE to handle imbalanced data. Risk quantification for each of the identified factors was carried out using logistic regression. Model performance is measured by the values of precision, recall, AUC, and F1-score. Data on 257 patients with early stage Parkinson's in the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) database were used in this final project. Based on the analysis, the overall important risk factors associated with depression in patients with early-stage Parkinson's are alpha synuclein (α-syn) levels, gender, SEADL (Schwab & England - Activities on Daily Living) scores, STAI-State scores , putamen binding ratio on the left side of the brain, RBDSQ (REM Sleep Behavior Disorder-Questionnaire) score, and age at diagnosis of Parkinson's. Classification tree model with rebalancing using SMOTE produced the accuracy, precision, recall, AUC and F1-score of 95.18%, 0.9215, 0.9412, 0.949, and 0.9312, respectively. Increased levels of alpha synuclein (α-syn), women, decreased SEADL scores, decreased STAI-State scores, decreased putamen binding ratio on the left side of the brain, increased RBDSQ score, and older age when diagnosed with Parkinson's on average have a higher risk for being diagnosed with depression in Parkinson's sufferers"

"

Model runtun waktu yang paling umum digunakan adalah runtun waktu diskrit yang mengasumsikan peubah yang diuji bersifat kontinu dan menghasilkan nilai kontinu. Padahal dalam banyak penerapan, diperlukan model runtun waktu diskrit yang dapat menangani peubah diskrit dan menghasilkan nilai diskrit juga. Salah satu model runtun waktu yang menangani data count atau bilangan bulat nonnegatif adalah model runtun waktu Integer-valued Autoregressive dengan order p yaitu INAR(p). Model ini dibangun dengan binomial thinning operator yang menerapkan operasi probabilistik dengan distribusi diskrit yang cocok memodelkan data count seperti Poisson dan Binomial. Parameter model akan diestimasi dengan metode Yule-Walker. Dalam penelitian ini, akan dibahas dan dijabarkan karakteristik dari model INAR(p) menggunakan operator binomial thinning. Spesifikasi INAR(p) mengikuti model Autoregressive dengan order p, AR(p). Peramalan INAR(p) menggunakan metode peramalan nilai tengah dengan menghitung probabilitas bersyarat dari setiap bilangan bulat nonnegatif yang mungkin menjadi nilai ramalan, lalu memilih nilai ramalan yang memiliki probabilitas bersyarat kumulatif lebih besar sama dengan 0,5. Model runtun waktu INAR(p) akan diaplikasikan pada data simulasi berjumlah 120 data yang bernilai bilangan bulat nonnegatif.

---

The most commonly used time series model is the discrete time series which assumes the variables being tested are continuous and produces continuous values. Whereas in many applications, a discrete time series model is needed to handle discrete variables and produce discrete values as well. Time series model that handles count or non-negative integer data is the Integer-valued Autoregressive model with the pth-order or INAR(p). This model is built with binomial thinning operator which implements probabilistic operations with discrete distribution that are suitable to model count data such as Poisson and Binomial. Model parameters will be estimated using the Yule-Walker method. In this research, we will discuss and describe the characteristics of the INAR(p) model using the binomial thinning operator. The INAR(p) specification follows the Autoregressive model with the p-th order, AR(p). Forecasting in INAR(p) uses median forecasting by calculating the conditional probability of each possible nonnegative integer value, then selecting a forecast value with a cumulative conditional probability greater than 0.5. The INAR(p) time series model will be applied to the 120 simulated data with nonnegative integer values.

"

"Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkanpendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untukmembantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor.Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswatentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitianini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkankomponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas padapenelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratoridata dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuandana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tigamerupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok Asebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak36 universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulanrelatif rendah, kelompok B sedang, dan kelompok C tinggi. Untuk biaya transportasi udara,kelompok B cenderung rendah, sedangkan kelompok A dan C relatif serupa dan lebih mahaldari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkankelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini,penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswasebagai perguruan tinggi tujuan.

---

Financial concern has been one of the main reasons why an individual wants to pursue higher

education. That is why scholarship is needed to help students earn an education, especially until

doctoral degree. The amount of money spent by institution who give scholarship must be

equivalent with the quality of knowledge an awardee got. This study aims to do clustering

analysis of the world’s top universities based on tuition fee components for doctoral program

using K-Means method. The object of this study are universities based on QS World University

Rankings 2022. Exploratory data analysis is done and found that there are 83 out of 472

universities in the world who give fully funded program for doctoral study. Based on the

silhouette value of 0.72, three is the best number of clusters for the data. Group A, B, C consists

of 328, 108, and 36 universities in respective order. Group A consists of universities who have

chepear tuition fee and monthly living cost compared to Group B dan C. However, Group B

consists of universities who have cheaper transportation, meanwhile Group A and C are quiet

similar. For visa, Group A is cheaper compared to Group B and C which are similar. Based on

the results, recommendations are given to the institution who provide scholarship about the

objective university for doctoral study."

"Pertimbangan finansial menjadi salah satu penentu utama apakah seseorang akan melanjutkan pendidikan ke tingkat yang lebih tinggi atau tidak, sehingga diperlukan beasiswa untuk membantu mahasiswa dalam menempuh pendidikan tinggi, terutama hingga tingkat doktor. Besar biaya yang dikeluarkan oleh lembaga penyedia beasiswa kepada penerima beasiswa tentunya diharapkan sepadan dengan kualitas ilmu yang diperoleh. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membahas analisis pengelompokan universitas terbaik dunia berdasarkan komponen biaya pendidikan program doktor dengan metode K-Means. Universitas pada penelitian ini diambil dari QS World University Rangkings (WUR) 2022. Analisis eksploratori data dilakukan dan diperoleh bahwa terdapat 83 dari 472 universitas di dunia memberi bantuan dana penuh untuk studi program doktor. Nilai Silhouette sebesar 0,72 menunjukkan bahwa tiga merupakan jumlah kelompok yang optimal bagi data. Sehingga terbentuk kelompok A sebanyak 328 universitas, kelompok B sebanyak 108 universitas, dan kelompok C sebanyak 36  universitas. Kelompok A terdiri dari universitas dengan SPP dan biaya hidup per bulan relatif rendah, kelompok B sedang, dan kelompok C tinggi. Untuk biaya transportasi udara, kelompok B cenderung rendah, sedangkan kelompok A dan C relatif serupa dan lebih mahal dari kelompok B. Sementara untuk biaya visa, kelompok A cenderung lebih murah, sedangkan kelompok B dan C cenderung serupa dengan biaya lebih mahal. Berdasarkan analisis ini, penulis memberikan saran universitas yang bisa dipertimbangkan lembaga pemberi beasiswa sebagai perguruan tinggi tujuan.

---

Financial concern has been one of the main reasons why an individual wants to pursue higher education. That is why scholarship is needed to help students earn an education, especially until doctoral degree. The amount of money spent by institution who give scholarship must be equivalent with the quality of knowledge an awardee got. This study aims to do clustering analysis of the world’s top universities based on tuition fee components for doctoral program using K-Means method. The object of this study are universities based on QS World University Rankings 2022. Exploratory data analysis is done and found that there are 83 out of 472 universities in the world who give fully funded program for doctoral study. Based on the silhouette value of 0.72, three is the best number of clusters for the data. Group A, B, C consists of 328, 108, and 36 universities in respective order. Group A consists of universities who have chepear tuition fee and monthly living cost compared to Group B dan C. However, Group B consists of universities who have cheaper transportation, meanwhile Group A and C are quiet similar. For visa, Group A is cheaper compared to Group B and C which are similar. Based on the results, recommendations are given to the institution who provide scholarship about the objective university for doctoral study."