Pengelompokkan KabupatenKota Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Mortalitas Dengan Algoritma Variable Weighting K-Means

One indicator that describes health status, development and health services is the mortality rate. Mortality was formed from several indicators, namely crude birth rates, crude mortality, infant mortality, under-five mortality and maternal mortality. In 2014, the achievement of infant mortality was still above the agreed MDG target. The distribution of health indicators, mortality, in East Java Province needs to be known to achieve targets in the MDGs and to improve health status in East Java Province. This study discusses the grouping of regencies (and cities) in East Java Province based on the similarity of five mortality indicators using the Variable Weighted K-Means (VW K-Means) method. Based on the silhouette method, three optimal groups were formed. Based on the results of grouping with VW K-Means it is known that the crude mortality variable is the most important variable in the formation of groups 1 and 2. While the crude mortality rate and under-five mortality rate are the most important variables in group formation 3. In addition, it is known that groups 1 consists of 14 districts / cities, group 2 consists of 19 districts / cities, and group 3 consists of 5 districts / cities. The results of the study are in the form of grouping (clustering) that can be used to describe the distribution of district groups based on the condition of the health profile of the area. Salah satu indikator yang menggambarkan derajat kesehatan, pembangunan dan pelayanan kesehatan adalah angka kematian (mortalitas). Mortalitas dibentuk dari beberapa indikator, yaitu angka kelahiran kasar, angka kematian kasar, angka kematian bayi, angka kematian balita dan angka kematian ibu. Pada Tahun 2014, capaian angka kematian bayi masih berada diatas target MDGs yang telah disepakati. Distribusi indikator kesehatan, mortalitas, di Provinsi Jawa Timur perlu diketahui untuk mencapai target dalam MDGs dan untuk meningkatkan derajat kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini membahas tentang pengelompokkan kabupaten-kabupaten (dan kota) yang ada di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kemiripan lima indikator mortalitas dengan menggunakan metode Variable Weighted K-Means (VW K-Means). Berdasarkan metode silhouette diperoleh jumlah kelompok optimal yang terbentuk sebanyak tiga kelompok. Berdasarkan hasil pengelompokkan dengan VW K-Means diketahui bahwa variabel angka kematian kasar adalah variabel yang paling penting dalam pembentukan kelompok 1 dan 2. Sedangkan angka kematian kasar dan angka kematian balita adalah variabel yang paling penting dalam pembentukkan kelompok 3. Selain itu, diketahui bahwa kelompok 1 terdiri dari 14 kabupaten/kota, kelompok 2 terdiri dari 19 kabupaten/kota, dan kelompok 3 terdiri dari 5 kabupaten/kota. Hasil penelitian berupa hasil pengelompokkan (klasterisasi) yang dapat digunakan untuk menggambarkan distribusi pengelompokkan kabupaten berdasarkan kondisi profil kesehatan daerah tersebut   &nbsp

Pemetaan Prevalensi Balita Gizi Buruk di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 dengan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR)

Based on Indonesia Health Profile data, In 2014 East Java Province is in the first place of malnutrition in Indonesia. Efforts have been made by the provincial government as an effort to improve nutrition by specific interventions (health) and sensitive (non-health) interventions. As an effort to suppress malnutrition case in East Java Province, this research is done to know the factors that influence to percentage of malnourished children under five in each regency / city as well as globally influential factor in East Java Province. The method used is Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Based on the results of analysis with MGWR, it is known that the variables that affect globally are variables X7 and X10, while the variables that affect locally is variable X1. However, based on model goodness test with R2 criteria, it is known that MGWR model is not better than GWR model. The value of R2of MGWR is 53.60% while R2of  GWR is 61.53%.Berdasarkan data Profil Kesehatan Indonesia, Pada tahun 2014, Provinsi Jawa Timur menempati urutan pertama kasus balita gizi buruk di Indonesia. Berbagai upaya telah dilakukan oleh pemerintah provinsi sebagai upaya untuk perbaikan gizi secara intervensi spesifik (kesehatan) dan intervensi sensitive (non kesehatan). Sebagai salah satu upaya untuk menekan kasus gizi buruk di Provinsi Jawa Timur, maka penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap persentase balita gizi buruk di masing-masing kabupaten/kota sekaligus faktor yang berpengaruh secara global di Provinsi Jawa Timur. Metode yang digunakan adalah Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Berdasarkan hasil analisis dengan MGWR, diketahui variabel yang berpengaruh secara global adalah variabel X7 dan X10, sedangkan variabel yang berpengaruh secara local adalah variabel X1. Namun, berdasarkan uji kebaikan model dengan kriteria R2, diketahui bahwa model MGWR tidak lebih baik dibandingkan dengan model GWR. Nilai R2 MGWR adalah sebesar 53.60% sedangkan R2 GWR sebesar 61.53%

PEMANFAATAN LIMBAH UDANG (KEPALA DAN KULIT UDANG) SEBAGAI BUBUK KALDU PENGGANTI MSG DI DESA MEDALEM SIDOARJO

Industri kuliner di Indonesia meningkat dengan pesat. Berdasarkan data dari Badan EkonomiKreatif, lebih dari 40% perekonomian kreatif berasal dari kuliner. Saat ini, kuliner yangmenyeimbangkan gaya hidup sehat mulai digemari. Salah satunya yang mengusung konsep tanpaMSG. Berdasarkan informasi tersebut, kegiatan pengabdian masyarakat dengan tema pemanfaatanlimbah udang sebagai bubuk kaldu pengganti MSG dilakukan di Desa Medalem. Kegiatan dilakukandengan dua agenda, yaitu sosialisasi bahaya MSG dan memberikan beberapa alternatif pilihanbahan pengganti MSG serta kandungannya. Agenda kedua adalah praktik pembuatan kaldu limbangudang sebagai bahan pengganti MSG. Bahan yang digunakan adalah kepala dan kulit udang yangbiasanya terbuang ternyata dapat digunakan sebagai penyedap rasa dan kaya manfaat. Limbahudang disebut kaya antioksidan daripada sayuran dan buah. Kegiatan diikuti oleh 20 peserta yangmerupakan anggota PKK. Hasil dari kegiatan ini adalah peserta mempunyai pilihan bahan danketerampilan untuk mengolah bahan tersebut menjadi pengganti MSG yang lebih sehat. Selain itupeserta mengetahui teknik penyimpanan bubuk kaldu. Produk yang dihasilkan adalah bubuk kalduhasil praktikum yang kemudian dilakukan pengemasan diakhir praktikum. Peserta antusias mengikutijalannya kegiatan dari awal sampai akhir kegiatan

PELATIHAN PENGGUNAAN SOFTWARE R UNTUK MENGUJI PERBANDINGAN BERGANDA DAN ASUMSI RESIDUAL PADA RANCANGAN PERCOBAAN

Sebagai perwujudan bakti negri, Program Studi S1 Statistika Unipa mengadakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat melalui pelatihan uji perbandingan berganda dan asumsi residual menggunakan software R. Pemilihan topik didasarkan atas hasil observasi yang menunjukkan masih banyak mahasiswa, peneliti muda maupun masyarakat yang berkecimpung dalam bidang sains data belum mengenal metode tersebut, sedangkan uji perbandingan ganda aspek penting yang perlu dilakukan terutama saat hasil analisis variansi hanya menentukan adanya perbedaan antar populasi tetapi tidak bisa mengetahui populasi mana saja yang berbeda, sedangkan Uji Asumsi Residual diperlukan sebagai bukti kevalidan dai model yang sedang diteliti, karena hasil dari uji tersebut dapat membuktikan bahwa estimasi dari parameternya tidak bias. Kesuksesan kegiatan pelatihan ini dibuktikan dari dua aspek, yaitu hasil umpan balik positif dari peserta tentang terselenggaranya pelatihan ini, serta dari hasil evaluasi pre-test dan post test yang menunjukkan peningkatan presentasi hasil evaluasi dari 61,60% pada saat pre-test menjadi 71,33% pada saat post tes

pemodelan geographically weighted regression gwr pada persentase kriminalitas di provinsi jawa timur tahun 2017

Crime is everything that exists in Indonesia. Based on BPS data in 2018, East Java Province ranks first in the Province of North Sumatra and the Special Capital Region of Jakarta. This research was conducted to determine the factors that support crime in each Regency / City of East Java Province. The method used in this research is Weighted Geographic Regression (GWR). Geographically Weighted Regression (GWR) is one of the statistical methods used to model variable responses with regional or area-based predictor variables. Based on the GWR results, it is recognized as a variable Population Density Percentage (X1), Open Unemployment Rate (X2), Poor Population (X3), Population who are Victims of Drug Abuse (X4), Human Development Index (X5), and Married Human Population (X6) ) importance in the city of Surabaya. The coefficient of determination (R2) and AIC from GWR is better than the OLS model. This refers to the optimal R2 and AIC values of 91.40% and 129,293

Pengujian Autokorelasi Spasial Pada Residual Model Geographically Weighted Regression Studi Kasus: Pemodelan Balita Gizi Buruk Di Kabupaten Bojonegoro Dan Provinsi Jawa Timur

Salah satu metode berbasis spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Banyak penelitian di berbagai bidang memerlukan aspek lokasi menggunakan GWR. Sama halnya dengan model Ordinary Linear Regression (OLR), asumsi independen, berdistribusi normal, dan konstan dalam varians juga harus terpenuhi dalam model GWR. Adanya autokorelasi spasial dapat menyebabkan hasil yang tidak valid pada GWR. Pada GWR, parameter bandwitdh ditentukan melalui metode cross validation (CV) dibawah asumsi residual independen. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan kajian teoritis berkaitan dengan pengujian autokorelasi spasial pada residual model GWR dengan uji Moran’s I. Selanjutnya statistik uji diterapkan pada data simulasi dan kasus riil. Data simulasi dilakukan dengan skenario membangkitkan data residual dengan model dependensi spasial. Hasilnya, rata-rata p-value saat 0,9 adalah 0,00. Nilai korelasi ( ) kecil akan cenderung menghasilkan p-value yang gagal menolak H0 dan besar akan menghasilkan p-value yang menolak H0. Sebagai studi kasus adalah memodelkan faktor-faktor yang menyebabkan balita gizi buruk di Kabupaten Bojonegoro dengan GWR dan hasil uji autokorelasi menghasilkan p-value sebesar 0,00. Pada pemodelan balita gizi buruk di Jatim dengan GWR disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi residual karena p- value sebesar 0,055 yang berarti bahwa model GWR telah dapat digunakan. ============================================================================================================================= GWR is one of statistical methods that was developed based on spatial approach. This methods has been applied in various fields of research area. Similar to OLR, the assumptions of independent, normally distributed, and the variance constant of residuals also must be fulfilled in GWR model. The existence of spatial autocorrelation in residual lead to GWR yields invalid result. Moreover, bandwitdh parameter ( ) in GWR is determined by using cross validation (CV) method under the assumption of independent residuals. Therefore, this research will focus to theoritical studies related to the testing of spatial autocorrelation in the residuals GWR models with Moran’s I test. Then, the results of theoritical studies will apply to both simulation and real data. Scenario of simulation data is residual which is generated with spatial dependency model. The result shows that mean of p-value when 0,9 is 0.00. Small correlation value ( ) produces p- value which fail in reject H0 and large produced p-value which reject H0. Additionally, the result of modelling malnutrition toddlers in Bojonegoro as case study shows that p-value is 0,00. The result of modelling malnutrition in East Java shows that there is no autocorrelation residual because p-value is 0.055 so GWR model can be used

PELATIHAN ANALISIS REGRESI UNTUK PENINGKATAN PENELITIAN GURU DI SMK INFORMATIKA SUMBER ILMU TULANGAN

Penelitian ini dilakukan oleh guru yang bertujuan meningkatkan kualitas pem­belajar­an. Proses analisis dalam penelitian ini membutuhkan metode statistik untuk memper­oleh deskripsi dan kesimpulan. Analisis regresi adalah salah satu metode statistik yang dapat digunakan untuk menginterpretasikan data pendidikan. Analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk mempelajari pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. SMK Infor­matika Sumber Ilmu adalah sekolah menengah kejuruan yang berlokasi di Kabupaten Tulang­an, Kabupaten Sidoarjo, Provinsi Jawa Timur. Kepala SMK Informatika Sumber Ilmu mengatakan bahwa wawasan guru tentang statistik masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, pengabdian masyarakat ini merupakan pelatihan, yaitu Pelatihan Analisis Regresi untuk Meningkatkan Penelitian Guru di SMK Informatika Sumber Ilmu. Pelatihan ini dilaksanakan dengan baik yang dihadiri oleh 15 guru termasuk Kepala SMK Informatika Sumber Ilm

Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Balita Gizi Buruk serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya di Kabupaten Bojonegoro dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression

Kabupaten Bojonegoro telah mencanangkan kebijakan zero malnutrition. Oleh karena itu, sebagai salah satu upaya untuk menangani kasus balita gizi buruk di Kabupaten Bojonegoro maka penelitian ini menggunakan pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi persentase balita gizi buruk dimana faktor dibedakan menjadi faktor yang berpengaruh secara lokal di tiap kecamatan dan faktor yang berpengaruh global diseluruh kecamatan. Berdasarkan uji kebaikan model, Model MGWR menghasilkan nilai R2 dan AIC yang kurang optimum jika dibandingkan dengan model GWR. Nilai R2 dan AIC pada model MGWR berturut-turut adalah sebesar 84,37% dan 14,28; sedangkan pada model GWR masing-masing sebesar 91,04% dan -62,04

Novel Insights into the Prognosis and Immunological Value of the SLC35A (Solute Carrier 35A) Family Genes in Human Breast Cancer

According to statistics 2020, female breast cancer (BRCA) became the most commonly diagnosed malignancy worldwide. Prognosis of BRCA patients is still poor, especially in population with advanced or metastatic. Particular functions of each members of the solute carrier 35A (SLC35A) gene family in human BRCA are still unknown regardless of awareness that they play critical roles in tumorigenesis and progression. Using integrated bioinformatics analyses to identify therapeutic targets for specific cancers based on transcriptomics, proteomics, and high-throughput sequencing, we obtained new information and a better understanding of potential underlying molecular mechanisms. Leveraging BRCA dataset that belongs to The Cancer Genome Atlas (TCGA), which were employed to clarify SLC35A gene expression levels. Then we used a bioinformatics approach to investigate biological processes connected to SLC35A family genes in BRCA development. Beside that, the Kaplan–Meier estimator was leveraged to explore predictive values of SLC35A family genes in BCRA patients. Among individuals of this family gene, expression levels of SLC35A2 were substantially related to poor prognostic values, result from a hazard ratio of 1.3 (with 95 percent confidence interval (95% CI: 1.18–1.44), the p for trend (ptrend) is 3.1 × 10−7). Furthermore, a functional enrichment analysis showed that SLC35A2 was correlated with hypoxia-inducible factor 1A (HIF1A), heat shock protein (HSP), E2 transcription factor (E2F), DNA damage, and cell cycle-related signaling. Infiltration levels observed in specific types of immune cell, especially the cluster of differentiation found on macrophages and neutrophils, were positively linked with SLC35A2 expression in multiple BRCA subclasses (luminal A, luminal B, basal, and human epidermal growth factor receptor 2). Collectively, SLC35A2 expression was associated with a lower recurrence-free survival rate, suggesting that it could be used as a biomarker in treating BRCA

Prognostic and Genomic Analysis of Proteasome 20S Subunit Alpha (PSMA) Family Members in Breast Cancer

The complexity of breast cancer includes many interacting biological processes, and proteasome alpha (PSMA) subunits are reported to be involved in many cancerous diseases, although the transcriptomic expression of this gene family in breast cancer still needs to be more thoroughly investigated. Consequently, we used a holistic bioinformatics approach to study the PSMA genes involved in breast cancer by integrating several well-established high-throughput databases and tools, such as cBioPortal, Oncomine, and the Kaplan–Meier plotter. Additionally, correlations of breast cancer patient survival and PSMA messenger RNA expressions were also studied. The results demonstrated that breast cancer tissues had higher expression levels of PSMA genes compared to normal breast tissues. Furthermore, PSMA2, PSMA3, PSMA4, PSMA6, and PSMA7 showed high expression levels, which were correlated with poor survival of breast cancer patients. In contrast, PSMA5 and PSMA8 had high expression levels, which were associated with good prognoses. We also found that PSMA family genes were positively correlated with the cell cycle, ubiquinone metabolism, oxidative stress, and immune response signaling, including antigen presentation by major histocompatibility class, interferon-gamma, and the cluster of differentiation signaling. Collectively, these findings suggest that PSMA genes have the potential to serve as novel biomarkers and therapeutic targets for breast cancer. Nevertheless, the bioinformatic results from the present study would be strengthened with experimental validation in the future by prospective studies on the underlying biological mechanisms of PSMA genes and breast cancer