Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Kusta (lepra) atau Morbus Hansen merupakan penyakit menular yang menahun dan disebabkan oleh kuman kusta (Mycobacterium Leprae) yang menyerang syaraf tepi, kulit dan jaringan tubuh lainnya. Kasus kusta di Jawa Timur menduduki urutan pertama di Indonesia. Analisis regresi linier merupakan pemodelan statistik yang digunakan untuk memperoleh hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon. Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari regresi linier yang digunakan untuk menganalisis data spasial. Pada penelitian ini diduga terdapat perbedaan faktor-faktor yang mempengaruhi angka prevalensi kusta antara wilayah yang satu dan lainnya, karena pengaruh spasial. Sehingga digunakan pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) untuk menentukan faktor yang mempengaruhi di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa pemodelan angka prevalensi kusta di Jawa Timur menunjukkan adanya pengaruh aspek spasial. Bandwidth optimum yang diperoleh dengan menggunakan kriteria CV adalah sebesar 0,3214365, pemilihan pembobot fungsi kernel yang terpilih dengan kriteria AIC terkecil adalah kernel Gaussian. Model GWR menghasilkan R2 sebesar 98,41% lebih besar dari model regresi linier yaitu 53,2%. Faktor geografis berpengaruh terhadap kejadian angka prevalensi kusta di Jawa Timur, sehingga model GWR yang terbentuk di setiap kabupaten/kota berbeda. Faktor persentase kasus baru kusta 0-14 tahun berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Jawa Timur

Comparison of Nelder Mead and BFGS Algorithms on Geographically Weighted Multivariate Negative Binomial

Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) was proposed related to univariate spatial count data with overdispersion using MLE via Newton Raphson algorithm. However, the Newton Raphson algorithm has the weakness, it tends to depend on the initial value. Therefore, it can have false convergence if the initial value is mistaken. In this research, we derive estimating the mean of dependent variables of multivariate spatial count data with overdispersion, Geographically Weighted Multivariate Negative Binomial (GWMNB) and compare it to the global method, multivariate negative binomial (MNB). We use MLE via Nelder Mead and Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorithms. We conduct the simulation study and application of mortality data to find out the characteristics of the methods. They show that GWMNB performs better than global method (MNB) in estimating the means of dependent variables of the spatial data. The Nelder Mead tends to be more successful in estimating the means for all locations than BFGS algorithm. Although BFGS is a stable algorithm in MNB related to the initial value, it tends to have false convergence in GWMNB. The mortality rate of infant is larger than it of toddler and preschool and also maternal. The highest deaths of infant, toddler, and preschool and also maternal tend to happen in east parts of East Java

Analisis Diagnosis Pasien Kanker Payudara Menggunakan Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Hasil Mamografi Fourina Ayu Novianti dan Santi Wulan Purnami

Kanker payudara merupakan jenis kanker yang sering ditemukan oleh kebanyakan wanita. Di Indonesia Kanker payudara menempati urutan pertama pada pasien rawat inap di seluruh rumah sakit. Diagnosis dini pada payudara merupakan salah satu upaya untuk meminimumkan kanker Malignant (ganas) yaitu dengan cara melakukan pemeriksaan mamografi. Pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian diagnosis keadaan pasien kanker payudara benign (jinak) dan Malignant (ganas) berdasarkan hasil mamografi dan melakukan analisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kanker payudara menggunakan metode regresi logistik dan support vector machine (SVM). Pengklasifikasian menggunakan regresi logistik biner menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 88,72% dimana terdapat dua faktor yang berpengaruh terhadap kanker payudara Malignant yaitu intermediate findings dan BIRADS. Sedangkan dengan menggunakan seleksi variabel L1-Norm SVM, semua variabel prediktor yang digunakan berpengaruh terhadap kanker payudara Malignant dengan kontribusi terbesar adalah intermediate findings, kemudian BIRADS, suspicious for Malignancy, letak abnormal, dan usia dengan ketepatan klasifikasi sebesar 94,34%

Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang Berdasarkan Faktor-faktor yang Mempengaruhi dengan Pendekatan CART (Classification And Regression Trees)

Tingkat kemiskinan di Kabupaten Jombang dapat dikatakan relatif sulit bergerak turun dimana masih ada kurang lebih 73.720 Kepala Keluarga (KK) miskin dari 344 ribu KK yang tersebar di 302 desa dan 4 kelurahan. Pada penelitian ini ingin diperoleh informasi yang akurat mengenai klasifikasi status kemiskinan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang berdasarkan faktor-faktor yang diduga dominan mempengaruhi pengklasifikasian dengan pendekatan CART (Classification and Regression Trees). CART termasuk salah satu metode statistik dengan teknik pohon keputusan untuk melakukan analisis klasifikasi dengan pendekatan non-parametrik yang struktur pohonnya diperoleh melalui penerapan prosedur binary recursive partitioning. Unit analisis dalam penelitian ini adalah rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang dengan jumlah 73.720 rumah tangga. Variabel penelitian meliputi satu variabel respon yaitu status kemiskinan rumah tangga miskin (Rumah Tangga Sangat Miskin atau RTSM, Rumah Tangga Miskin atau RTM, dan Rumah Tangga Hampir Miskin atau RTHM) serta ada delapan belas variabel prediktor. Diperoleh hasil bahwa diantara 73.720 rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang tahun 2010, sebanyak 15,8 persen termasuk kelas RTSM, kemudian 39,6 persen termasuk RTM, dan paling banyak yaitu 44,6 persen termasuk kelas RTHM. Variabel terpenting atau paling dominan berpengaruh dalam menentukan status kemiskinan suatu rumah tangga miskin pada penelitian ini yaitu penghasilan rata-rata per bulan (Rp) dengan skor tingkat kepentingan variabel tersebut sebesar 100. Keakuratan hasil klasifikasi oleh penerapan pohon klasifikasi yang optimal untuk data learning sebesar 40,986 persen sedangkan data testing sebesar 39,654 persen

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Ibu di Jatim dengan Pendekatan GWPR (Geographically Weighted Poisson Regression)

Data profil kesehatan 2011 dari Dinkes Jatim menunjukkan di Jatim terjadi kasus kematian ibu dikarenakan proses hamil, bersalin, dan nifas sebesar 627 ibu dan 80% kematian terjadi di Rumah Sakit dan Puskesmas. Kedua tempat tersebut merupakan fasilitas kesehatan bagi ibu hamil dalam persalinan dan mendapatkan perawatan. Angka kematian tersebut jauh dari target MDGs dan berkebalikan dengan safety patient. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan memodelkan jumlah kematian ibu di Jatim dengan menyertakan variabel dari hasil Rifaskes Puskesmas dan profil kesehatan. Metode yang digunakan mendeskripsikan menggunakan peta tematik dan pemodelan menggunakan GWPR. Pemodelan dengan metode ini memperhatikan letak geografis wilayah karena perbedaan tradisi dan budaya masyarakat mengenai kehamilan dan penanganannya berbeda-beda tiap wilayah. Hasil dari deskripsi variabel adalah jumlah kematian ibu terkecil di Kota Mojokerto. Berdasarkan hasil pemodelan, model GWPR lebih baik daripada model regresi Poisson karena memiliki nilai R-sq lebih besar 93,37% dan AIC lebih kecil 49,069. Model GWPR menghasilkan bentuk model yang berbeda-beda pada tiap kabupaten/kota di Jawa Timur

SMOOTH SUPPORT VECTOR MACHINE DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE UNTUK MENDIAGNOSIS KANKER PAYUDARA

Kanker payudara merupakan kanker yang paling umum menyerang wanita dan menjadi kanker penyebab kematian utama bagi wanita di seluruh dunia. Penyebab dari kanker payudara masih belum dapat dipastikan sehingga metode preventif yang spesifik untuk penyakit ini juga belum dapat ditentukan, oleh karena itu diagnosis terhadap kanker payudara sedini mungkin menjadi sangat penting bagi para dokter dan tenaga medis untuk menyelamatkan pasien maupun orang-orang yang memiliki faktor risiko kanker payudara. Beberapa penelitian telah dikembangkan dengan ide dasar mengklasifikasikan kanker payudara berdasarkan rekaman gambar radiologi dan usia pasien terhadap hasil biopsi. Berdasarkan keunggulan smooth SVM (SSVM) serta potensi MARS dalam menyelesaikan permasalahan diagnosis kanker payudara, tulisan ini mengkaji dan memaparkan kedua metode tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan kanker payudara ke dalam dua kelompok yaitu kelompok malignant dan kelompok benign. Secara umum baik SSVM maupun MARS mampu menghasilkan tingkat akurasi yang sama-sama tinggi. Tingkat akurasi kedua metode dalam mendiagnosis kanker payudara ke dalam kelompok benign dan malignant yang cukup tinggi dipercaya dapat mendukung prosedur pemeriksaan dan diagnosis kanker payudara.Kata Kunci : kanker payudara, klasifikasi, smooth SVM, MAR