PENGEMBANGAN PREFERENSI DALAM PEMILIHAN KONSEP PRODUK KOSMETIK BEDAK BERBASIS ANALISIS KONJOIN

Perkembangan industri kosmetik yang terus meningkat menyebabkan beragamnya produk bedak yang beredar di pasar, baik dari segi merek, fasilitas, jenis, harga maupun variasi lain yang terkandung dalam produk tersebut. Perusahaan yang bergerak di bidang produksi, baik produksi barang maupun jasa, tidak akan lepas dari mencari keuntungan optimal. Salah satu cara adalah dengan jalan kombinasi suatu produk. Analisis konjoin adalah suatu metode untuk mengoptimalkan keuntungan dengan jalan kombinasi produk. Kombinasi produk yang dimaksudkan adalah memproduksi satu jenis produk dengan ukuran atau kemasan tertentu dengan tujuan khusus agar dapat mencapai pangsa pasar yang lebih luas. Penyusunan konsep produk bedak berdasarkan pertimbangan atribut-atribut paling dipentingkan yang terkandung dalam produk bedak. Analisis konjoin menghasilkan konsep produk baru yang paling diinginkan sesuai preferensi responden. Konsep produk bedak yang terbentuk adalah produk bedak dengan jenis tabur, bahan kemasan melamin, tanpa harus terkandung kandungan UV dan Vitamin, disertai wewangian, bentuk kemasan bulat, dan ukuran harga yang penting

Analisis Cluster dan Korespondensi terhadap Indikator Pertumbuhan Penduduk Kota Surabaya Tahun 2020

Surabaya sebagai Ibu Kota Jawa Timur selain pertumbuhan penduduknya sangat cepat juga memiliki kepadatan penduduk yang tertinggi yaitu 8.707 jiwa/km2. Berdasarkan data Kota Surabaya Dalam Angka tahun 2020 menunjukkan bahwa setiap Kecamatan memiliki laju pertumbuhan penduduk yang beragam. Permasalahan dari penelitian ini adalah besarnya keragaman dari indikator pertumbuhan penduduk, yang diukur menggunakan variabel jumlah kelahiran, jumlah kematian, jumlah pindah keluar, dan jumlah pindah datang pada 31 Kecamatan di Surabaya. Keragaman antar Kecamatan dikelompokkan dengan menggunakan analisis cluster. Analisis korespondensi untuk mengetahui wilayah Kecamatan yang cenderung secara visualisasi mempunyai jarak terdekat dengan indikator pertumbuhan penduduk. Data penelitian menggunakan data yang diperoleh dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Surabaya. Hasil analisis dengan Metode Ward’s, menggunakan Pseudo F didapatkan paling optimum 3 cluster, yaitu cluster 1 mempunyai pertumbuhan penduduk terklasifikasi sedang dengan jumlah anggota 13 Kecamatan, cluster 2 mempunyai pertumbuhan penduduk terklasifikasi cepat dengan jumlah anggota 5 Kecamatan, dan cluster 3 mempunyai pertumbuhan pendududk terklasifikasi lambat dengan jumlah anggota 13 Kecamatan. Hasil analisis korespondensi cluster 1 dan cluster 3 cenderung memiliki kedekatan jarak dengan indikator jumlah kelahiran, cluster 2 cenderung memiliki kedekatan jarak dengan indikator jumlah pindah keluar

Pemetaan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat Menggunakan Analisis Cluster Hierarki

Kesejahteraan rakyat sangat dibutuhkan untuk masukan penyusunan kebijakan dan sebagai alat untuk melihat keadaan, memonitor, dan mengevaluasi keberhasilan pembangunan di Jawa Timur sesuai dengan kesepakatan SDG’s untuk itu dibutuhkan informasi lebih banyak tentang kesejahteraan rakyat. Salah satunya dengan mengelompokkan Kabupaten/Kota yang kesejahteraan rakyatnya setipe dengan menggunakan analisis cluster. Analisis cluster merupakan salah satu metode statistika untuk mengelompokkan observasi ke dalam suatu kelas yang memiliki karakteristik yang sama. Berdasarkan hasil analisis cluster hierarki, pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur menggunakan indikator kesejahteraan rakyat diperoleh 4 pembagian kelompok, tingkat kesejahteraan rakyat yang sangat tinggi, tinggi, sedang dan rendah. Kelompok 1 memiliki tingkat kesejahteraan rakyat sedang, kelompok 2 memiliki tingkat kesejahteraan rakyat rendah, kelompok 3 memiliki tingkat kesejahteraan rakyat tinggi dan kelompok 4 memiliki tingkat kesejahteraan rakyat sangat tinggi. Kelompok 2 memiliki tingkat kesejahteraan rakyat rendah karena memiliki kesetaraan yang kurang baik dalam hal ekonomi, kesehatan dan pendidikan

Permodelan Regresi Logistik Biner terhadap Analisis Penderita Penyakit Jantung Koroner Di RSUD Dr SOEGIRI Lamongan

Penyakit jantung koroner (PJK) merupakan silent killer nomer satu di dunia. Menurut World Health Organization tahun 2019, PJK berada diurutan pertama dalam sepuluh besar penyakit penyebab kematian dimana sejak tahun 2000 – 2019 terus mengalami peningkatan hingga mencapai 8,9 juta kematian di tahun 2019. Menurut World Health Organization tahun 2013, peningkatan kematian terbesar dari 9,4 juta kematian akibat penyakit kardiovaskuler disebabkan oleh penyakit jantung koroner. Diperkirakan angka kematian tersebut akan mengalami peningkatan hingga 23,3 juta pada tahun 2030. Menurut hasil Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018, angka kejadian penyakit jantung koroner semakin meningkat dari tahun ke tahun dengan prevalensi penyakit jantung koroner di Indonesia sebesar 1,5%, yang artinya 15 dari 1.000 orang Indonesia menderita penyakit jantung. Di Provinsi Jawa Timur 2-3 dari 1000 orang menderita penyakit jantung koroner. Penyakit Jantung Koroner tercatatat sebagai penyakit ke 5 dalam 10 besar penyakit rawat jalan dan penyakit ke 8 dalam 10 besar penyakit rawat inap di RSUD Dr SOEGIRI Lamongan. Oleh karena itu, penelitian mengenai variabel yang diduga mempengaruhi penyakit jantung koroner akan dilakukan di RSUD Dr SOEGIRI Lamongan. Data diambil di bagian rekam medis RSUD Dr SOEGIRI Lamongan. Terdapat delapan variabel prediktor yaitu usia, jenis kelamin, hiperkolesterol, status merokok, hipertensi, diabetes, obesitas dan riwayat penyakit keluarga, variabel respon terdiri dari dua kategori yaitu pasien jantung yang menderita jantung koroner dan pasien jantung yang tidak menderita jantung koroner. Hasil analisis regresi logistik biner didapatkan bahwa jenis kelamin, hipertensi, diabetes dan status merokok berpengaruh terhadap penyakit jantung koroner dengan peluang pasien jantung berjenis kelamin laki laki, menderita hiperkolesterol, hipertensi dan diabetes berpeluang menderita penyakit jantung koroner sebesar 92,54%

Hybrid Support Vector Machine to Preterm Birth Prediction

Preterm birth is one of the major contributors to perinatal and neonatal mortality. This issue became important in health research area especially human reproduction both in developed and developing country. In 2015 Indonesia rank fifth as the country with the highest number of premature babies in the world. The ability to reduce the number of preterm birth is to reduce risk factors associated with it. This research will be made the prediction model of preterm birth using hybrid multivariate adaptive regression splines (MARS) and Support Vector Machine (SVM). MARS used to select the attributes which suspected to affect premature babies. The result of this research is prediction model based on hybrid MARS-SVM obtains better performance than the other model

Klasifikasi Risiko Infeksi pada Bayi Baru Lahir di Rumah Sakit Umum Daerah Sidoarjo Menggunakan Metode Classification Trees

Angka kematian bayi (AKB) merupakan salah satu indikator derajat kesehatan masyarakat yang dapat meng-ukur tingkat kesejahteraan masyarakat ataupun tingkat kemiskinan di Indonesia. AKB pada tahun 2012 sebesar 32 per 1.000 kelahiran hidup dan proporsi kematian neonatal terhadap kematian bayi meningkat menjadi 59,4%. Infeksi pada bayi baru lahir gejalanya kurang jelas dan seringkali tidak diketahui sampai keadaannya sudah sangat terlambat.Informasi tentang variabel yang paling berpengaruh terhadap risiko infeksi pada bayi akan membantu untuk menurunkan kasus infeksi. selain itu, karakteristik bayi baru lahir dapat diketahui guna membantu menetapkan status risiko infeksi, sehingga bayi dengan status positif risiko infeksi dapat diberikan perawatan intensif. Penelitian ini berguna untuk mengetahui hasil ketepatan klasifikasi yang sudah dilakukan oleh RSUD Sidoarjo dan juga untuk mengetahui variabel terpenting yang berguna untuk pengklasifikasian.Sebelum data digunakan dalam analisis Classification Trees, dilakukan pre-processing untuk mengatasi missing value, dengan menghilangkan data yang mengandung missing. Berdasarkan hasil analisis Classification Treesdengan aturan pemilihan pemilah indeks gini, diperoleh akurasi untuk data testing sebesar 93,5%, dengan persentase sensitivity dan specificity masing-masingsebesar 93,1% dan 93,9%. Faktor terpenting dalam klasifikasi risiko infeksi pada bayi baru lahir di RSUD Sidoarjo adalah kondisi sisa air ketuban

Pengukuran Kinerja Karyawan Berdasarkan Penerapan Sistem Manajemen Mutu di PT AKAM Kota Sorong Provinsi Papua Barat

Manajemen Mutu Terpadu adalah manajemen fungsional dengan pendekatan yang secara terus menerus difokuskann pada peningkatan kualitas, agar produknya sesuai dengan standar kualitas dari masyarakat yang dilayani dalam pelaksanaan tugas pelayanan umum dan pembangunan masyarakat (Community Development) atau sistem manajemen yang mengangkat kualitas sebagai strategi usaha dan berorientasi pada kepuasan pelanggan dengan melibatkan seluruh anggota organisasi. Sistem manajemen mutu memberikan dorongan positif kepada kinerja karyawan secara terus menerus. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur kinerja karyawan berdasarkan penerapan sistem manajemen mutu di PT AKAM Sorong yang akan diukur dari delapan prinsip yaitu kepemimpinan, keterlibatan semua karyawan, pendekatan proses, pendekatan sistem manajemen, perbaikan secara terus menerus, fokus pada pelanggan, pembuatan keputusan berdasarkan fakta, dan hubungan saling menguntungkan dengan pemasok terhadap kinerja karyawan di PT AKAM Sorong. Dengan responden sebanyak 105 karyawan, metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Faktor-faktor sistem manajemen mutu yang berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan di PT AKAM Sorong adalah kepemimpinan, pendekatan sistem manajemen, dan fokus pada pelanggan

Pemodelan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Negative Binomial Regression (NBR) untuk Mengatasi Overdispersi pada Jumlah Kematian Bayi di Kabupaten Probolinggo

Data Dinas Kesehatan Kabupaten Probolinggo tahun 2020 menyatakan Angka Kematian Bayi (AKB) di Kabupaten Probolinggo sebesar 8,11. Angka tersebut tergolong tinggi jika dibandingkan dengan AKB Provinsi Jawa Timur sebesar 6,3. Sehingga perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi di Kabupaten Probolinggo tahun 2020. Regresi poisson merupakan analisis yang sesuai dalam pemodelan kasus data diskrit. Namun regresi poisson mensyaratkan kondisi equidispersi yang sulit dipenuhi. Pada umumnya sering ditemui kondisi overdispersi. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi kondisi overdispersi diantaranya adalah metode Generalized Poisson Regression (GPR) dan Negative Binomial Regression (NBR). Objek penelitian terdiri dari variabel respon yaitu jumlah kematian bayi serta variabel prediktor yang diduga mempengaruhi jumlah kematian bayi diantaranya yaitu faktor kesehatan ibu hamil dan bayinya, faktor kebersihan dan gizi, serta faktor peningkatan imunitas bayi yang terdiri dari 9 variabel serta 2 variabel tambahan yaitu jumlah tenaga kesehatan dan jumlah fasilitas kesehatan. Hasil analisis diperoleh bahwa terjadi kasus overdispersi sehingga analisis GPR dan NBR perlu dilakukan. Berdasarkan analisis GPR dan NBR, model yang layak untuk digunakan adalah model dengan kombinasi variabel prediktor jumlah bayi lahir rendah (X7), jumlah ibu hamil mendapat imunisasi Td2+ (X8), dan jumlah tenaga kesehatan (X10). Keseluruhan variabel berpengaruh signifikan terhadap model. Diperoleh hasil bahwa metode yang paling baik digunakan untuk memodelkan jumlah kematian bayi untuk mengatasi overdispersi adalah metode GPR karena memiliki kriteria kebaikan model AIC, AICc, BIC, dan BICc yang lebih kecil dibandingkan dengan metode NBR

Pemetaan Fasilitas Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kabupaten/Kota di Provinsi Papua

Provinsi Papua merupakan wilayah yang mengalami masalah mengenai distribusi tenaga kesehatan yang tidak merata, sehingga mengakibatkan timbulnya berbagai kasus penyakit yang mengakibatkan kematian. Banyaknya penyakit yang timbul tersebut dikarenakan masyarakat Provinsi Papua belum mengetahui wilayah-wilayah mana saja yang cenderung memiliki tenaga kesehatan lebih banyak yang tepat untuk menangani kasus-kasus tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan, memetakan, dan arah kecenderungan tenaga kesehatan per hasil pengelompokan di Provinsi Papua dengan menggunakan analisis cluster (metode ward’s) dan analisis korespondensi. Kabupaten/Kota yang memiliki fasilitas tenaga kesehatan paling banyak yaitu Kota Jayapura dan yang paling sedikit yaitu Kabupaten Dogiyai. Analisis cluster menghasilkan empat cluster yaitu cluster A merupakan Kabupaten dengan rasio tenaga kesehatan sangat rendah sebanyak empat belas Kabupaten, cluster B merupakan Kabupaten dengan rasio tenaga kesehatan rendah sebanyak 7 Kabupaten, cluster C merupakan Kabupaten dengan rasio tenaga kesehatan sedang sebanyak 7 Kabupaten/Kota, dan cluster D merupakan Kabupaten dengan jumlah rasio kesehatan tinggi sebanyak satu Kabupaten. Dibandingkan dengan jenis tenaga kesehatan lainnya, cluster A cenderung memiliki tenaga penunjang kesehatan lebih banyak, cluster B cenderung memiliki tenaga bidan lebih banyak, cluster C cenderung memiliki tenaga perawat lebih banyak, dan cluster D cenderung memiliki tenaga kesehatan masyarakat lebih banyak