Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model parametrik Weibull digunakan ketika waktu survival diketahui berdistribusi Weibull. Dengan asumsi accelerated failure time (AFT), model parametrik Weibull AFT dibentuk dengan meregresikan kovariat secara linier terhadap log waktu. Koefisien regresi pada model parametrik Weibull AFT ditaksir dengan metode maksimum likelihood. Sebagai contoh penerapan digunakan data berupa waktu sampai meninggal untuk seseorang yang mengidap penyakit leukemia, dengan awal pengamatan saat pasien diberi suatu perlakuan. Selain itu, dilakukan juga simulasi data dengan men-generate data dari distribusi Weibull dan non-Weibull. Dengan pengecekan plot dari Cox-Snell residual, diperoleh hasil bahwa jika asumsi distribusinya tepat maka model Weibull AFT lebih baik dibandingkan model Cox PH yang tidak menggunakan asumsi distribusi waktu survival, dan sebaliknya jika asumsi tidak terpenuhi.

---

Weibull parametric model is used when the survival time follows a Weibull distribution. Under the assumption of accelerated failure time (AFT) model, the response in the model, i.e. the log of survival time, is modeled as a linear combination of the covariates. Regression coefficients are estimated using maximum likelihood method. As an example, data of time to death event for leukemia patients, with the beginning of the observation when the patient was given a treatment. In addition, simulations are also performed by generating data from the Weibull and non-Weibull distribution. By checking the plot of the Cox-Snell residuals, the results show that Weibull AFT model is better than Cox PH model when the assumption is met, while the Cox PH is better when the assumption is violated."

"Memasuki era globalisasi yang ditandai dengan meningkatnya persaingan pasar dunia menunlut setiap pemsahaan baik manufaktur maupun jasa untuk melakukan eiisiensi dan minimasi biaya dalam berbagai bidang antara lain dalam bidang logistik. Untuk dapat mencapai tujuan tersebut maka pemsahaan perlu melakukan perencanaan logistik yang baik. Perencanaan logistik yang baik sangat ditunjang oleh pengunaan metode atau perangkat pendukung yang memadai. Permasalahan yang dialami oleh PT CCBI adalah belum optimalnya biaya infrastruktur distribusi yang disebabkan oleh perangkat lunak yang digunalcan sebagai pendukung perencanaan iniiaslrukmr masih memiliki beberapa keterbatasan.Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh rancangan model matematis prograrna linier dan mix integer yang dapat meminlmalkan total biaya sebagai perangkat pendukung dalam pengambilan kepurusan untuk 4 skenario perencanaan infrastruktur distribusi yang meliputi pembukaan/penutupan warehouse, penambahan/pengurangan kapasitas warehouse, penggabungan dua atau lebih warehouse dan pencntuan lokasi warehouse terbaik dan beberapa lokasi potensial yang tersedia.Berdasarkan pengujian model serta analisis yang dilakukan, diperoleh model matematis tersebut optimal untuk perencanaan infrastruktur distribusi di PT CCBI. Selain optimal, model matematis ini juga fleksibel dalam penggunaannya. Penggunaan model tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, mulai dari permasalahan sederhana dengan sedikit variabel dan kendala sampai permasalahan dengan jumlah variabel dan kendala yang sangat banyak. Selain itu, model ini juga dapat dijalankan untuk beberapa periode waktu, sehingga dapat mempersingkat waktu pengambilan keputusan.

---

Entering globalization represented by world market increasing had pushed companies, manufacturing or service, to minimize cost in any division including logistic. In order to achieve that, companies need to do excellent logistic planning. This plarming is supported by proper methods or tools use. The problem faced by PT CCBI is non-optimal distribution infrastructure cost, which caused by the software used as a tool for infrastructure planning in this company has many limitations.

This research's objective is to attain proposal of linear and mixed integer programming model that can minimize total cost as a tool in decision making For 4 distribution infrastructure planning scenarios, including open/close warehouse, upgrade/downsize warehouse capacity, merge warehouses, and identity best warehouse location.

Based on model testing and analysis done, resulted in optimal mathematical model for distribution inliastnicture planning in PT CCBI. Beside that, this model is flexible when it is used. Model uses can be suited with user's need, from simple problem with little variables and constraints to problem that has many variables and constraints. Last but not least, this model can be run for multi period time, thus time for planning become shorter."

"Model fisik laboratorium selalu dirancang untuk mampu mensimulasikan kondisi di lapangan, tetapi parameter proses masih tetap dikontrol. Pihak Laboratorium Hidrolika FTUI berusaha mengembangkan suatu model fisik yang dapat mensimulasikan aliran air tanah dalam kondisi terkekang yang mengandung zat pencemar, karena di laboratorium belum tersedia model fisik tersebut. Model fisik yang sedang dikembangkan ini akan dianalisa kemampuannya sebagai alat validasi model matematika, dalam mengakomodir data input, batasan dan asumsi yang digunakan, dan responnya terhadap hasil output model matematika dalam beberapa setting pengujian simulasi yang dilakukan.Dari analisa yang dilakukan berupa pengamatan bentuk dan fungsi komponen, proses dan hasil simulasi pada model fisik; diketahui bahwa model fisik dapat mengakomodir setting kasus aliran 1 dimensi dengan penetapan grid terbatas pada Dx = Dy = 10 cm, Nx = 11, Ny = 16 dan sisa jarak 5 cm pada sisi Binding bak akifer diasumsikan sebagai batas kedap air; penetapan waktu maksimum terbatas pads waktu habisnya volume air pada bak penampung; penetapan nilai debit = 0 pada semua titik nodal dan respon berupa bacaan nilai tinggi tekanan air pada 26 titik manometer. Model fisik tersebut tidak dapat mengakomodir dengan balk syarat kondisi kedap air (masih ada bocor pada bak akifer); tebal akifer tidak terkontrol karena terjadi lendutan; fasilitas pengambilan sampel air yang kurang menjamin terjaganya mutu sampel; dan gagalnya fungsi bak pengatur air hulu dalam mengatur setting tinggi tekanan air di hulu (tetadi hilang tinggi tekan air). Selain itu model fisik tidak dapat mengakomodir penetapan nilai S dan K sehingga nilai tersebut dilak kan dengan cara coba - cobs pada model matematika.Berdasarkan hasil analisa tersebut diatas disimpulkan, agar hasil simulasi model fisik dapat dipertanggungjawabkan sebagai alat validasi model maternatika dalam mensimulasi ab= air taneh terkekang dan termmar make diperlukan perbaikan diantaranya dengan memperkmt bahan bak akifer sehingga kokoh dan kedap air, membuat batas kedap air yang 'removable' sehingga dapat merubah Nx-<- I1; menambah keran pads selang manometer sehingga kualitas sampel air tidak terkontaminasi; dan menambah titik manometer pads bak pengatur air hula, pada selang penghubung hulu, dan pads badan air di hulu bak akifer sehingga dapat dianalisa besannya hilang tinggi tekan air yang ada dan memperbaikinya."

"Pandemi COVID-19 telah menimbulkan krisis besar dan masalah bagi kesehatan global, salah satunya terkait jumlah pasien COVID-19 yang melebihi kapasitas rumah sakit. Seiring dengan pandemi COVID-19 yang belum mereda, pengetahuan terkait faktor-faktor yang berperan dalam perbaikan klinis pasien di rumah sakit perlu untuk diketahui. Informasi tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan bagi tenaga medis dalam hal pemberian perawatan kepada pasien yang membutuhkan. Selain itu, informasi ini juga bermanfaat dalam hal manajemen ketersediaan fasilitas kesehatan di rumah sakit bagi pasien COVID-19. Dalam penelitian ini akan ditinjau peran dari beberapa kovariat, yaitu usia, jenis kelamin, gejala, komorbid, dan komponen darah meliputi pengukuran darah perifer lengkap dan hitung jenis leukosit terhadap perbaikan klinis pasien COVID-19. Data yang digunakan merupakan data rekam medis pasien COVID-19 yang menjalani rawat inap di salah satu rumah sakit di Jakarta selama Maret 2020-Maret 2021. Dalam menganalisis data ini, digunakan metode analisis survival dengan model Cox-PH dan model Accelerated Failure Time (AFT). Model Cox-PH diterapkan pada data untuk menganalisis peran dari setiap kovariat terhadap risiko pasien untuk mengalami perbaikan klinis dari COVID-19. Pada model Cox-PH tidak diperoleh informasi mengenai peran dari kovariat terhadap lama waktu perbaikan klinis pasien, yang juga penting untuk diketahui. Untuk mendapatkan informasi tersebut maka digunakan model AFT. Hal yang mendasar dalam penerapan model AFT adalah menentukan asumsi distribusi waktu survival. Dalam praktiknya, tidak mudah untuk menentukan asumsi distribusi dari waktu survival. Oleh sebab itu, penggunaan kedua model ini dapat memberikan informasi yang lebih lengkap dari suatu data berdasarkan dua sudut pandang yang berbeda. Hasil analisis dengan kedua model tersebut menunjukkan bahwa secara umum usia yang semakin tua, jenis kelamin laki-laki, adanya simtom, keberadaan komorbid, dan jumlah komponen darah yang semakin tinggi selain hematokrit, leukosit, dan eosinofil dapat menurunkan risiko pasien untuk mengalami perbaikan klinis dari COVID-19. Penurunan risiko tersebut secara tidak langsung berhubungan dengan waktu perbaikan klinis yang semakin lama.

---

The COVID-19 pandemic has caused a major crisis and problems for global health, one of which is related to the number of COVID-19 patients exceeding the capacity of hospitals. Along with the COVID-19 pandemic that has not subsided, knowledge regarding the factors that play a role in clinical improvement of patients in hospitals needs to be known. This information can be considered by medical personnel in terms of providing care to patients in need. In addition, this information is also useful in terms of managing the availability of health facilities in hospitals for COVID-19 patients. This study will review the role of several covariates, namely age, gender, symptoms, comorbidities, and blood components including complete peripheral blood measurement and differential count on clinical improvement of COVID-19 patients. The data used are medical records of COVID-19 patients who are hospitalized in a hospital in Jakarta during March 2020-March 2021. In analyzing this data, the survival analysis method is used with the Cox-PH model and the Accelerated Failure Time (AFT) model. The Cox-PH model was applied to the data to analyze the role of each covariate on patient risk in experiencing clinical improvement from COVID-19. In the Cox-PH model, no information was obtained regarding the role of the covariate on the length of time for clinical improvement in patients, which is also important to know. To obtain this information, the AFT model is used. The fundamental thing in the application of the AFT model is to determine the assumption of the survival time distribution. In practice, it is not easy to determine the assumed distribution of survival time. Therefore, the use of these two models can provide more complete information from a data based on two different points of view. The results of the analysis with the two models show that in general the older age, male gender, the presence of symptoms, the presence of comorbidities, and the higher number of blood components other than hematocrit, leukocytes, and eosinophils can reduce the risk of patients experiencing clinical improvement from COVID -19. The reduced risk is indirectly related to the longer clinical improvement time."

"Untuk menggambarkan variansi bersyarat dari runtun waktu keuangan dapat dimodelkan menggunakan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Model multivariate dikembangkan untuk mengetahui hubungan antar beberapa data runtun waktu keuangan dan mengetahui variansi kovariansi dari data runtunnya, salah satunya adalah model full-factor multivariate GARCH. Salah satu karakteristik runtun waktu keuangan adalah memiliki ekor gemuk, karakteristik ini dapat dijelaskan oleh distribusi yang memiliki ekor gemuk contohnya distribusi student-t. Pada tulisan ini, akan dibahas mengenai estimasi parameter pada model full-factor multivariate GARCH dengan asumsi error berdistribusi multivariate student-t. Pembahasan akan difokuskan pada tahap estimasi parameter model full-factor student-t multivariate GARCH dengan metode estimasi maksimum likelihood. Namun estimasi secara analitik tidak dapat digunakan untuk mengestimasi parameter dalam model, maka digunakan penyelesaian secara numerik menggunakan algoritma quasi-Newton BFGS. Data yang digunakan pada tulisan ini adalah data return harian delapan saham pada pasar di Amerika Serikat dari tanggal 1 Januari 2006 sampai dengan 1 Januari 2015.

---

To describe the conditional variance of financial time series, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity models (GARCH) has been widely used. Multivariate models were developed to capture the relationship between several financial time series datas, and to describe the conditional variance and covarianse of time series. In this paper we consider full-factor multivariate GARCH model. One of the characteristics of financial time series is fat tails in the conditional distribution, these characteristic can be explained by the distribution that has fat tails, for example student-t distribution. In this paper, we will discuss full-factor multivariate GARCH model assuming the error has multivariate student-t distribution. The discussion will focus on parameter estimation for full-factor multivariate student-t GARCH model with maximum likelihood estimation method. But in this model don’t have the closed form, so we used numerically method i.e quasi-Newton BFGS algorithm. The data used in this paper are returns from eight stocks on the US market from January 1st 2006 until January 1st 2015."

"Teori kategori adalah teori yang mendalami abstraksi morfisma atau pemetaan antar struktur matematika. Suatu kategori terdiri dari objek dan morfisma serta memenuhi dua aksioma yaitu aksioma asosiatif dan aksioma identitas. Kategori bertujuan untuk membangun konsep fungtor dan transformasi alami. Fungtor merupakan pengaitan antar kategori dan transformasi alami merupakan pengaitan antar fungtor. Dari fungtor dan transformasi alami, dapat dibangun sebuah konsep ekuivalensi yang menjelaskan ’kesamaan’ suatu struktur kategori. Kategori monoidal merupakan kategori dengan tambahan sifat monoid, yaitu memiliki operasi biner berupa bifungtor, asosiator berupa isomorfisma alami, dan objek unit berupa objek 1 beserta dua unitor yang merupakan isomorfisma alami. Kategori monoidal memenuhi dua aksioma, yaitu aksioma segilima dan aksioma segitiga. Bila objek yang dikaitkan oleh asosiator dan unitor adalah sama, maka diperoleh sifat ketegasan (strictness). Kategori monoidal dengan sifat ketegasan (strictness) disebut sebagai kategori monoidal tegas (strict). Teorema Ketegasan Mac Lane menyatakan bahwa setiap kategori monoidal ekuivalen monoidal dengan suatu kategori monoidal tegas. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk mengkaji dan menuliskan kembali bukti Teorema Ketegasan Mac Lane pada kategori monoidal.

---

Category theory is a theory that explores the abstraction of morphisms or the mapping between mathematical structures. A category consists of objects and morphisms and satisfies two axioms, namely the associative axiom and the axiom of identity. Categories aim to build the concept of functors and natural transformations. A functor is a mapping between categories and a natural transformation is a mapping between functors. From functors and natural transformations, an equivalence concept can be constructed that explains the ’similarity’ of categories. Monoidal categories are categories with the addition of monoidal properties, namely having a binary operation in the form of a bifunctor, an associator in the form of a natural isomorphism, and a unit object in the form of object 1 and two unitors which are natural isomorphisms. A monoidal category satisfies two axioms, namely the pentagon axiom and the triangular axiom. If the object associated by the associator and unitor is the same, then a new characteristic appears, namely strictness. A monoidal category with strictness is referred to as a strict monoidal category. Mac Lane’s Strictness Theorem states that every monoidal category is monoidally equivalent to a strict monoidal category. The writer aims to examine and rewrite the proof of Mac Lane’s Strictness Theorem on monoidal categories."

"Tugas akhir ini membahas tentang distribusi Weibull-Pareto yang merupakan distribusi probabilitas kontinu yang dibangun dengan menggunakan metode Transformed-Transformer. Distribusi Weibull-Pareto dapat menggambarkan data yang menceng kanan, menceng kiri, atau simetris serta dapat menggambarkan data yang mempunyai light-tailed maupun heavy-tailed. Pembahasan meliputi fungsi kepadatan probabilitas, fungsi distribusi, fungsi survival, dan fungsi hazard. Kemudian dicari karakteristik-karakteristik dari distribusi Weibull-Pareto yang meliputi modus, persentil, dan fungsi pembangkit momen. Terakhir dicari taksiran parameter dari distribusi ini dengan menggunakan metode Alternative Maximum Likelihood (AML). Simulasi data juga dilakukan sebagai ilustrasi.

---

This paper discusses about Weibull-Pareto distribution, the continuous probability distribution which arised by Transformed-Transformer method. The Weibull-Pareto distribution gives a good fit to right skew, left skew, or symmetric. In particular, Weibull-Pareto distribution can solve light tailed or heavy tailed problem. At first, we study about probability density function, cumulative distribution function, survival function, and hazard function. Then, we find the characteristic of Weibull-Pareto distribution, that is mode, percentile, and moment generating function. Finally, we estimate the parameters of Weibull-Pareto distribution using Alternative Maximum Likelihood (AML) method. Simulation data is used as illustration."