Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTDalam studi tentang kesehatan, salah satu hal yang cukup menarik untuk diteliti adalah rdquo;time-to-event rdquo;. Time-to-event umum digunakan dalam melakukan analisis survival, seperti analisis terhadap penyakit Parkinson. Penyakit Parkinson merupakan salah satu gangguan yang mempengaruhi penghasil dopamin pada daerah otak yang disebut sebagai substantia nigra. Gejala penyakit Parkinson diukur secara khusus melalui suatu tingkatan yang disebut tingkatan Hoehn dan Yahr. Tingkatan ini didistribusikan pada bilangan bulat antara 0 sampai dengan 5. Tingkat 0 merupakan tingkat yang tidaklah memiliki dampak besar dan tingkat 5 merupakan tingkat paling parah. Dalam penelitian ini, akan dikonstruksikan fungsi survival dari waktu pasien yang memiliki tingkatan Hoehn dan Yahr pada tingkat A hingga meningkat menuju tingkat B dengan A < B. Dengan A = 1, 2 dan B = 3, 4, 5 akan dihasikan enam buah grafik fungsi survival secara keseluruhan. Proses pengkonstruksian fungsi survival menggunakan algoritme Metropolis-Hastings dalam Metode Markov Chain Monte Carlo pada Inferensi Bayesian dan hasilnya dibandingkan dengan pendugaan Kaplan-Meier untuk fungsi survival. Hasil yang didapatkan melalui algoritme ini lebih merepresentasikan fungsi survival yang sebenarnya jika dibandingkan dengan penduga Kaplan-Meier, meskipun terdapat banyak sekali data tersensor dalam kumpulan data.

---

ABSTRACTIn medicine study, one of the thing that is interesting enough to be studied is rdquo time to event. In general, time to event is used in doing survival analysis, such as analysis of Parkinson disease. Parkinson disease is one of disease which affects dopamine producer in brain area that is called by substantia nigra. The symptom of Parkinson disease is measured specifically by stages that are called by Hoehn and Yahr stages. This stages are distributed on integers between 0 to 5. Stage 0 is stage that does not have big impact and stage 5 is the most severe level. In this study, the survival function will be constructed from the time that the patient has the Hoehn and Yahr stages at A until increase to stage B with A B. With A 1, 2 and B 3, 4, 5, overall it will be generated six graphs of survival function. The process of constructing survival function using the Metropolis Hastings algorithm in Markov Chain Monte Carlo Methods on Bayesian Inference, and the results are compared with Kaplan Meier estimator for survival function. The result that is obtained through this algorithm is more represents the actual survival function if it is compared with Kaplan Meier estimator, although there are so many censored data in the dataset."

"Dalam dunia epidemiologi, dibutuhkan suatu pemetaan untuk menggambarkan distribusi penyakit pada populasi, yang disebut dengan disease risk map. Mapping tersebut dibuat berdasarkan nilai SMR (Standardized Morbidity or Mortality Ratio) yang diperoleh dari informasi mengenai banyaknya penderita suatu penyakit di daerah tertentu. Semakin kecil skala disease risk map tersebut, maka semakin tepat sasaran untuk melakukan pencegahan terhadap suatu penyakit. Namun, masalah yang sering dijumpai adalah data banyaknya penderita penyakit hanya tersedia pada lingkup area yang besar. Sedangkan data mengenai penyebab terjangkitnya penyakit tersebut, tersedia dalam skala area yang lebih kecil. Ketidakseimbangan nilai-nilai variabel inilah yang disebut sebagai spatial misalignment. Sehingga digunakan pemodelan Bayesian berhierarki yang memanfaatkan fungsi likelihood dari variabel respon yang tersedia pada skala area lebih besar dan nilai-nilai kovariat yang tersedia pada area yang lebih kecil. Kemudian, dari distribusi posterior yang diperoleh, digunakan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk mencari nilai taksiran parameter. Berdasarkan persamaan linier dari log SMR pada model, diperoleh nilai estimasi SMR untuk skala area lebih kecil. Pemodelan Bayesian berhierarki ini diterapkan untuk membuat disease risk map skala area puskesmas Kota Depok pada kasus kelahiran bayi mati.

---

In epidemiology, mapping is needed to describe the distribution of disease in an area or among population, which is called disease risk map. The construction of disease risk map is based on the value of SMR (Standardized Morbidity or Mortality Ratio), that is obtained from the information about the number diagnosed of a disease in an area. If the scale of disease risk map is smaller, the prevention of the disease is more effective. However, the data about the number of cases of a disease is available from a larger scale area. On the other hand, data about the causes or factors of that disease is available at the smaller scale area. Such unbalance sources of those variables is called spatial misalignment. So that, it is needed to apply Bayesian hierarchical modeling that uses the likelihood of response variable which is available at the larger scale area and the value of covariates which is available at the smaller scale area. Then, by using the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method which build samples from the posterior distribution, the value of estimated parameters are obtained. Furthermore, based on the linear model for SMR, the estimated SMRs for the smaller scale area are obtained. To give an illustration, Bayesian hierarchical modeling is applied to construct the disease risk map at clinic scale area for stillbirths cases in Depok."

"ABSTRAKAlgoritma Markov Clustering adalah algoritma pengelompokan yang banyak digunakan pada bidang bioinformatik. Operasi utama pada algoritma ini adalah operasi ekspansi. Pada operasi ekspansi dilakukan perkalian dua buah matriks. Karena data pada bidang bioinformatik umumnya berukuran sangat besar dan memiliki tingkat sparsity yang sangat tinggi, diperlukan metode untuk menghemat penggunaan memori dan mempercepat proses komputasi. Sementara itu, Graphics Processing Unit (GPU) berkembang menjadi suatu platform komputasi paralel dengan performa yang lebih baik dari pada Central Processing Unit (CPU). Pada skripsi ini data yang diproses disimpan dalam bentuk sparse matriks ELL-R dan perkalian matriks yang dilakukan menggunakan Sparse Matrix Matrix Product (SpMM) ELL-R. SpMM ELL-R dibuat dengan melakukan Sparse Matrix Vector Product (SpMV) ELL-R beberapa kali. Algoritma MCL yang dibuat menggunakan komputasi paralel dengan GPU.

---

ABSTRACTMarkov Clustering Algorithm is a clustering algorithm that used often in bioinformatics. The main operation of this algorithm is expand operation. The multiplication of two matrix was done in expand operation. Because data processed in bioinformatics usually have a vast amount of information and have high sparsity, a method to save memory usage and make the computating process faster is needed. Meanwhile, Graphics Processing Unit (GPU) developed into a parallel computing platform with better performance compared to Central Processing Unit (CPU). In this skripsi, processed data stored using ELL-R sparse matrix and matrix multiplication done using Sparse Matrix Matrix Product (SpMM) ELL-R. SpMM ELL-R made by doing Sparse Matrix Vector Product (SpMV) ELL-R several times. MCL Algorithm made using parallel computing with GPU."

"Scan statistic merupakan suatu analisis untuk mendeteksi daerah yang merupakan kejadian luar biasa atau KLB (outbreak). Salah satu metode yang mendasari analisis scan statistic adalah metode Bayesian Scan Statistic. Metode ini menerapkan prinsip teorema bayesian, yaitu memanfaatkan informasi prior untuk menghasilkan informasi posterior yang dapat memperbaiki informasi prior. Metode Bayesian Scan Statistic memilih keadaan atau kondisi yang memiliki posterior probability yang terbesar sebagai daerah KLB-nya. Fungsi marginal likelihood dan prior probability merupakan dua komponen penting yang digunakan dalam metode ini untuk menghitung posterior probability untuk tiap-tiap daerah. Fungsi marginal likelihood didapat dari data historis dan modelnya merupakan gabungan antara distribusi poisson dan distribusi gamma. Sedangan untuk prior probability juga didapat dari data historis atau berdasarkan pada pengalaman seseorang. Metode bayesian scan statistic ini dapat digunakan jika terdapat data masa lalu. Kata kunci : bayesian scan statistic, bayesian cluster detection, prior probability, posterior probability. x + 54 hlm. ; gamb. ; lamp. ; tab. Bibliografi : 9 (1986-2006)"

"A study of those statistical ideas that use a probability distribution over parameter space. The first part describes the axiomatic basis in the concept of coherence and the implications of this for sampling theory statistics. The second part discusses the use of Bayesian ideas in many branches of statistics."

"Indonesia merupakan negara di dunia yang memiliki aktivitas seisimik yang tinggi. Jawa barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang rawan terjadi gempa, karena di daerah Jawa Barat terdapat zona subduksi dan sesar geser. Kemunculan gempa berkekuatan besar dapat menyebabkan kerusakan dan menelan banyak korban jiwa. Oleh karena itu, ingin diketahui berapa probabilitas terjadinya gempa bumi berkekuatan besar di daerah Jawa Barat. Hal ini bertujuan untuk memprediksi kapan dan dimana gempa yang berkekuatan besar itu akan berpotensi besar terjadi. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah pemodelan Bayesian. Penelitian ini menggunakan data gempa bumi di Jawa Barat pada tahun 1960-2009. Data tersebut berupa variabel lintang, bujur, kedalaman pusat gempa, dan kekuatan gempa. Variabel lintang, bujur, dan kedalaman pusat gempa digunakan untuk mengelompokkan titik-titik gempa menjadi wilayah-wilayah rawan gempa dengan menggunakan metode two step cluster. Selanjutnya, pemodelan bayesian dilakukan di setiap wilayah rawan gempa tersebut untuk memprediksi probabilitas kemunculan gempa berkekuatan besar di daerah ini. Ternyata wilayah yang memiliki potensi kemunculan gempa berkekuatan besar yang cukup tinggi adalah kabupaten Garut, Bandung, dan laut Indonesia."

"ABSTRAKAnalisis survival merupakan analisis statistika yang digunakan untuk menyelidiki waktu tahan hidup suatu benda atau individu pada keadaan tertentu. Dalam melakukan analisis survival dibutuhkan data survival yang meliputi waktu survival dan status waktu survival dari objek yang diteliti. Data survival yang diperoleh dapat berupa data lengkap atau data tidak lengkap. Data tidak lengkap data tersensor dapat berupa data tersensor kanan, kiri, atau interval. Data tersensor kanan dapat berupa data tersensor kanan tipe I atau data tersensor kanan tipe II. Dalam penelitian ini akan digunakan data tersensor kanan tipe II. Fungsi survival yang akan digunakan adalah fungsi survival dari distribusi Lomax. Distribusi Lomax memiliki dua paremeter, yaitu parameter bentuk dan parameter skala. Dalam penelitian ini, parameter yang akan ditaksir adalah parameter bentuk dengan asumsi parameter skala telah diketahui. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Bayes. Penelitian ini akan menggunakan prior Gamma sebagai distribusi conjugate prior dan fungsi Loss yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah balanced squared error loss function BSELF .

---

ABSTRACTSurvival analysis is a statistical analysis used to investigate the life time of an object or an individual in a special case. In survival analysis, survival data is needed which includes the survival time and status of the survival time of the object under study. The survival data obtained can be either complete data or incomplete data. Incomplete data censored data can be either right, left, or interval censored data. The right censored data can be either right censored data type I or type II. In this study will be used the right censored data type II. The survival function to be used is the survival function of the Lomax distribution. The Lomax distribution has two parameters, that is the shape parameter and the scale parameter. In this study, the parameter will be estimate is the shape parameter with the assumption of scale parameters has been known. The method used in this study is Bayes method. This study will use prior Gamma as conjugate prior distribution and Loss function will be used in this study is balanced squared error loss function BSELF."

"Dalam Penelitian ini akan dicari taksiran mean stratum pada sampling acak stratifikasi. Pada sampling acak stratifikasi, seringkali hanya tersedia beberapa pengamatan pada masing-masing strata. Kecilnya ukuran sampel akan menyebabkan penaksir langsung dari mean stratum menjadi kurang tepat. Metode alternatif yang dapat digunakan untuk menaksir mean dari stratum adalah dengan menggunakan metode Empirical Bayes. Metode Empirical Bayes digunakan untuk mencari taksiran mean stratum pada sampling acak stratifikasi dengan cara menggabungkan informasi awal atau informasi yang telah tersedia sebelumnya tentang parameter yang akan ditaksir dengan informasi dari data sampel. Informasi awal disebut juga informasi prior. Penggabungan dari informasi prior dan informasi dari data akan menghasilkan informasi posterior. Dalam metode Empirical Bayes, informasi prior tidak tersedia sehingga informasi prior diestimasi dari data.

---

In this research will find the estimated stratum mean in stratified random sampling. In the stratified random sampling, often only available a few observations in each strata. The small sample size would cause a direct estimator of the mean stratum becomes less precise. Alternative methods that can be used to estimate the mean of the stratum is to use the Empirical Bayes method. Empirical Bayes methods used to find the estimated mean stratum in stratified random sampling by combining the initial information or information that has been available previously on the parameters to be estimated with information from the data sample. Preliminary information also known as prior information. The incorporation of prior information and information from the data will result in posterior information. In the Empirical Bayes method, prior information is not available so the information estimated from prior data."

"Tugas akhir ini membahas penaksiran parameter 0 (probabilitas sukses) pada m distribusi binmial, dimana ada keterkaitan antar parameter 0 pada masing-masing populasi. metode penaksiran yang digunakan adalah metode Bayes. pada metode ini, prosedur yang dilakukan meliputi transformasi parameter 0 ke bentuk logit yaitu a, penentuan prior dan likelihood, pembentukan posterior, modifikasi likelihood, hingga akhirnya diperoleh m taksiran dari a yang akan digunakan untuk menaksir 0 pada tiap populasi. hasil yang diperoleh diaplikasikan pada penaksiran proporsi jumlah perempuan di 10 kursus pada suatu lembaga"