Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam kurun waktu beberapa tahun terakhir ini dunia sedang menghadapi bahaya dari pandemi serta peperangan atau konflik antar negara. Kasus seperti pandemi dan konflik atau perang antar negara merupakan kejadian atau kondisi ekstrim yang dapat terjadi kapan saja dan menimbulkan banyak korban jiwa. Oleh karena itu, diperlukan pemodelan yang dapat mengakomodir mortalitas akibat kejadian ekstrim tersebut. Model Lee-Carter merupakan sebuah model yang menggunakan data tingkat mortalitas dari kelompok usia yang diamati dari waktu ke waktu. Untuk mengakomodir tingkat mortalitas ekstrim, model Lee-Carter dimodifikasi menggunakan Extreme Value Theory (EVT) yang disebut dengan Model EVT modified Lee-Carter. Pendekatan EVT yang digunakan adalah pendekatan Peak Over Threshold (POT) dengan Generalized Pareto Distribution (GPD). Model ini diimplementasikan pada data tingkat mortalitas Indonesia tahun 1998 untuk peramalan tingkat mortalitas periode pandemi Covid-19 tahun 2021 dan 2022. Dalam pemodelan GPD, didapatkan nilai threshold sebesar 0,02. Untuk nilai yang berada di atas threshold, dimodelkan dengan GPD dan nilai yang berada dibawah threshold dimodelkan dengan distribusi normal dan empiris. Hasil yang didapatkan dari nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah model Extreme Value Theory Modified Lee-Carter distribusi empiris memberikan nilai MAPE terkecil sebesar 12,156%. Sementara itu, model Extreme Value Theory Modified Lee-Carter distribusi normal memiliki nilai MAPE sebesar 13,175% dan model Lee-Carter biasa sebesar 13,343% dalam peramalan tingkat mortalitas Indonesia pada kelompok usia yang mengalami kejadian ekstrim.

---

In the last few years the world has been facing danger from pandemics and wars or conflicts between countries. Cases such as pandemics and conflicts or wars between countries are extreme events or conditions that can occur at any time and cause many casualties. Therefore, modeling is needed that can accommodate mortality due to extreme events. The Lee-Carter model is a model that uses mortality rate data from age groups observed over time. To accommodate extreme mortality rates, the Lee-Carter model was modified using Extreme Value Theory (EVT) which is called the modified Lee-Carter EVT Model. The EVT approach used is the Peak Over Threshold (POT) approach with Generalized Pareto Distribution (GPD). This model was implemented on Indonesian mortality rate data in 1998 to forecast mortality rates for the Covid -19 pandemic period in 20 21 and 2022. In GPD modeling, a threshold value of 0.02 is obtained . For values that are above the threshold, they are modeled with GPD and values that are below the threshold are modeled with a normal and empirical distribution. The results obtained from the Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values are that the Extreme Value Theory Modified Lee-Carter empirical distribution model gives the smallest MAPE value of 12.156%. Meanwhile, the Extreme Value Theory Modified Lee-Carter normal distribution model has a MAPE value of 13.175% and the regular Lee-Carter model is 13.343% in predicting Indonesia's mortality rate in age groups that experience extreme events."

"ABSTRAKMengetahui mortality rate pada masa mendatang sangat dibutuhkan perusahaan asuransi jiwa untuk dapat menentukan besarnya premi yang harus dibayarkan kepada perusahaan tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan peramalan tingkat mortalita di Indonesia dengan menggunakan Model Lee-Carter Klasik dan Model Lee-Carter Umum. Selanjutnya, pada model Lee-Carter klasik akan dilakukan estimasi parameter menggunakan 2 cara yang berbeda, cara pertama menggunakan metode Least Square dan Singular Value Decomposition SVD dan cara kedua menggunakan metode Least Square dan Newton Raphson. Sedangkan pada model Lee-Carter umum akan dilakukan estimasi parameter menggunakan metode Least Square dan metode Newton Raphson. Hasil dari estimasi parameter tersebut akan dibandingkan berdasarkan masing-masing model dan metode yang digunakannya. Selanjutnya, hasil estimasi parameter yang bergantung terhadap waktu akan digunakan dalam peramalan tingkat mortalita menggunakan metode Neural Network. Hasil peramalan berupa tabel tingkat mortalita di Indonesia pada masa mendatang.

---

ABSTRACT Knowing future mortality rate is needed by assurance company to decide the value of the premium which has to be paid by the company. this research will forecast the mortality rate in Indonesia by using classical Lee Carter Model and Umum Lee Carter model. Than Lee Carter classical model will be estimated the parameter by using two different mothod. First method is by using Singular Value Decomposition SVD and the second method is by using Least Square and Newton Raphson. The result of parameter estimation will be compared based on each model and method. Then, the result depends on time which will be used in mortality forecasting by using neural network. The result is a table about the mortality rate in the future."

"Jika informasi mengenai tingkat mortalitas untuk beberapa periode ke depan bisa didapatkan di masa sekarang maka perencanaan keuangan dan kebijakan yang akan diambil diharapkan dapat lebih baik dan terarah. Dalam penelitian ini, model yang digunakan untuk menghitung tingkat mortalitas adalah model Lee-Carter. Kemudian tingkat mortalitas pada masa mendatang akan diramalkan menggunakan bantuan metode ARIMA Auto Regressive Integrated Moving Average . Proses peramalan akan diimplementasikan menggunakan perangkat lunak R. Hasil akhir peramalan akan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik.

---

If information about the mortality rate for some future periods can be obtained in the present then the financial planning and policy to be taken are expected to be better and directed. The model used to calculate the mortality rate in this paper is the Lee Carter model. Then future mortality rates will be forecast with the use of the ARIMA Auto Regressive Integrated Moving Average method. Meanwhile, the forecasting process will be implemented using software R. The final result of forecasting will be presented in tabular and graphical form."

"Dampak dari letak geografis Indonesia yang diapit dua samudera dan dikelilingi laut membuat Indonesia memiliki laju konveksi yang tinggi. Hal ini menyebabkan banyaknya awan konveksi dan kelimpahan hujan sepanjang tahun sehingga informasi mengenai hujan merupakan hal yang penting terutama untuk sektor pertanian. Kejadian hujan dipengaruhi oleh karakteristik awan, diantaranya ketinggian dan temperatur yang dapat diukur menggunakan instrumen radar dan satelit. Pada penelitian ini, dilakukan estimasi kejadian hujan dengan meninjau karakteristik ketinggian dan temperatur awan bulan Desember 2021 di Provinsi Lampung menggunakan tree-based ensemble learning. Hasil dari studi ini akan menunjukkan algoritma terbaik yang dapat mengklasifikasikan kejadian hujan berdasarkan ketinggian dan temperatur awan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil MCC pada Random Forest sebesar 0.125, Light Gradient Boosting Machine sebesar 0.229, Adaptive Boosting sebesar 0.135, dan Extreme Gradient Boosting sebesar 0.227. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk klasifikasi biner kejadian hujan berdasarkan data ketinggian dan temperatur awan adalah algoritma Light Gradient Boosting Machine.

---

The geographical location of Indonesia, situated between two oceans and surrounded by seas, leads to high convective activity. This results in abundant convective clouds and rainfall throughout the year, making rainfall information crucial, especially for the agricultural sector. Rainfall events are influenced by cloud characteristics, including height and temperature, which can be measured using radar and satellite instruments. In this study, rainfall events were estimated by examining the characteristics of cloud height and temperature in December 2021 in Lampung Province using tree-based ensemble learning. The results of this study will indicate the best algorithm for classifying rainfall events based on cloud height and temperature. Based on the research conducted, the MCC results were found to be 0.125 for Random Forest, 0.229 for Light Gradient Boosting Machine, 0.135 for Adaptive Boosting, and 0.227 for Extreme Gradient Boosting. The analysis results indicate that the best algorithm for binary classification of rainfall events based on cloud height and temperature data is the Light Gradient Boosting Machine algorithm."

"Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu penyakit menular yang menyebabkan kematian di dunia. TB disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis dan umumnya menyerang paru-paru. Berbagai pendekatan matematika telah dilakukan dalam menganalisis penyebaran TB. Pada skripsi ini, dikonstruksi model matematika penyebaran TB dengan pendekatan sistem persamaan diferensial dimana populasi manusia dibagi menjadi empat kompartemen. Fakta penting yang dipertimbangkan dalam model ini adalah adanya manusia yang terinfeksi TB laten dan intervensi perawatan terpantau. Selanjutnya, model tersebut dikembangkan menjadi masalah kontrol optimal untuk memperoleh strategi intervensi yang optimal dalam mengendalikan sistem dinamik yang digambarkan oleh variabel state (manusia) dan variabel kontrol (intervensi perawatan terpantau). Masalah kontrol optimal dikonstruksi dengan menggunakan prinsip minimum Pontryagin. Kajian analitik meliputi analisis eksistensi dan kestabilan secara lokal dan global dari titik-titik keseimbangan model dan hubungannya dengan bilangan reproduksi dasar (R_0). Selanjutnya, simulasi numerik terhadap model dengan membuat berbagai skenario kontrol dan analisis efektivitas biaya untuk mengetahui strategi yang terbaik. Analisis efektivitas biaya pada skripsi ini menggunakan dua pendekatan, yaitu IAR (Infection Averted Ratio) dan ACER (Average Cost-Effectiveness Ratio). Dari hasil simulasi numerik, diperoleh bahwa skenario terbaik dalam upaya mereduksi kasus infeksi TB dengan biaya yang efektif adalah melakukan intervensi perawatan terpantau sejak awal infeksi dengan kontrol bergantung waktu.

---

Tuberculosis (TB) is one of the infectious diseases that causes death worldwide. TB is caused by Mycobacterium tuberculosis which commonly attacks the lungs. Various mathematical approaches have been used to analyze the spread of TB. In this thesis, the mathematical model of TB transmission is constructed using the approach of an ordinary differential equation system, where the human population is divided into four subpopulations. Important facts considered in the model are the existence of latent TB and monitored treatment intervention. Furthermore, the model was developed into an optimal control problem to obtain the optimal intervention strategy in controlling the dynamic system described by state variables (humans) and control variables (monitored treatment intervention). The optimal control problem is constructed by using Pontryagin minimum principle. Analytical study including an analysis of the existence of equilibrium points, local and global stability of the equilibrium points, and how they related to the basic reproduction number (R_0). Then, numerical simulations were carried out by making several control scenarios and cost-effectiveness analysis to find out the best strategy. Cost-effectiveness analysis in this thesis used two approaches, namely IAR (Infection Averted Ratio) and ACER (Average Cost-Effectiveness Ratio). From the results of the numerical simulation, the best strategy to reduce TB infection with effective cost is to do the monitored treatment in the early infection with time dependent control."

"Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus dengue melalui gigitan nyamuk betina Aedes aegypti dan Aedes albocpictus (Kementerian Kesehatan RI, 2022). Hingga saat ini, belum ditemukan obat antivirus yang dapat menghilangkan virus DBD secara sempurna. Dilain pihak, penggunaaan bakteri Wolbachia telah menarik banyak perhatian sebagai alternatif solusi penanganan DBD (Li & Liu, 2021). Penelitian menemukan bahwa ketika nyamuk Aedes aegypti telah terinfeksi Wolbachia, bakteri yang ada dalam tubuh nyamuk dapat menghambat proses replikasi virus DBD pada nyamuk sehingga nyamuk memiliki kemungkinan yang kecil untuk menyebarkan virus ke manusia serta nyamuk tidak langsung terinfeksi apabila menghisap darah manusia dengan virus penyebab DBD (WMP, 2022). Pada skripsi ini, akan dibangun model penyebaran DBD dengan intervensi bakteri Wolbachia. Selanjutnya, dari model yang telah dibangun akan dilakukan kajian analitik yang meliputi analisis eksistensi serta kestabilan dari titik-titik keseimbangan dari model dan analisis nilai bilangan reproduksi dasar yang diperoleh (R0). Lalu, akan dilakukan simulasi numerik yang meliputi analisis elastisitas setiap kompartemen di titik endemik, analisis elastisitas dan sensitivitas R0, analisis sensitivitas lokal sistem dinamik, serta simulasi autonomous dari model. Penelitian yang akan dilakukan ini diharapkan memberikan pemahaman baru mengenai pengaruh efek dari bakteri Wolbachia pada populasi nyamuk dalam pengendalian penyebaran penyakit DBD.

---

Dengue is a disease caused by a viral infection of dengue through the bite of female Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes (Kementerian Kesehatan RI, 2022). Until now, no antivirus drugs have been found to eliminate the dengue virus perfectly. On the other hand, the use of Wolbachia bacteria has attracted a lot of attention as an alternative solution to the handling of dengue spread (Li & Liu, 2021). Study results found that when the Aedes aegypti mosquito was infected with Wolbachia, the bacteria present in its host’s body can inhibit the replication process of the dengue virus in mosquitoes so that mosquitoes have a slight possibility of spreading the dengue virus to humans and mosquitoes are not directly infected when sucking human blood with the dengue virus that causes dengue (WMP, 2022). In this thesis, a model will be built on the spread of dengue with the intervention of Wolbachia bacteria. Furthermore, from that model has been built, an analytical study will be carried out which includes an analysis of the existence and stability of the equilibrium points of the model, also the analysis of the value of the basic reproduction number (R0) obtained. Then, a numerical simulation will be carried out which includes elasticity analysis of every compartment on endemic equilibrium points, elasticity and sensitivity analysis on basic reproduction number (R0), local sensitivity analysis on the dynamical system, and autonomous simulation of the model. This research that will be done is expected to provide a new understanding of the influence of the effects of the Wolbachia bacteria in mosquito populations in controlling the spread of dengue."

"Demam berdarah dengue (DBD) merupakan salah satu vector-borne diseases yang disebabkan oleh virus dengue dan ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypti dan Aedes Albopictus. Penyakit DBD dapat dibedakan menjadi dua, yaitu DBD tanpa gejala dan dengan gejala. Salah satu strategi untuk menangani DBD adalah penemuan kasus aktif, yaitu proses identifikasi terhadap orang yang diduga menderita DBD menggunakan tes diagnostik. Setelah terkonfirmasi, penderita DBD akan diberikan perawatan. Pada skripsi ini digunakan model matematika untuk melihat bagaimana peran penemuan kasus aktif dalam pengendalian DBD. Model dibentuk menggunakan sistem persamaan diferensial biasa nonlinier berdimensi sembilan dan melibatkan dua populasi yaitu manusia dan nyamuk. Populasi manusia dibagi menjadi tujuh subpopulasi, sedangkan populasi nyamuk dibagi menjadi dua subpopulasi. Dari model, dilakukan kajian analitik yang meliputi analisis nilai bilangan reproduksi dasar , analisis keberadaan dan kestabilan titik keseimbangan bebas penyakit dan titik keseimbangan endemik. Dilakukan kajian numerik meliputi analisis sensitivitas dan elastisitas terhadap R0, analisis sensitivitas lokal sistem dinamik serta simulasi autonomous dari model. Berdasarkan kajian analitik yang dilakukan, diperoleh bahwa titik keseimbangan bebas penyakit stabil asimtotik lokal pada R0<1. Pada  R0 = 1, model dapat mengalami bifurkasi maju atau mundur. Sehingga titik endemik dapat muncul ketika  R0<1. Hasil kajian numerik yang dilakukan menunjukkan bahwa penemuan kasus aktif dapat mereduksi jumlah manusia terinfeksi dalam populasi.

---

Dengue is one of the vector-borne diseases caused by the dengue virus and transmitted by Aedes Aegypti and Aedes Albopictus mosquitoes. Dengue can be divided into asymptomatic and symptomatic. One strategy to control dengue is active case finding. Active case finding aims to find dengue cases that have not been detected using diagnostic tests. Once confirmed, dengue sufferers will receive treatment. This thesis uses a mathematical model to examine the role of active case finding in dengue control. The model will use a nine-dimensional nonlinear differential equation system and involves two populations, humans and mosquitoes. The human population is divided into seven subpopulations, and the mosquito population is divided into two subpopulations. From the model, an analytical study will be carried out including analysis of the basic reproduction number (R0), existence and stability of disease-free equilibrium points and endemic equilibrium points. Next, a numerical study will be conducted in this thesis including sensitivity and elasticity analysis of R0, local sensitivity analysis of the dynamic system, and autonomous simulation of the model. Analysis of the model shows that disease-free equilibrium is globally asymptotically stable when R0<1. Furthermore, when R0=1, the model can perform forward or backward bifurcation. Numerical studies show that increasing the active case finding rate will reduce the number of infected humans in the population."

"Dalam proyek konstruksi, informasi akurat mengenai kondisi bawah permukaan dibutuhkan untuk menghindari potensi kegagalan di masa depan. Penelitian ini dilakukan untuk memenuhi kebutuhan pencitraan kondisi bawah permukaan yang akurat di proyek konstruksi Karangsambung. Studi ini membandingkan efektivitas penerapan metode inversi Least square dan Robust pada tomografi resistivitas 3D terhadap gorong-gorong dan tanah timbunan menggunakan program RES3DINV. Metode inversi Least Square bertujuan untuk meminimalkan selisih kuadrat antara data observasi dan model, sedangkan metode inversi Robust dirancang untuk mengurangi pengaruh noise. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode mampu mencitrakan objek gorong-gorong dan tanah timbunan, namun memiliki keunggulannya masing-masing. Model inversi Least Square memiliki hasil yang lebih representatif untuk pencitraan tanah timbunan dengan rentang resistivitas yang diperoleh sebesar 1-6 Ωm dengan tebal lapisan 1-2.6 m. Sementara, inversi Robust memiliki hasil yang lebih representatif untuk pencitraan gorong-gorong dengan rentang resistivitas yang diperoleh sebesar 50-1500 Ωm dengan volume sebesar 21.64 m³.

---

In construction projects, accurate information about subsurface conditions is essential to avoid potential future failures. This study was conducted to meet the need for precise subsurface imaging in the Karangsambung construction project. The study compares the effectiveness of the Least Square and Robust inversion methods in 3D resistivity tomography for culverts and embankments using the RES3DINV program. The Least Square inversion method aims to minimize the squared differences between observed data and the model, while the Robust inversion method is designed to reduce the influence of noise. The results indicate that both methods are capable of imaging culverts and embankments, each with its advantages. The Least Square inversion model provides more representative results for imaging embankments, with a resistivity range of 1-6 Ωm and a layer thickness of 1-2.6 meters. Conversely, the Robust inversion method yields more accurate results for imaging culverts, with a resistivity range of 50-1500 Ωm and a volume of 21.64 m³"

"Sebagai BUMN yang bergerak di bidang energi, PT Pertamina (Persero) harus memastikan distribusi BBM Subsidi tepat sasaran dan tidak terjadi penyalahgunaan. Dalam upaya tersebut, mulai 1 Juli 2022 Pertamina melakukan uji coba program Subsidi Tepat, di mana konsumen BBM Subsidi yang memiliki kendaraan roda empat harus mendaftarkan kendaraannya untuk dapat membeli Pertalite atau Biosolar. Salah satu cara pendaftaran program Subsidi Tepat dapat dilakukan di aplikasi digital MyPertamina, suatu aplikasi loyalitas untuk seluruh pelanggan produk Pertamina yang dapat diunduh di toko aplikasi digital Play Store. Hingga awal Maret 2023, aplikasi MyPertamina telah diunduh sebanyak lebih dari 10 juta kali di Play Store. Namun, penilaian (rating) yang diberikan pengguna di Play Store hanya mencapai 2,9/5. Angka tersebut cukup kecil jika dibandingkan dengan aplikasi layanan pemerintah lainnya yang memiliki jumlah unduhan serupa. Dengan banyaknya jumlah pengunduh dan rendahnya rating dari pengguna, ulasan pengguna perlu dianalisis untuk memastikan kinerja aplikasi MyPertamina. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan menerapkan pendeteksian topik menggunakan model BERT-EFCM untuk menganalisis topik-topik mengenai aplikasi MyPertamina pada ulasan pengguna di Play Store dan akan menerapkan analisis sentimen menggunakan model BERT-NN untuk menganalisis sentimen yang diekspresikan pada setiap topik yang dibahas mengenai aplikasi MyPertamina pada ulasan pengguna di Play Store. Hasil penelitian menunjukkan terdapat tiga topik yang dibahas mengenai aplikasi MyPertamina yaitu, penggunaan aplikasi untuk pembelian BBM di SPBU, pendaftaran dan layanan yang terkait dengan aplikasi, dan evaluasi pengguna terhadap aplikasi. Pada keseluruhan topik, mayoritas pengguna memberikan sentimen negatif dengan perbandingan sentimen sebagai berikut: 84% negatif dan 16% positif untuk topik pertama, 85% negatif dan 15% positif untuk topik kedua, serta 80% negatif dan 20% positif untuk topik ketiga.

---

As a state-owned enterprise in the energy sector, PT Pertamina (Persero) must ensure the targeted distribution of subsidized fuel (BBM) and prevent misuse. In this effort, starting from July 1, 2022, Pertamina initiated a pilot program called "Subsidi Tepat" (Precise Subsidy), where BBM Subsidi consumers with four-wheeled vehicles are required to register their vehicles in order to purchase Pertalite or Biosolar. One of the registration methods for the Subsidi Tepat program is through the MyPertamina digital application, a loyalty application for all Pertamina product customers that can be downloaded from the Play Store digital application store. Until early March 2023, the MyPertamina application has been downloaded more than 10 million times from the Play Store. However, the user ratings given in the Play Store only reach 2,9/5. This rating is relatively low compared to other government service applications with a similar number of downloads. With a large number of downloads and low user ratings, it is necessary to analyze user reviews to ensure the performance of the MyPertamina application. Based on this, this research will apply topic detection using the BERT-EFCM model to analyze the topics discussed in user reviews of the MyPertamina application in the Play Store. It will also apply sentiment analysis using the BERT-NN model to analyze the sentiments expressed for each topic related to the MyPertamina application in user reviews on the Play Store. The research results show three topics discussed regarding the MyPertamina application: the use of the application for purchasing BBM at gas stations, registration and related services, and user evaluations of the application. Overall, the majority of users express negative sentiments with the following sentiment ratios: 84% negative and 16% positive for the first topic, 85% negative and 15% positive for the second topic, and 80% negative and 20% positive for the third topic."