Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPada skripsi ini dibahas mengenai model SIR-UV penyebaran Demam Berdarah Dengue (DBD) dengan mempertimbangkan faktor bias intervensi rawat inap yang melibatkan kompartemen manusia dan nyamuk, kemudian model disederhanakan dengan menggunakan Quasi-Steady State Approximation (QSSA). Pada model ini didapatkan dua jenis titik keseimbangan, yaitu titik keseimbangan bebas penyakit (Disease-Free Equilibrium) dan titik keseimbangan endemik (Endemic Equilibrium). Dari model matematika ini, dapat diperoleh juga nilai bilangan reproduksi dasar atau basic reproduction number (R0) yang merupakan ambang batas dimana penyakit dikatakan endemik atau tidak dalam populasi. Selain itu, dilakukan juga analisis sensitivitas basic reproduction number (R0), serta simulasi atas model untuk setiap kasus yang menggambarkan perilaku dan kestabilan disekitar titik kesetimbangan. Melalui simulasi, diperoleh hasil bahwa untuk mengurangi penyebaran penyakit DBD tidak dapat hanya dengan menggalakkan program rawat inap terhadap individu manusia terinfeksi, akan tetapi harus juga memperhatikan tingkat higienitas rumah sakit.

---

ABSTRACTThis undergraduate thesis discussed SIR-UV model of dengue spread considering bias effect caused by hospitalization which involves human and mosquito compartments, and then this model will be simplified by using Quasi-Steady State Approximation (QSSA). In this model, there will be two types of equilibrium points, they are Disease-Free Equilibrium and Endemic Equilibrium. Basic reproduction number (R0) will also be obtained from this model, which is the threshold whether the disease is said to be endemic or not in the population. In addition, sensitivity analysis of the basic reproduction number (R0) is also carried out, as well as simulation of the model for each case that describes the behavior and stability around the equilibrium point. Through the simulation, the results are, to reduce the transmission of dengue disease can not only by promoting inpatient programs for infected human individuals, but we also must pay attention to the level of hospital hygiene."

"ABSTRAKEko-epidemiologi adalah ilmu yang menggabungkan model penyebaran penyakit dengan interaksi antara dua atau lebih spesies. Dalam tesis ini dilakukan konstruksi model ekoepidemiologi yang menggambarkan interaksi antara burung Nila dan Pelecanidae dengan infeksi pada Tilapia. Keracunan (botulisme) pada populasi ikan Nila disebabkan karena infeksi akibat bakteri Vibrio vulnivicus yang dapat ditularkan melalui predasi. Model matematika dari persamaan diferensial biasa non linier orde lima terbentuk dengan membagi populasi menjadi populasi bakteri (Vibrio vulnivicus), populasiIkan nila rentan dan tertular, populasi burung Pelecanidae rentan dan tertular. Proses infeksi pada ikan nila dimodelkan dengan fungsi respon Holling Type II. Analisis matematika digunakan untuk mencari titik-titik kesetimbangan dan kestabilan titik-titik tersebut ekuilibrium menggunakan pendekatan linierisasi (matriks Jacobian). Simulasi numerik diberikan untuk menunjukkan bagaimana faktor penyakit dalam populasi mangsa mempengaruhi predator dan interaksi mangsa. Dari model eko-epidemiologi, ada tujuh titik ekuilibrium dengan empat titik ekuilibrium tidak stabil dan tiga titik ekuilibrium stabil dengan kondisi.ABSTRACTEco-epidemiology is a science that combines models of disease spread with interactions between two or more species. In this thesis, we construct an ecoepidemiological model that describes the interaction between tilapia and Pelecanidae and infection in tilapia. Toxicity (botulism) in the Tilapia population is caused by infection due to the Vibrio vulnivicus bacteria which can be transmitted through predation. The mathematical model of the fifth order non-linear ordinary differential equation is formed by dividing the population into bacterial populations (Vibrio vulnivicus),Tilapia are vulnerable and infected, the population of Pelecanidae birds is vulnerable and infected. The infection process in tilapia is modeled by the Holling Type II response function. Mathematical analysis is used to find equilibrium points and the stability of these points is equilibrium using the linearization approach (Jacobian matrix). Numerical simulations are provided to show how disease factors in prey populations affect predator and prey interactions. From the eco-epidemiological model, there are seven equilibrium points with four unstable equilibrium points and three stable equilibrium points with conditions."

"Badak putih (Ceratotherium simum) merupakan spesies badak yang dikategorikan ham- pir terancam punah di dunia. Sebagian besar populasi badak putih dapat ditemukan di Afrika Selatan. Menurut International Union for Conservation of Nature (IUCN), diper- lukan strategi untuk melestarikan dan meningkatkan populasi badak putih. Oleh karena itu, model matematika dari strategi translokasi badak putih akan diperkenalkan. Model dibangun dengan membagi populasi badak putih menjadi empat subpopulasi berdasarkan habitat dan kedewasaannya. Dari analisis matematis, kita memperoleh tiga jenis titik keseimbangan. Selanjutnya, diselidiki eksistensi dan kriteria stabilitas lokal dari titik- titik keseimbangan ini secara analitis dan numerik. Hal ini menunjukkan bahwa, ketika strategi translokasi diterapkan dengan cara yang tepat, translokasi dapat meningkatkan laju pertumbuhan badak putih populasi baik di habitat sumber maupun translokasi.

---

White rhinoceros (Ceratotherium simum) is a species of rhino that is categorized as near threatened in the world. Most population of white rhino can be found in South Africa. According to International Union for Conservation of Nature (IUCN), a strategy is needed to conserve and increase the white rhino population. Hence, a mathematical model of the white rhino translocation strategy will be introduced. The model is constructed by dividing the white rhino population into four subpopulations based on their habitat and maturity. From the mathematical analysis, we obtain three types of equilibrium points. Furthermore, we investigate the existence and local stability criteria of these equilibrium points analytically and numerically. It is shown that, when translocation rate implemented in a proper way, translocation can accelerate the growth rate of the white rhino population both in the source or translocation habitat."

"Optimisasi portofolio saham bertujuan untuk memberikan return yang maksimal dan risiko yang minimum. Salah satu cara untuk mendapatkan portofolio optimum adalah diversifikasi. Diversifikasi adalah pemilihan portofolio dengan mempertimbangkan pengalokasian dana ke berbagai saham yang berbeda dengan tujuan penyebaran risiko. Pada skripsi ini, algoritma Extension of Nondominated Sorting and Local Search (e-NSLS) digunakan untuk menghitung proporsi setiap saham. Kemudian, untuk mencari portofolio optimum dari proporsi yang telah diperoleh, digunakan model optimisasi portofolio Possibilistic Semiabsolute Deviation yang mempertimbangkan biaya transaksi, kendala kardinalitas, dan kendala kuantitas, dengan asumsi return setiap saham adalah bilangan fuzzy. Metode ini menghasilkan nilai tertinggi dari rata-rata return sebesar 36,04% dan Sharpe Ratio sebesar 28,75, yang lebih tinggi daripada S&P 500 Index dengan rata-rata return 12,34% dan Sharpe Ratio 2,7.

---

Stock portfolio optimization aims to provide maximum return and minimum risk. One way to get an optimum portfolio is diversification. Diversification is portfolio selection by considering allocation funds to different stocks with aim to spreading the risk. In this thesis, Extension of Nondominated Sorting and Local Search (e-NSLS) is used to calculate the proportion of each stock. Then, to find the optimum portfolio from proportions that have been obtained, we use Possibilistic Semiabsolute Deviation model, which considers transaction costs, cardinality constraints, and quantity constraints, and assuming the return of each stock is fuzzy numbers. This method produces the highest value of the average return 36,04% and Sharpe Ratio 28,75, which is higher than the S&P Index with an average return 12,34% and Sharpe Ratio 2,7."

"ABSTRACTCampak (morbili atau measles) adalah penyakit sangat menular yang disebabkan oleh virus dalam keluarga Paramyxovirus melalui kontak langsung dan udara. Di Indonesia, sejak tahun 2014 hingga Juli 2018, Kementerian Kesehatan mencatat terdapat 57.056 kasus terduga campak dan rubella (campak Jerman), dengan 8.964 kasus di antaranya merupakan kasus positif campak. Pada skripsi ini dibahas mengenai model matematis yang digunakan untuk menggambarkan perilaku dari data insiden lapangan penyakit campak di DKI Jakarta. Pada model tersebut, estimasi parameter laju penularan penyakit campak dilakukan agar parameter dapat menggambarkan data insiden lapangan penyakit campak di DKI Jakarta. Pendekatan yang digunakan dalam estimasi parameter adalah teori kontrol optimal dengan metode langsung yang meminimumkan selisih antara hasil I simulasi dan I data insiden penyakit campak di DKI Jakarta. Simulasi dilakukan untuk membahas skenario yang mungkin dapat menghasilkan estimasi parameter β terbaik. Hasil simulasi numerik menunjukkan bahwa hasil estimasi parameter terbaik diperoleh jika menggunakan dengan 1 sebagai koefisien pemberat pada selisih antara hasil simulasi I dan data I. Hasil simulasi numerik juga menunjukkan bahwa hasil estimasi parameter hanya baik digunakan untuk menghampiri satu periode kejadian penyakit campak, tetapi kurang baik dalam memprediksi kejadian campak di masa mendatang.

---

ABSTRACTMeasles is a highly contagious disease caused by a virus in the Paramyxovirus family through direct contact and air. In Indonesia, from 2014 to July 2018, Ministry of Health noted 57,056 cases of suspected measles and rubella, with 8,964 cases were positive cases of measles. In this thesis, a mathematical model explaining the behavior of incident data of measles in DKI Jakarta, is discussed. On the model, parameter of the rate of transmission of measles ( ) is estimated so the parameter could describe the behavior from incident data of measles in DKI Jakarta. The approach used is the optimal control theory with the direct method which minimizes the difference between the simulation results and the incident data in DKI Jakarta. Simulations are carried out to disscus which scenario that can provide the best parameter estimation. The numerical simulation results indicate that the estimated parameter is best generated if with 1 as the weight coefficient on the difference between the results of the I simulation and I data. Numerical simulation results also show that the results of parameter estimation are only good for approaching a period of measles incidence, but not good at predicting the incidence of measles in the future."

"ABSTRAK

Pada penelitian ini diterapkan algoritma FABIAS (Factor Analysis for Bicluster Acquisition: Sparseness Projection) untuk mendeteksi biomarker penyakit Alzheimer pada dataset berupa 54675 data microarray ekspresi gen penyakit Alzheimer dari 161 sampel. Penelitian ini terdiri dari ekstraksi data dan seleksi gen, ekstraksi bicluster, interpretasi biologis untuk setiap bicluster, dan pendeteksian biomarker penyakit Alzheimer pada dataset yang diteliti. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ditemukan pada 3 daerah otak yakni daerah HIP, daerah PC, dan daerah VCX. Gen-gen biomarker penyakit Alzheimer tersebut antara lain gen BIN1, SORL1, dan CLU. Penemuan tiga gen biomarker penyakit Alzheimer dari beberapa bicluster yang dihasilkan dari penerapan algoritma FABIAS ini membuka kemungkinan adanya gen biomarker penyakit Alzheimer yang baru dari bicluster lain dengan sampel berkondisi sakit.

---

ABSTRACT

---

In this research, FABIAS algorithm (Factor Analysis for Bicluster Acquisition: Sparseness Projection) was applied to detect biomarkers of Alzheimer`s Disease in a dataset of 54.675 gene expression microarray data from 161 samples. This study consisted of data extraction and gene selection, bicluster extraction, biological interpretation of each bicluster, and biomarker detection of Alzheimer`s disease in the dataset. The results obtained from this study were found in 3 brain regions namely the HIP area, PC area, and VCX area. The biomarker of Alzheimer`s disease include BIN1, SORL1, and CLU genes. The discovery of three biomarker genes from some biclusters resulting from implementation of the FABIAS algorithm opens up the possibility of finding new Alzheimer`s disease biomarker gene from other bicluster with sick condition samples.

"

"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, terutama untuk kanker prostat. Penyakit ini adalah jenis kanker yang paling umum untuk pria di dunia. Jumlah kematian dapat dikurangi dengan deteksi dini menggunakan machine learning. Salah satunya adalah klasifikasi data kanker prostat. Data kanker yang digunakan memiliki berbagai fitur, tetapi tidak semua fitur adalah fitur penting. Dalam penelitian ini, kami menggunakan Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) dan One Dimensional Naïve Bayes Classifier (1-DBC) sebagai metode seleksi fitur. Dalam kedua metode itu akan mendapatkan peringkat untuk setiap fitur. Penggunaan kedua metode ini dalam klasifikasi data kanker prostat menghasilkan tingkat evaluasi yang tinggi. Kedua metode ini dapat menghasilkan tingkat akurasi 100%, precision 100%, dan recall 100% pada metode klasifikasi Random Forest. Dan menghasilkan tingkat akurasi 95%, precision 100%, dan recall 94,11% pada metode klasifikasi SVM. Dalam evaluasi tambahan, SVM-RFE memiliki running time lebih rendah dari 1-DBC.

---

Death caused by cancer is expected to continue to increase, especially for prostate cancer. This disease is the most common type of cancer for men in the world. The number of deaths can be reduced by early detection using machine learning. One of them is the classification of prostate cancer data. Cancer data used has various features, but not all features are essential features. In this study, we use Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) and One Dimensional Naïve Bayes Classifier (1-DBC) as a feature selection method. In both methods, it will get a rating for each feature. The use of these two methods in the classification of prostate cancer data produces a high level of evaluation. Both of these methods can produce 100% accuracy, 100% precision, and 100% recall in the Random Forest classification method. And it produces 95% accuracy, 100% precision, and 94.11% recall in the SVM classification method. In the additional evaluation, SVM-RFE has a running time lower than 1-DBC."

"Tahap pemilihan moda merupakan salah satu tahap dalam perencanaan transportasi, yang bertujuan untuk mengetahui proporsi orang yang menggunakan moda-moda transportasi yang tersedia. Masalah pemilihan moda ini dapat dimodelkan menjadi model pemilihan diskrit, yaitu suatu prosedur untuk memilih suatu moda terhadap sejumlah pilihan moda yang ada. Setiap pilihan moda memiliki atribut yang menjadi ciri dari pilihan moda tersebut, dimana setiap atribut mempunyai utilitas yang akan dipilih oleh pelaku perjalanan. Selanjutnya, moda transportasi yang memiliki nilai utilitas maksimum yang dipilih oleh pelaku perjalanan. Salah satu atribut yang digunakan dalam model pemilihan moda transportasi adalah waktu perjalanan. Model pemilihan moda yang menggunakan atribut waktu perjalanan diantaranya adalah Becker dan DeSerpa. Pada skripsi dibahas perbedaan antara konsep yang dikembangkan oleh Becker dan DeSerpa yang menerapkan fungsi utilitas untuk pemilihan moda dengan optimasi Lagrange, serta menganalisa pengaruh dari perubahan waktu perjalanan dengan kedua konsep tersebut. Perubahan waktu perjalanan dapat dijadikan sebagai suatu acuan untuk menentukan probabilitas setiap individu yang berperan sebagai pelaku perjalanan dalam memilih moda dengan menggunakan model multinomial logit.

---

Mode choice phase is one of the phases in transportation planning, which aims to determine the proportion of people who use some available modes of transportation. This mode selection problem can be modeled into a discrete choice model, which defined as a procedure to choose a preferred mode than the other transportation modes. Each options has some attributes which become the characteristics of mode choice phase, where every attributes has utility or satisfaction values that will be selected by travelers. Furthermore, a mode that has maximum utility value will be selected. One of the attributes which is used in the mode choice phase is travel time. Mode choice models which using travel time as its attribute among are Becker and DeSerpa. In this skripsi, it will explained about the differences between the concepts developed by Becker and DeSerpa?s utility function which apply to mode selection with Lagrange optimization, and analyze the sensitivity of travel time with these two concepts. The sensitivity of travel time can be used as a reference in determining the probability of each travelers in the mode choice phase by using multinomial logit model."

"Gonorrhea adalah penyakit menular seksual yang tidak memberikan kekebalan. Proses penyebaran penyakit tersebut dapat dijelaskan oleh model epidemi susceptible infected susceptible (SIS). Skripsi ini membahas model stokastik epidemi SIS. Model stokastik epidemi SIS diturunkan dari model deterministik epidemi SIS dengan memberikan gangguan pada parameter. Simulasi dilakukan menggunakan nilai-nilai parameter dari penelitian klinis penyakit gonorrhea. Metode numerik yang digunakan untuk mengaproksimasi solusi model adalah metode Milstein. Simulasi dilakukan terhadap kondisi kepunahan (extinction), kondisi kebertahanan (persistence), pengaruh intensitas gangguan terhadap jumlah individu terinfeksi pada kesetimbangan endemik model, dan distribusi model. Hasil simulasi menunjukkan semakin besar intensitas gangguan, jumlah individu terinfeksi pada kesetimbangan endemik model semakin berkurang. Kondisi kepunahan dan kondisi kebertahanan untuk model stokastik dipengaruhi oleh bilangan reproduksi dasar stokastik (). Jika, maka penyakit punah dari populasi dengan probabilitas satu. Jika, maka penyakit tetap bertahan di dalam populasi dan model memiliki distribusi stasioner unik.

---

Gonorrhea is a sexually transmitted disease which does not confer immunity. The spreading process of the disease can be explained by the susceptible infected susceptible (SIS) epidemic model. This skripsi discusses the stochastic SIS epidemic model. The stochastic SIS epidemic model is derived from deterministic SIS epidemic model by adding a perturbation in the parameter. Simulations are generated based on parameter values from clinical research of gonorrhea disease and focus on conditions of extinction, persistence, and the influence of the noise intensity to the number of infected individuals in endemic equilibrium model as well as distribution of the model. The Milstein method is used to approximate solutions of the model. The simulations show that the greater noise intensity implies the reduction of individual infective number in endemic equilibrium. Extinction and persistence conditions in stochastic model are influenced by the stochastic basic reproduction number (). It shows that the disease dies out from population with probability one if , otherwise the disease persists in population and the model has a unique stationary distribution."

"Perkembangan pesat di bidang teknologi komunikasi saat ini memberikan kemudahan dalam menyimpan maupun mengirimkan informasi digital dengan cepat. Telah banyak metode enkripsi untuk citra digital yang telah diajukan, umumnya menggunakan skema difusi, transposisi, dan difusi-transposisi. Akan tetapi, kesulitan utama dari metode-metode tersebut adalah cara bagaimana mengacak informasi yang terdapat pada citra digital tersebut. Pada tahun 2009, Yong et al. mengajukan algoritma enkripsi dengan skema difusi-transposisi berbasis chaos dengan menggunakan parameter kontrol dimana metode ini membutuhkan waktu komputasi yang lebih cepat tanpa mengorbankan tingkat keamanannya. Pada tugas akhir ini, akan dibahas mengenai pengamanan citra digital menggunakan skema difusi-transposisi berbasis chaos, dengan fungsi chaos yang digunakan adalah logistic map pada tahap difusi dan Arnold’s cat map pada tahap tranposisi. Ruang kunci dari algoritma ini mencapai 1.84×1049 dengan sensitivitas kunci hingga 10−16 yang menjadikannya sulit untuk dipecahkan dengan bruteforce attack. Berdasarkan pengujian dengan menggunakan uji dari National Institute of Standards and Tehcnologies (NIST) keystream yang dihasilkan telah terbukti acak dan distribusi dari nilai intensitas pixel-pixel dari citra yang terenkripsi adalah uniform menjadikannya sulit untuk pecahkan dengan known plaintext attack.

---

Rapid improvement in technology and communication provides ease in either saving or sending digital information. A number of encryption method on digital images has been proposed in recent years, commonly using diffusion, permutation, and diffusion-permutation scheme. However, the main obstacle in designing encryption algorithm is rather difficult to swiftly shuffle and diffuse the information on digital image. In 2009, Yong et al. proposed a chaos-based encryption algorithm using diffusion-permutation scheme using control parameters which posseses fast encryption speed and high security.

On this skripsi, digital image will be secured by using chaos-based encryption with diffusion-transposition scheme, chaotic function will be employed to generate random number on diffusion is logistic map and Arnold’s cat map on transposition. Key space of this algorithm is 1.84×1049 with sensitivity up to 10−16 will provides high resistance from bruteforce attack. Based on National Institute of Standards and Technologies (NIST) test, keystream produced has shown to be random, moreover histogram of pixel value from the chipertext is almost flat which means the distribution of the pixel value is uniform that would provides high resistance from known plaintext attack."