Articles
<![CDATA[COMPETING RISK ANALYSIS BAGI PASIEN PNEUMONIA DI SUATU RUMAH SAKIT ]]>
<![CDATA[Wiyoto, Benediktus Nugroho Adi]]>;
<![CDATA[Ruhiyat]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>
<![CDATA[ MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 18 No. 2 (2022): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29244/milang.18.2.99-114
<![CDATA[Analisis survival merupakan salah satu bagian dalam ilmu Statistika yang berkaitan dengan kelangsungan hidup suatu entitas. Analisis survival memiliki penerapan yang luas dalam bidang biostatistika dan membantu banyak praktisi kesehatan dalam memajukan berbagai metode kesehatan. Pada penelitian ini dibahas salah satu topik penting dalam analisis survival, yaitu situasi competing risks. Competing risks adalah suatu kondisi di mana terdapat lebih dari satu kejadian yang mungkin terjadi pada seorang individu. Penelitian ini berfokus pada ilustrasi bahwa penggunaan penduga Kaplan-Meier dalam situasi competing risks tidaklah cukup. Pendekatan dengan menggunakan nilai cumulative incidence function (CIF) dari setiap kejadian adalah salah satu solusi dalam situasi competing risks, baik secara nonparametrik maupun secara parametrik. Berdasarkan hasil uji hipotesis, situasi competing risks benar terjadi pada pasien pneumonia dalam penelitian ini.]]>
<![CDATA[PENGARUH CARA TRANSMISI DAN IMMUNITAS HUMORAL PADA MODEL VIRUS CHIKUNGUNYA ]]>
<![CDATA[Annisa, Mutia]]>;
<![CDATA[Sianturi, Paian]]>;
<![CDATA[Ali Kusnanto]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>
<![CDATA[ MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 18 No. 2 (2022): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29244/milang.18.2.115-127
<![CDATA[Chikungunya merupakan penyakit yang menginfeksi sendi dan otot yang disebarkan oleh nyamuk aedes aegepty dan aedes albopictus. Virus chikungunya dapat menginfeksi sel rentan melalui dua cara, yaitu sel rentan langsung terinfeksi oleh virus ataupun sel rentan terinfeksi oleh sel lain yang sudah terinfeksi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh cara transmisi dan immunitas humoral pada model matematika virus Chikungunya. Dalam model ini dihasilkan dua titik tetap, yaitu titik tetap bebas penyakit dan titik tetap endemik. Penentuan kestabilan titik tetap dilakukan dengan mencari bilangan reproduksi dasar, sedangkan pemilihan parameter yang berpengaruh dilakukan dengan analisis sensitivitas parameter. Hasil analisis pada model ini diperoleh bahwa agar penyakit menurun dan hilang diperlukan tindakan menurunkan laju transmisi sel rentan oleh sel virus dan sel terinfeksi serta meningkatkan laju produksi antibodi.]]>
<![CDATA[MODEL STOKASTIK EPIDEMIK SIRS INSIDEN TAK LINEAR DENGAN VAKSINASI ]]>
<![CDATA[Afriansyah, Dilla]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>;
<![CDATA[Mangku, I Wayan]]>
<![CDATA[ MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 19 No. 1 (2023): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29244/milang.19.1.11-22
<![CDATA[Matematika mempunyai peran penting dalam ilmu kesehatan salah satunya untuk membuat model penyebaran suatu penyakit. Salah satu penyakit yang dapat dibuat modelnya adalah penyakit difteri. Tujuan penelitian ini yakni memodifikasi model matematis difteri yang sudah ada menggunakan model stokastik continuous-time Markov chain (CTMC). Dalam penelitian ini pembahasan difokuskan pada peluang transisi, peluang wabah, dan bilangan reproduksi dasar. Bilangan reproduksi dasar mewakili jumlah rata-rata individu rentan menjadi terinfeksi karena masuknya satu inividu terinfeksi ke dalam subpopulasi rentan. Jika , maka hasil analisis memperlihatkan bahwa sistem populasi akan mengalami wabah penyakit, sedangkan jika , maka wabah penyakit tidak akan terjadi pada sistem populasi. Pada penelitian ini diperoleh model stokastik penyebaran penyakit difteri dengan dua fungsi yang berbeda yakni fungsi linear dan fungsi tak linear . Namun, keduanya memberikan hasil yang serupa yakni tidak akan terjadi wabah di dalam sistem ketika . Jika tingkat vaksinasi meningkat, maka bilangan reproduksi dasar menurun. Artinya semakin tinggi tingkat vaksinasi maka penyakit akan hilang di dalam sistem. Fungsi tak linear berpengaruh pada besarnya dan peluang wabah bergantung pada nilai konstanta α yang diberikan. Semakin besar nilai α, maka dan peluang wabah semakin kecil.]]>
<![CDATA[PENGARUH LAJU VAKSINASI PENYEBARAN PENYAKIT COVID-19 DENGAN VAKSINASI DUA DOSIS ]]>
<![CDATA[Valentinna, Arindria Sekar Putri]]>;
<![CDATA[Ali Kusnanto]]>;
<![CDATA[Sianturi, Paian]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>;
<![CDATA[Ardana, Ngakan Komang Kutha]]>
<![CDATA[ MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 19 No. 2 (2023): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29244/milang.19.2.117-128
<![CDATA[Penyakit Coronavirus 2019 (Covid-19) adalah penyakit karena virus SARS-CoV-2. Upaya melawan penyebaran penyakit ini salah satunya dengan vaksinasi. Penyebaran Covid-19 dan proses vaksinasi dua dosis ini dimodelkan menggunakan model matematika SEIV1V2RS. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh laju vaksinasi terhadap perubahan bilangan reproduksi dasar (. Berdasarkan analisis terhadap sensitivitas parameter, yang memiliki pengaruh signifikan terhadap adalah laju efektif penularan penyakit, laju vaksinasi dosis 1 dan laju vaksinasi dosis 2. Dari data yang dipilih pada penelitian ini menunjukkan bahwa jika hanya vaksinasi dosis 1 yang dilakukan maka lajunya harus dinaikkan sebesar 50% baru dapat membuat penyakit akan hilang. Tanpa vaksinasi dosis 1, laju vaksinasi dosis 2 harus dinaikkan 25 kali lipat agar penyakit akan hilang.]]>
<![CDATA[PENERAPAN MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL UNTUK EVALUASI KUALITAS KINERJA BIMBINGAN KONSELING SMA NEGERI 1 DRAMAGA ]]>
<![CDATA[Taufik, Akmal]]>;
<![CDATA[Suharjo, Budi]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>;
<![CDATA[Ardana, N. K. Kutha]]>;
<![CDATA[Rohman, Abdur]]>;
<![CDATA[Kusnanto, Ali]]>;
<![CDATA[Sianturi, Paian]]>
<![CDATA[ MILANG Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 20 No. 1 (2024): MILANG Journal of Mathematics and Its Applications ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Data Science, Mathematics and Informatics, IPB University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29244/milang.20.1.31-42
<![CDATA[Bimbingan konseling (BK) pada jenjang pendidikan SMA memiliki peran penting dalam memberikan layanan konsultasi akademik maupun non akademik kepada para siswa. Oleh karenanya, kemampuan dan kepribadian guru BK, serta fasilitas penunjang yang memadai sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan membangun model empiris untuk mengevaluasi kinerja layanan BK berbasis kepuasan siswa, terhadap faktor-faktor yang memengaruhi kualitas kinerja BK SMA Negeri 1 Dramaga. Penelitian ini melibatkan 125 siswa dengan cara mengisi kuesioner secara online. Pendugaan parameter model dilakukan menggunakan Structural Equation Model (SEM). Tingkat kepuasan siswa secara keseluruhan terhadap layanan BK sebesar 94%. Kemampuan Guru BK dan program kerja konsultasi memiliki peran dominan dalam memengaruhi kepuasan. Layanan informasi BK berpengaruh positif terhadap kepuasan, sedangkan faktor kepribadian, fasilitas ruang diskusi, dan program kerja klasikal berpengaruh negatif terhadap kepuasan siswa. Upaya untuk meningkatkan kualitas kinerja BK SMA Negeri 1 Dramaga diprioritaskan melalui peningkatan kinerja program kerja klasikal dengan memperbaiki kualitas penyampaian informasi seputar perguruan tinggi.]]>
<![CDATA[Pemodelan Waktu Hilangnya Penglihatan Penderita Retinopati Diabetik dengan Beberapa Model Survival ]]>
<![CDATA[Jonathan Ryan Wilianto]]>;
<![CDATA[Ruhiyat]]>;
<![CDATA[Hadi Sumarno]]>
<![CDATA[ Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 21 No. 2 (2024): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 21 Nomor 2 Edisi Ju ]]>
Publisher : <![CDATA[Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Diabetic Retinopathy is a condition where blood vessels in the eye swell and leak due to too high blood sugar level. Patients can lose their eyesight because the leaked blood prevents light from reaching the retina. The Cox proportional hazard (CPH) model is a semiparametric survival model that can model the effect of covariates to the survival time. The consequence of the CPH model form is the assumption of proportional hazard, that is, the hazard function ratio of two given observations will be always the same over time. The frailty model can model the unobserved random effect that influences the survival time. Frailty is an unobserved risk factor that influences the survival of the observation. The Cox with frailty model is a combination of the CPH model and the frailty model. Significant covariates for the survival time of eyesight are the type of laser used, the risk group, and the eyeball operated on. By using the Gamma frailty, we obtain strong evidence that the frailty does affect the eyesight survival time. The Cox with frailty model can explain the survival time better than the CPH model. This can be seen from the fact that it has higher Akaike information criteria score than the CPH model.]]>
<![CDATA[Model Stokastik Pada Penyebaran Penyakit Tuberkulosis ]]>
<![CDATA[Aziezah, Nur]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>;
<![CDATA[Jaharuddin, Jaharuddin]]>
<![CDATA[ Jurnal Derivat: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 11 No. 2 (2024): Jurnal Derivat (Agustus 2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Pendidikan Matematika Universitas PGRI Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31316/jderivat.v10i2.5573
<![CDATA[Tuberculosis is an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis. This disease represents a significant global public health challenge. Consequently, a stochastic differential equation model of tuberculosis has been developed. In this context, an analysis examines the impact of complete treatment on the disease-free population distribution, duration of disease-free status, and the probability of remaining disease-free. The analysis shows that as the rate of complete treatment increases, the probability of achieving disease-free status rises, the duration of remaining disease-free shortens, and the number of disease-free individuals grows over time. Keywords: Complete Treatment, Disease-Free Duration, Stochastic Differential Equations, Tuberculosis]]>
<![CDATA[Disaster Related to Mining: Causes, Impact, and Lesson Learned ]]>
<![CDATA[Sunarti, Euis]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>;
<![CDATA[Nugraha, Dadang Rahmat]]>;
<![CDATA[Islamia, Intan]]>
<![CDATA[ International Journal of Disaster Management Vol 1, No 1 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[TDMRC, Universitas Syiah Kuala ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[This qualitative-descriptive study aimed to analyze the relationship among risk reduction , natural resource management and poverty as part of Sustainability Development Goals (SDGs) indicators. This research is part of a mandate research from government (Penelitian Unggulan Sesuai Mandat Pusat) which raised the case of illegal gold mining (PETI: Penambangan Emas Tanpa Izin) in Merangin Regency, primary and secondary data were being analyzed using content analysis and DPSIR. Results showed that illegal mining along the river moves from upstream to downstream and cause an increase in catastrophic events. Absence of law enforcement and disaster risk reduction contributed to environmental damage and increase the intensity of floods and flash floods. Disaster managers have not even performed disaster risk analysis therefore it is still far to get to its integration with the achievement of SDGs.Keywords: Disaster, integration, risk reduction, SDGs, Merangin]]>
<![CDATA[Sensitivity Analyses of The Dynamics of Covid-19 Transmission in Response to Reinfection ]]>
<![CDATA[Putri, Nurul Qorima]]>;
<![CDATA[Sianturi, Paian]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>
<![CDATA[ Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Volume 4, Issue 1: June 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34312/jjbm.v4i1.18394
<![CDATA[SARS-CoV-2 brings on the pandemic known as Coronavirus Disease 2019 (Covid-19). The Covid-19 spread model developed by Bugalia et al.(2020) has been modified in this study by incorporating reinfection and covid-19-related death during medical isolation. This model has two equilibrium points: the point of equilibrium without disease and the point of equilibrium with the disease. In addition, the equilibrium point's stability and the basic reproduction number (R0) will be discussed. A sensitivity analysis based on Covid-19 data from India was carried out to identify sensitive parameters. Lockdown's effectiveness is one of the sensitivity analysis parameters that impact changes in R0.]]>
<![CDATA[M/M/1 Non-preemptive Priority Queuing System with Multiple Vacations and Vacation Interruptions ]]>
<![CDATA[Rismawati, Dillah]]>;
<![CDATA[Mangku, I Wayan]]>;
<![CDATA[Sumarno, Hadi]]>
<![CDATA[ JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 7, No 3 (2023): July ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Mataram ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31764/jtam.v7i3.14910
<![CDATA[Non-preemptive priority queue system is a type of priority queue where customers with higher priorities cannot interrupt low priority one while being served. High priority consumers will still be at the head of the queue. This article discusses the non-preemptive priority queue system with multiple working vacations, where the vacation can be interrupted. Customers are classified into two classes, namely class I (non-preemptive priority customers) and class II, with exponentially distributed service rates. Customers will still receive services at a slower rate than during normal busy periods when they enter the system while it is on vacation. Suppose other customers are waiting in the queue after completing service on vacation. In that case, the vacation will be interrupted, and the service rate will switch to the busy period service rate. The model's performance measurements are obtained using the complementary variable method and analyzing the state change equation following the birth and death processes to find probability generating function for both classes. The results of the numerical solution show that the expected value number of customers and waiting time of customers in the queue for both class customers will be reduced when the vacation times rate (θ) and the vacation service rate (μ_0 ) increase.]]>
