cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arjuna Subject : -
Articles 2,279 Documents
Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard Aloysius Audy Wijaya; Sri Pingit Wulandari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (573.803 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10427

Abstract

Berdasarkan diagnosis dan gejala, estimasi jumlah penderita Penyakit Jantung Koroner (PJK) terbanyak di Indonesia adalah Provinsi Jawa Timur sebanyak 375.127 orang (1,3%). Diantara beberapa diagnosis, jenis PJK yang paling berbahaya adalah Sindrom Koroner Akut (SKA) karena dapat menyebabkan kematian dalam waktu 15 hingga 30 menit sejak serangan nyeri pertama. Oleh sebab itu, penanganan pasien SKA harus secepat mungkin dengan selalu memperhatikan laju perbaikan klinis pasien. Dengan demikian, perlu dilakukan penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi laju perbaikan klinis pasien SKA di RSUD Dr. Soetomo Surabaya. Salah satu analisis statistika yang dapat digunakan untuk menjawab tujuan tersebut adalah analisis survival dengan model regresi Cox Proportional Hazard. Analisis survival merupakan suatu metode statistik dimana outcome variabel yang diperhatikan adalah waktu hingga terjadinya suatu kejadian (event) atau sering disebut waktu survival, sedangkan regresi Cox Proportional Hazard merupakan salah satu regresi semiparametrik dimana variabel responnya berupa waktu survival. Setelah dilakukan analisis, diperoleh kesimpulan pada hari ke-5 hingga hari ke-10 peluang pasien tidak mengalami perbaikan klinis cukup kecil. Beberapa faktor yang mempengaruhi laju perbaikan klinis pasien SKA adalah status penyakit dislipidemia, diabetes melitus, hipertensi dan profil hemodinamik. Dan laju perbaikan klinis pasien SKA semakin meningkat dari hari ke-0 hingga hari ke-8, kemudian konstan pada hari ke-8 hingga hari ke-11, lalu turun setelah hari ke-11.
MANAJEMEN RISIKO PADA PENENTUAN STRATEGI PEMELIHARAAN BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEBOCORAN PIPELINE SEBAGAI UPAYA MITIGASI RISIKO DI PT. X Whilda Kamila Sari; Haryono Haryono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.437 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10428

Abstract

Kebocoran pipeline menjadi masalah besar dalam proses pendistribusian minyak karena fenomena ini memberikan dampak yang besar. Kent Muhlbauer (2004) menyebutkan ada empat faktor utama yang menyebabkan kebocoran pipa, yaitu third party damage index, design index, corrosion index, dan incorrect operation index. Third party damage index dipengaruhi oleh minimum depth of cover, above ground facilities, line locating, public education programs, dan row condition. Atmospheric indicators, internal corossion, dan fluid characteristic digunakan untuk menggambarkan corrosion index. Design index dijelaskan oleh faktor safety indicators, fatigue, dan surge potential. Incorrect operation index dipengaruhi oleh operation dan maintenance. Manajemen risiko terdiri dari identifikasi, evaluasi, dan pengelolaan. Confirmatory Factor Analysis (CFA) digunakan dalam identifikasi risiko untuk menemukan variabel yang signifikan dari faktor kebocoran pipa. Semua variabel signifikan untuk kasus ini dan ditemukan hubungan antarvariabel. Dengan menggunakan Analytical Network Process (ANP), bobot faktor digunakan untuk mengevaluasi risiko dengan matriks risiko. Berdasarkan hasil pengukuran dan evaluasi risiko ditemukan bahwa tingkat risiko pipa dalam keadaan sedang, dimana faktor internal corrosion memiliki bobot tertinggi. Dengan metode Risk Based Inspection (RBI) dirumuskan strategi pemeliharaan berupa intelligent pigging, pigging, injection chemical inhibitor, dan injection chemical biocide sehingga diperlukan biaya sebesar $157,670 per tahun untuk melakukan upaya preventif tersebut.
Analisis Regresi Logistik Ordinal untuk Mengetahui Tingkat Gangguan Tunagrahita di Kabupaten Ponorogo Berdasarkan Faktor-Faktor Internal Penyebab Tunagrahita Eva Arum Setyarini; Mutiah Salamah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (672.403 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10442

Abstract

Tunagrahita adalah kondisi yang menggambarkan kecerdasan mental di bawah normal dengan IQ (Intellectual Quetion) terukur kurang dari 70 dan berdampak pada kemam-puan pemenuhan kebutuhan dasar. Anak tunagrahita menun-jukkan ketidakmampuan adaptasi perilaku yang muncul sebe-lum usia 18 tahun. Ponorogo adalah salah satu wilayah dengan kejadian tunagrahita tinggi di Jawa Timur selain Surabaya, Banyuwangi, dan Malang. Kejadian tunagrahita di Ponorogo menunjukkan peningkatan dari 0,14% di tahun 2010 menjadi 0,21% pada tahun 2013. Lima desa di Kabupaten Ponorogo ter-bentang di lereng pegunungan dengan mayoritas penduduk menderita keterbelakangan mental. Tunagrahita dikategorikan bertingkat yaitu, debil (ringan), imbisil (sedang), dan idiot (berat). Gangguan tunagrahita disebabkan oleh faktor internal pada kondisi pre-natal, natal, dan pos-natal. Aplikasi metode regresi logistik ordinal pada kasus tunagrahita di Ponorogo me-nyimpulkan bahwa pertolongan kelahiran, berat bayi lahir, dan program pantau tumbuh kembang bayi/balita berperan dalam tingkat gangguan tunagrahita dari seorang penderita. Proses kelahiran dibantu medis dan berat lahir normal pada seorang penderita tunagrahita menurunkan resiko untuk mengalami gangguan yang lebih berat. Sedangkan penderita gangguan tu-nagrahita berat akan berpeluang lebih tinggi untuk mendapat-kan program pantau tumbuh kembang bayi/balita dibanding-kan penderita gangguan yang lebih rendah.
Structural Equation Modeling-Partial Least Square untuk Pemodelan Derajat Kesehatan Kabupaten/Kota di Jawa Timur (Studi Kasus Data Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat Jawa Timur 2013) Eva Ummi Nikmatus Sholiha; Mutiah Salamah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (494.568 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10443

Abstract

Kesehatan merupakan salah satu faktor yang ber-peran penting dalam investasi pembangunan sumber daya manu-sia berkualitas. Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) merupakan indikator komposit yang bertujuan meng-gambarkan kemajuan pembangunan kesehatan yang diukur de-ngan derajat kesehatan. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlu-kan pengetahuan terkait variabel-variabel yang mempengaruhi derajat kesehatan.  Dalam penelitian diduga variabel lingkungan, perilaku kesehatan, pelayanan kesehatan, dan genetik berpenga-ruh terhadap derajat kesehatan. Pendekatan yang digunakan untuk mengetahui hubungan variabel-variabel laten tersebut adalah metode Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS) dengan metode estimasi parameter Boots-trap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh indikator pa-da variabel lingkungan signifikan, tiga dari lima indikator pada variabel perilaku kesehatan signifikan, empat dari lima indikator pada variabel pelayanan kesehatan signifikan, dan dua dari tiga indikator pada variabel genetik signifikan. Pada analisis selan-jutnya hanya digunakan indikator yang signifikan dan menun-jukkan bahwa semua variabel berpengaruh signifikan terhadap variabel derajat kesehatan. Hasil estimasi dengan bootstrap un-tuk uji hipotesis juga menyimpulkan bahwa variabel lingkungan, perilaku kesehatan, pelayanan kesehatan, dan genetik berpe-ngaruh terhadap derajat kesehatan.
Pemodelan Logit, Probit dan Complementary Log-Log Pada Studi Kasus Partisipasi Perempuan Dalam Pembangunan Ekonomi di Kalimantan Selatan Rizfanni Cahya Putri; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (462.975 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10528

Abstract

Beberapa metode statistika yang mampu menangani data dengan variabel respon bersifat kualitatif adalah model logit, probit dan complementary log-log (Agresti, 2002). Apabila variabel responnya berupa data kualitatif yang terdapat pada partisipasi perempuan dalam angkatan kerja secara individu dapat dilihat dari pilihan bekerja atau tidak bekerja (BPS, 2013). Pembahasan mengenai ketenagakerjaan menjadi lebih menarik apabila dilihat dari jumlah perempuan yang bekerja, dikarenakan mulai meningkat dengan adanya tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan keluarga (KPPPA, 2014). Telah diketahui pula bahwa Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan di Kalimantan Selatan tertinggi di Pulau Kalimantan adalah sebesar 56,39 persen (BPS,2012). Akan tetapi, Kalimantan Selatan merupakan salah satu provinsi dengan angka IPG (Indeks Pembangunan Gender) dan IDG (Indeks Pemberdayaan Gender) rendah selama 12 tahun (2006-2012) dengan Persentase IPG sebesar 66,30 dan IDG sebesar 68,40 (KPPPA, 2013). Variabel penelitian yang digunakan adalah partisipasi bersekolah, pendidikan tertinggi dan daerah tempat tinggal. Model logit, probit maupun complementary log-log ditinjau dari nilai AIC dan R-Square relatif tidak signifikan berbeda. Kesimpulan ini didukung pula jika ditinjau dari nilai goodness of fit, baik model logit maupun probit memberikan hasil yang relatif tidak signifikan berbeda (Ratnasari, Sunaryo dan Setiawan, 2008).
Peramalan Harga Gabah Kering Panen (GKP), Gabah Kering Giling (GKG) Dan Beras Di Tingkat Produsen Jawa Timur Dengan Pendekatan Metode Univariate Dan Multivariate Time Series Yunaz Firdhani; Brodjol Sutijo Suprih Ulama
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (557.038 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10544

Abstract

Indonesia merupakan salah satu Negara agraris, yang sebagian besar penduduknya berprofesi sebagai petani. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi lumbung padi nasional, yang selama ini selalu menjadi tulang punggung produksi beras nasional. Seiring dengan adanya suatu permasalahan masyarakat Indonesia, yakni selalu menjadikan beras sebagai bahan makanan pokok, sehingga kebutuhan akan beras selalu kontinyu, maka perlu dilakukan suatu estimasi peramalan terhadap harga beras, harga gabah kering panen (GKP) dan harga gabah kering giling (GKG). Untuk mengantisipasi terjadinya lonjakan harga yang drastis. Ada dugaan ketiga variabel tersebut saling berpengaruh, permasalahannya adalah bagaimana meramalkan ketiga variabel tersebut secara bersama-sama, maka pemodelan secara multivariat perlu mendapat-kan pertimbangan yaitu dengan menggunakan model Vector Autoregressive (VAR). Selain itu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) juga digunakan dalam penelitian ini, yang selanjutnya akan dibandingkan dengan model VAR. Uji kausal Granger digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel. Hasil yang diperoleh adalah terdapat hubungan kausal dua arah antar harga GKG dan beras. Model peramalan terbaik berdasarkan kriteria out sample menghasilkan bahwa model VARIMA (6,1,0) merupakan model yang sesuai untuk meramalkan harga GKG. Sedangkan untuk harga GKP dan beras lebih sesuai jika menggunakan model ARIMA. Model ARIMA untuk harga GKP adalah ARIMA (0,1,[5,11]) (1,0,0)12, sedangkan untuk harga beras adalah ARIMA (0,1,1)(1,0,1)12.
Klasifikasi Nilai Peminat SBMPTN (Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri) ITS dengan Pendekatan Classification and Regression Trees (CART) Lely Dwi Bhekti Pratiwi; Wahyu Wibowo; Ismaini Zain
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (464.373 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10559

Abstract

SBMPTN merupakan seleksi masuk Perguruan Tinggi Negeri yang dilakukan secara serentak melalui ujian tertulis. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) juga menerapkan SBMPTN sebagai salah satu jalur penerimaan mahasiswa baru. Terdapat sebanyak 9720 peminat yang memilih ITS pada pilihan pertama dengan jumlah yang diterima sebanyak 807 dan sisanya adalah peminat yang tidak diterima. Sedikitnya peserta yang diterima menunjukkan ketatnya persaingan dalam penerimaan SBMPTN. Oleh karena itu, perlu diketahui karakteristik peminat ITS di SBMPTN berdasarkan faktor yang diduga mempengaruhinya serta bagaimana pengklasifikasian peminat ITS di SBMPTN berdasarkan status penerimaan. Sehingga diperoleh informasi yang dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam SBMPTN tahun berikutnya. Metode yang umum digunakan dalam pengklasifikasian adalah metode analisis diskriminan dan regresi logistik. Namun, metode tersebut memiliki keterbatasan dalam hal pemenuhan asumsi dan kesederhanaan interpretasi sehingga dalam penelitian ini digunakan metode Classification and Regression Trees (CART) yang mampu mengatasi keterbatasan tersebut. Hasil klasifikasi CART menunjukkan bahwa variabel nilai Matematika Dasar merupakan variabel terpenting dalam pengklasifikasian penerimaan SBMPTN ITS dengan kombinasi  data learning dan testing terbaik yaitu data learning 85% dan data testing 15%. Terdapat sebanyak 12 terminal nodes yang diklasifikasikan sebagai peminat yang tidak diterima dan sebanyak 13 terminal nodes yang diklasifikasikan sebagai peminat yang diterima dengan total accuracy rate (1-APER) untuk kombinasi data tersebut adalah sebesar 92,3% untuk data learning dan 91,4% untuk data testing.
Analisis Survival Nonparametrik Pada Pasien Kanker Serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Metode Kaplan Meier dan Uji Log Rank Kurnia Dwi Inayati; Santi Wulan Purnami
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (520.193 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10606

Abstract

Kanker serviks adalah salah satu kanker yang menempati peringkat teratas penyebab kematian perempuan di seluruh dunia termasuk Indonesia. Tingginya angka kematian disebabkan karena rendahnya kesadaran perempuan melakukan deteksi dini. Sebagian besar pasien kanker serviks datang ke rumah sakit sudah dalam stadium lanjut. Akibatnya pengobatan kanker serviks menjadi lebih sulit dan hasilnya tidak memuaskan, bahkan cenderung mempercepat kematian. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk menilai keberhasilan pengobatan adalah probabilitas ketahanan hidup. Penelitian ini mengangkat permasalahan ketahanan hidup pasien kanker serviks di RSUD Dr. Soetomo Surabaya  menggunakan metode nonparametrik yaitu Kaplan Meier dan Uji Log Rank yang didasarkan pada enam faktor yaitu usia, stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta, komplikasi, dan status anemia. Metode non parametrik tidak mensyaratkan waktu survival mengikuti distribusi tertentu (free distribution). Hasil penelitian diperoleh, berdasarkan Kaplan Meier secara keseluruhan menunjukkan bahwa probabilitas ketahan hidup pasien kanker serviks masih tinggi yaitu antara 0,75 sampai 1. Sedangkan  berdasarkan Kaplan Meier dari setiap variabel diduga terdapat perbedaan kurva survival pada stadium, jenis pengobatan, penyakit penyerta dan komplikasi. Kemudian dilanjutkan dengan uji Log Rank yang menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kurva survival pada stadium, jenis pengobatan , dan komplikasi.
Pemodelan Kasus Pneumonia Balita Di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Poisson Regression dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic Fitria Nur Maghfiroh; I Nyoman Latra; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10609

Abstract

Salah satu penyakit menular yang menjadi ancaman bagi balita adalah pneumonia. Kabupaten/kota yang memiliki kasus pneumonia balita tinggi adalah Kota Surabaya. Untuk menanggulangi kasus pneumonia balita, maka perlu mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya serta perlu mendeteksi keberadaan kantong-kantong kasus pneumonia balita. Dalam penelitian dilakukan pemodelan jumlah kasus pneumonia balita dengan Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) dan mendeteksi kecamatan mana saja yang menjadi kantong kasus pneumonia balita di Kota Surabaya dengan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic. Hasil pemodelan GWPR diperoleh bahwa dari variabel persentase balita gizi buruk, balita mendapat vitamin A dua kali, cakupan pelayanan, kepadatan penduduk, PHBS, rumah sehat dan rumah tangga miskin menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh di tiap kecamatan berbeda-beda, berdasarkan kesamaan variabel yang berpengaruh didapatkan 11 kelompok. Untuk Hasil deteksi kantong pneumonia balita menggunakan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic didapatkan empat kantong yang menunjukkan bahwa kecamatan yang berada dalam kantong memiliki resiko tinggi ditemukannya jumlah kasus pneumonia balita dibandingkan di luar kantong, diantaranya kantong 1 terdiri atas Kecamatan Benowo yang memiliki nilai resiko sebesar 2,32. Kantong 2 terdiri atas Kecamatan Tenggilis Mejoyo yang memiliki nilai resiko sebesar 1,80. Sedangkan kantong 3 terdiri atas Kecamatan Sukomanunggal, Genteng, Bubutan, Simokerto, Pabean Cantikan, Kenjeran, Tambaksari dan Sawahan yang memiliki nilai resiko sebesar 1,74 dan kantong 4 terdiri atas Kecamatan Gayungan yang memiliki resiko  sebesar 1,73.
Analisis hubungan dan pemodelan luas panen padi dengan indikator el-nino southern oscillation (enso) di kabupaten bojonegoro melalui pendekatan copula dan regresi robust m-estimation Jauhara Rana Budiani; Sutikno Sutikno; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1033.923 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10645

Abstract

Bojonegoro merupakan salah satu daerah lumbung padi di Indonesia. Perairan sawah padi di Bojonegoro masih bergantung pada ketersediaan air hujan. Jika curah hujan tinggi akan berakibat kebanjiran, sedangkan pada musim kemarau akan mengalami kekeringan. Upaya untuk meminimalkan kerugian akibat kebanjiran atau kekeringan adalah dengan mengetahui karakteristik hubungan serta pemodelan produksi padi dengan faktor iklim yaitu El-Nino Southern Oscillation (ENSO). Data luas panen padi dan indikator ENSO memiliki nilai yang ekstrim sehingga asumsi kenormalan seringkali terlanggar. Penelitian ini menggunkan pendekatan Copula untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel, karena tidak terlalu ketat dalam asumsi distribusi variabel. Pemodelan yang digunakan untuk mengetasi data ekstrim atau outlier adalah regresi robust M-estimation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dependensi antara luas panen padi dan indikator ENSO 3.4 sebagian besar mengikuti Copula Clayton yang memiliki tail dependensi di bawah, artinya kejadian ekstrim SST Nino 3.4 bernilai rendah dan luas panen padi di Bojonegoro yang diperoleh akan semakin kecil maka hubungannya semakin erat, terutama pada periode 3. Pada pemodelan dengan regresi Robust M-Estimation menunjukkan nilai koefisien determinasi yang masih kecil yaitu pada periode 1 sebesar 33,94%, periode 2 sebesar 16,63%, dan periode 3 sebesar 16,72%.

Page 31 of 228 | Total Record : 2279