Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Ketimpangan ekonomi antarwilayah di Indonesia telah membentuk suatu pola makro dimana Sumatera, Jawa dan Bali menjadi pusal (core) bagi Kalimantan, Sulawesi dan Wilayah Lain di bagian timur nusantara yang berperan sebagai sekitar (periphery) yang marjinal. Dekomposisi dengan metoda Block Structrural Path Analisis (BSPA) terhadap IRIO Indonesia membuktikan bahwa ketimpangan tersebut secara umum disebabkan oleh ketidakseimbangan dalam struktur economic influence, yang terdiri atas economic self-influence dan transfers of economic influence. Membandingkari kedua struktur tersebut, kontribusi economic self-influence yang jauh lebih besar menunjukkan bahwa perekonomian setiap wilayah sangat bertumpu pads permintaan intrawilayah, dengan kata lain produksi di setiap wilayah sebagian besar berkaitan dengan pemenuhan kebutuhan lokal. Proses produksi itu jugs sebagian besar memanfaatkan suplai input barang dan jasa lokal, karena jarak geografi maupun jarak ekonomi memiliki implikasi biaya tersendiri. Selain itu, kecilnya kontribusi transfers of economic influence terjadi karena wilayah-wilayah dalam studi ini pada dasarnya mewakili daratan yang sangat luas, yang terkendala oleh kondisi geografis karena terpisahkan oleh laut, selat atau samudera. Meski kontribusi relatifnya sangat kecil, struktur feedback mengkonfirmasikan bahwa perekonomian Sumatera sangat terikat dengan Jawa. Sebaliknya, Jawa lebih terbuka dengan membagi keterkaitan ekonominya hampir secara berimbang dengan Sumatera dan Kalimantan. Sebaliknya, Kalimantan dan Sumatera sangat terkait dengan Jawa dalam struktur ini. Pala keterkaitan ekonomi yang melibatkan ketiga wilayah tersebut menunjukkan bahwa integrasi ekonomi Jawa dan Sumatera cenderung berlanjut dengan melibatkan Kalimantan. Di sisi lain, struktur feedback yang diperlihatkan Sulawesi dan Wilayah Lain secara urnum mengisyaratkan adanya tarikan terhadap perekonomian di kedua wilayah tersebut yang relatrif berimbang antara untuk terintegrasi kedalam (ke kawasan timur Indonesia) dan keluar (ke kawasan barat Indonesia), khususnya ke Jawa dan Kalimantan. Kombinasi masalah tipikal tingkat rata-rata pendapatan perkapita yang rendah, dan distribusi spasial pendapatan yang sangat tidak merata antarwilayah maupun intrawilayah, rnenyebabkan upaya mengatasi ketimpangan struktural di Indonesia menjadi lebih remit dibandingkan pengalaman negara-negara maju dalam mengatasi ketimpangan antarwilayah. Oleh sebab itu dibutuhkan sinergi pendekatan dalam menyusun rekomendasi kebijakan bagi pembangunan ekonomi wilayah, khususnya dalam menciptakan keseimbangan antara pendekatan sektoral dan spasial dalam perencanaan pembangunan. Kebijakan pembangunan ekonomi wiIayah hares bertujuan mendorong spesialisasi di satu sisi, dan meningkatkan perdagangan antarwilayah di sisi lain. Tujuan pertama menyangkut aspek sektoral, sedangkan yang kedua menekankan aspek spasial.

Abstrak :
Latar Belakang: Hingga saat ini belum ada publikasi yang melakukan pembahasan mengenai sistem stratifikasi risiko pasien STEMI pada populasi dewasa muda. Selain itu rokok dan riwayat PJK dini dalam keluarga yang merupakan faktor risiko utama kejadian STEMI pada dewasa muda juga belum terlihat perannya dalam sistem stratifikasi risiko manapun. Skor TIMI yang paling banyak digunakan dalam menilai prognosis pasien STEMI juga masih dipertanyakan keakuratannya pada kelompok dewasa muda.

Tujuan: Studi ini bertujuan mengetahui proporsi mortalitas pasien STEMI dewasa muda yang di RS Cipto Mangunkusumo, melakukan validasi skor TIMI pada pasien dewasa muda, dan mengembangkan sistem stratifikasi risiko untuk pasien STEMI dewasa muda.

Metode: Penelitian ini adalah studi prognosis dengan desain kohort retrospektif menggunakan data rekam medis RSCM pada pasien berusia ≤50 tahun yang dirawat dengan STEMI dari tahun 2018 hingga tahun 2022. Dilakukan analisis univariat untuk mendapatkan data karakteristik subjek dan proporsi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda. Dilakukan analisis bivariat untuk melihat hubungan merokok dan Riwayat PJK dini dalam keluarga dengan mortalitas 30 hari. Dilakukan uji validasi skor TIMI pada subjek penelitian dewasa muda. Dilakukan analisis multivariat untuk mendapatkan model prediksi baru dan dilakukan uji performa diskriminasi dan kalibrasi model modifikasi atau kombinasi baru.

Hasil: Didapatkan 164 subjek penelitian. Pasien yang memiliki faktor risiko merokok adalah sebanyak 107 orang (65,2%). Sementara yang memiliki riwayat PJK dini dalam keluarga adalah sebanyak 39 orang (23,9%). Pasien yang memiliki komorbid hipertensi sebanyak 80 orang (48,8%) dan yang menderita diabetes sebanyak 71 orang (43,3%). Proporsi mortalitas 30 hari pasien dewasa muda sebanyak 7,9% (13 orang). Tidak terdapat korelasi dengan mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda untuk riwayat merokok (HR 0,0441 (IK 95% 0,148-1,312) dan nilai p 0,141) dan riwayat PJK dini dalam keluarga (HR 0,567 (IK 95% 0,126-2,559) dan nilai p 0,461). Skor TIMI memperlihatkan kemampuan prediksi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda yang baik, dimana didapatkan nilai AUC 0,836 (IK 95% 0,717-0,956) dengan nilai p <0,0001. Kombinasi skor TIMI dengan variabel riwayat merokok memperlihatkan performa diskriminasi yang baik dalam prediksi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda dengan nilai AUC 0,875 (p<0,0001). Namun ketika dilakukan perbandingan antara nilai AUC skor TIMI dengan skor TIMI dengan tambahan faktor riwayat merokok tidak didapatkan peningkatan akurasi yang bermakna (nilai p 0,2146).

Simpulan: Proporsi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda adalah sebanyak 7,9%. Skor TIMI memiliki performa diskriminasi dan kalibrasi yang baik dalam memprediksi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda. Skor TIMI dengan penambahan faktor riwayat merokok memiliki performa diskriminasi dan kalibrasi yang lebih baik dalam memprediksi mortalitas 30 hari pasien STEMI dewasa muda dibandingkan skor TIMI murni, namun tidak memiliki signifikansi peningkatan akurasi. ......Background: Until now, there have been no publications discussing the risk stratification system for STEMI patients in the young adult population. Additionally, the role of smoking and a family history of early coronary artery disease (CAD) as major risk factors for STEMI in young adults has not been addressed in any risk stratification system. The accuracy of the widely used TIMI score in assessing the prognosis of STEMI patients in the young adult group is also questionable.

Objective: This study aims to determine the proportion of mortality among young adult STEMI patients at Cipto Mangunkusumo Hospital, validate the TIMI score in young adult patients, and develop a risk stratification system for young adult STEMI patients.

Methods: This research is a retrospective cohort prognosis study using medical record data from Cipto Mangunkusumo Hospital on patients aged ≤50 years who were hospitalized with STEMI from 2018 to 2022. Univariate analysis was conducted to obtain subject characteristics and the proportion of 30-day mortality among young adult STEMI patients. Bivariate analysis was performed to examine the relationship between smoking, a family history of early CAD, and 30-day mortality. The validation of the TIMI score was conducted in the young adult study subjects. Multivariate analysis was conducted to obtain a new prediction model, and performance tests for discrimination and calibration of the modified or combined model were performed.

Results: A total of 164 study subjects were included. There were 107 patients (65.2%) with a smoking risk factor, while 39 patients (23.9%) had a family history of early CAD. The proportion of 30-day mortality among young adult patients was 7.9% (13 individuals). There was no correlation between 30-day mortality in young adult STEMI patients and a history of smoking (HR 0.0441 (95% CI 0.148-1.312) and p-value 0.141) or a family history of early CAD (HR 0.567 (95% CI 0.126-2.559) and p-value 0.461). The TIMI score showed good predictive ability for 30-day mortality in young adult STEMI patients, with an AUC value of 0.836 (95% CI 0.717-0.956) and p-value <0.0001. The combination of the TIMI score with the smoking history variable demonstrated good discriminatory performance in predicting 30-day mortality among young adult STEMI patients, with an AUC value of 0.875 (p<0.0001). However, when comparing the AUC values between the TIMI score and the TIMI score with the addition of the smoking history factor, no significant increase in accuracy was observed (p-value 0.2146).

Conclusion: The proportion of 30-day mortality among young adult STEMI patients is 7.9%. The TIMI score demonstrates good discrimination and calibration in predicting 30-day mortality among young adult STEMI patients. The TIMI score, when combined with the smoking history factor, shows improved discriminatory performance and calibration in predicting 30-day mortality among young adult STEMI patients compared to the pure TIMI score but does not significantly enhance accuracy.

Abstrak :
Vehicle Routing Problem (VRP) adalah sebuah permasalahan optimasi kombinatoris yang menentukan sekumpulan rute yang bermula dan berakhir pada sebuah depot, sehingga semua kendala dapat dipenuhi dan biaya yang dikeluarkan dapat diminimalkan. Permasalahan ini sering dihadapi oleh perusahaan yang proses bisnisnya sangat bergantung pada transportasi produknya. CV Safari Mitra Cemerlang adalah sebuah perusahaan di bidang produksi dan distribusi produk parfum dan produk laundry care di Kota Makassar, Indonesia. Di Kota Makassar, perusahaan ini melayani 14 pelanggan tetap yang setiap minggunya perlu dikunjungi untuk mengantarkan produk pesanannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan rute distribusi dengan jarak tempuh minimal pada proses distribusi tersebut. Dengan memodelkan permasalahan VRP tersebut ke dalam bentuk Mixed Integer Linear Programming (MILP) dan mengoptimalkannya menggunakan perangkat lunak LINGO Solver, diperoleh rute perjalanan yang terbagi ke dalam dua perjalanan dengan jarak tempuh 70,29 km. ...... Vehicle Routing Problem (VRP) is a combinatorial optimization problem that determines a set of routes which start and end in a depot, such that all constraints are satisfied, and the cost is minimized. This type of problem often faced by companies whose business processes are highly dependent on the transportation of their products. CV Safari Mitra Cemerlang is a company based in Makassar, Indonesia, that specializes in perfume and laundry care products production and distribution. It caters 14 regular customers across the city of Makassar which needs to be visited every week to transport their orders. This study aims to obtain a distribution route with a minimum distance for that distribution process. By modelling the VRP problem into a Mixed Integer Linear Programming (MILP) form and optimizing it with the help of LINGO Solver software, this study obtained the optimal route which is divided into two trips with a total distance of 70.29 km.