Needleleaf Index

Patient Adoption Risk Assessment Audiological and patient-reported data from the OHHR are used to predict hearing aid adoption risk: Select a patient from the dropdown to inspect their individual risk profile. The prediction card shows whether the model classified them correctly. Top 3 SHAP drivers explain why the model assigned that score. One machine learning algorithm is trained and tested (Gradient Boosting via LightGBM). It is used for visual display and inspection on held-out validation data. Data are taken from the Oldenburg Hearing Health Record (Jafri et al., Scientific Data 2025).

Publikasi ini bertujuan mengelompokkan 34 provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah penduduk, total kasus, dan total kematian kumulatif COVID-19. Data dinormalisasi menggunakan metode Min-Max, kemudian dianalisis dengan algoritma K-Medoids (PAM) menggunakan jarak Manhattan. Penentuan jumlah klaster melalui Average Silhouette Width menghasilkan tiga klaster optimal dengan koefisien sebesar 0,853. Hasil pengelompokan membentuk klaster beban rendah–sedang, klaster kasus kumulatif tinggi, serta klaster populasi dan kematian kumulatif tinggi. Analisis ini diharapkan memberikan gambaran mengenai perbedaan karakteristik beban COVID-19 antarprovinsi di Indonesia.

Math problems of the day for 9/2/26.

Pembangunan ekonomi regional di Indonesia dicirikan oleh keragaman spasial dan dinamika temporal yang tinggi. Setiap daerah memiliki karakteristik unik dalam kapasitas fiskal, potensi sumber daya alam, dan kualitas modal manusia. Untuk menganalisis faktor-faktor penentu output ekonomi daerah secara komprehensif, regresi data panel digunakan karena mampu mengintegrasikan variasi antar-wilayah (cross-section) sekaligus dinamika antar-waktu (time-series). Penelitian ini mengkaji pengaruh Realisasi Investasi PMDN, Pengeluaran Riil Per Kapita yang Disesuaikan, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada 34 Provinsi di Indonesia selama periode 2020–2023.

Tugas Individu Komlan