• Home
  • Berita
  • Menaklukkan Waktu: Mengenal Lebih Dekat dengan Kekuatan Analisis Survival

Menaklukkan Waktu: Mengenal Lebih Dekat dengan Kekuatan Analisis Survival

admin 22 Apr 2024

Penelitian survival, atau yang dikenal juga dengan analisis survival, merupakan metode statistik yang digunakan untuk menganalisis data waktu-hidup. Metode ini sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk kedokteran, biologi, insuransi, dan ekonomi, untuk memprediksi waktu terjadinya suatu peristiwa, seperti kematian, kegagalan mesin, atau lainnya. Pemahaman tentang penelitian survival tidak hanya penting bagi para peneliti tetapi juga bagi publik umum, karena aplikasinya yang luas dan penting dalam kehidupan sehari-hari.

Apa Itu Penelitian Survival?

Secara sederhana, penelitian survival mengamati waktu mulai dari suatu titik awal hingga terjadinya suatu peristiwa tertentu. Dalam konteks kesehatan, peristiwa tersebut bisa berupa kematian pasien atau kekambuhan penyakit, sedangkan dalam teknik, itu bisa jadi kegagalan suatu komponen mesin. Yang membuat analisis ini unik adalah kemampuannya dalam menangani data yang 'disensor'. Data disensor terjadi ketika waktu peristiwa tidak diketahui secara pasti, hanya diketahui telah melebihi durasi pengamatan.

Metode dalam Penelitian Survival

Dalam analisis survival, terdapat beberapa alat ukur penting yang digunakan untuk mengestimasi dan memahami waktu sampai terjadinya suatu peristiwa. Berikut ini adalah beberapa alat ukur utama yang sering digunakan dalam penelitian survival:

1. Fungsi Survival: Alat ukur ini mengestimasi probabilitas bahwa subjek tertentu akan bertahan lebih lama dari waktu tertentu. Fungsi survival, S(t), biasanya didefinisikan sebagai probabilitas bahwa waktu kejadian T lebih besar dari waktu t, S(t) = P(T > t).

2. Fungsi Hazard: Mengukur risiko instantan kejadian peristiwa pada waktu t, asalkan subjek telah bertahan hingga waktu t tanpa kejadian. Fungsi hazard, h(t), sering digambarkan sebagai limit probabilitas kejadian peristiwa dalam interval waktu yang sangat kecil, dibagi dengan panjang interval tersebut, kondisional pada tidak adanya peristiwa hingga waktu t.

3. Kurva Kaplan-Meier: Metode non-parametrik untuk mengestimasi fungsi survival dari data yang mungkin termasuk censoring. Kurva Kaplan-Meier sangat berguna dalam menampilkan data survival dan memungkinkan visualisasi estimasi survival pada setiap titik waktu.

4. Model Cox Proportional Hazards: Ini adalah model semi-parametrik yang digunakan untuk menilai simultan efek dari beberapa faktor risiko pada waktu kejadian. Model ini mengasumsikan bahwa efek dari variabel prediktor terhadap risiko kejadian adalah konstan sepanjang waktu dan berfokus pada estimasi proporsi risiko (hazards) yang berhubungan dengan variabel prediktor.

5. Log-Rank Test: Uji statistik yang digunakan untuk membandingkan kurva survival antara dua atau lebih kelompok. Ini adalah metode non-parametrik untuk menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan dalam fungsi survival antar kelompok yang dibandingkan.

6. Analisis Regresi Parametrik: Melibatkan model-model seperti model Weibull, eksponensial, atau log-normal yang mengasumsikan distribusi statistik tertentu untuk data waktu-hidup. Model-model ini berguna dalam situasi di mana asumsi proporsional hazards dari model Cox tidak dipenuhi.

7. Cumulative Incidence Function: Dalam konteks kompetisi risiko, fungsi ini digunakan untuk mengestimasi probabilitas kejadian peristiwa tertentu seiring waktu, dengan mempertimbangkan adanya risiko kompetitif yang bisa mencegah terjadinya peristiwa yang diinginkan.

Pemilihan alat ukur yang tepat dalam analisis survival sangat bergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan asumsi yang dibuat mengenai data tersebut. Kesesuaian model dan teknik statistik ini mempengaruhi interpretasi dan validitas kesimpulan yang dihasilkan dari analisis survival.

Aplikasi Penelitian Survival di Bidang Ekonomi dan Keuangan Syariah

Analisis survival dalam konteks ekonomi dan keuangan syariah memperlihatkan aplikasi unik dan penting dari metodologi ini, terutama dalam menghadapi tantangan dan peluang yang unik di sektor ini. Dalam ekonomi syariah, prinsip-prinsip keadilan dan penghindaran riba (bunga) menuntut pendekatan yang berbeda dari keuangan konvensional, dan analisis survival bisa memberikan wawasan yang mendalam dalam berbagai aspek.

1. Kredit dan Pembiayaan: Dalam keuangan syariah, instrumen pembiayaan seperti Murabahah (jual beli), Ijarah (sewa), dan Mudarabah (kerjasama investasi) memiliki struktur risiko yang berbeda dari pinjaman konvensional. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi 'waktu hingga kegagalan' dalam kredit, yaitu ketika debitur gagal membayar sesuai dengan kesepakatan. Hal ini membantu lembaga keuangan syariah dalam menilai risiko dan menetapkan syarat pembiayaan yang sesuai dengan prinsip syariah.

2. Durasi Produk Keuangan: Produk keuangan syariah, seperti sukuk (obligasi syariah), sering kali memiliki jangka waktu yang terikat dengan proyek tertentu atau aset produktif. Analisis survival dapat membantu dalam mengestimasi masa berlakunya produk keuangan ini, yang penting untuk manajemen portofolio dan strategi investasi.

3. Keberlanjutan Bisnis: Dalam ekonomi syariah, bisnis harus tidak hanya menguntungkan tetapi juga harus memenuhi kriteria keadilan sosial dan keberlanjutan lingkungan. Analisis survival dapat digunakan untuk memprediksi keberlangsungan usaha yang mematuhi prinsip syariah, membantu investor dan regulator dalam membuat keputusan yang berinformasi.

Penerapan Analisis Survival dalam Keuangan Syariah

Studi Kasus: Analisis Durasi Sukuk. Misalnya, sukuk sering digunakan untuk mendanai proyek infrastruktur atau real estate. Analisis survival dapat digunakan untuk mengestimasi durasi sukuk ini, memperhitungkan variabel seperti tingkat pengembalian, risiko proyek, dan kondisi pasar. Hal ini membantu dalam menyusun sukuk dengan struktur yang lebih tahan terhadap volatilitas pasar dan risiko proyek.

Studi Kasus: Risiko Kredit pada Pembiayaan Murabahah. Pembiayaan Murabahah adalah metode pembiayaan populer dalam keuangan syariah, di mana bank membeli barang dan menjualnya kembali kepada pelanggan dengan margin keuntungan yang disepakati. Menggunakan analisis survival untuk memodelkan waktu hingga kegagalan pembayaran bisa mengungkap pola yang mempengaruhi risiko kredit, seperti karakteristik debitur atau kondisi ekonomi.

Analisis survival menawarkan alat yang kuat dalam mengatasi beberapa tantangan unik yang dihadapi oleh ekonomi dan keuangan syariah. Dengan memahami dan memprediksi durasi dan risiko dari berbagai instrumen dan kegiatan bisnis dalam ekonomi syariah, para pelaku pasar dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif, sejalan dengan prinsip-prinsip syariah yang mendorong keadilan sosial dan keberlanjutan ekonomi.

Anda Mungkin Suka

British Academy – ODA International Interdisciplinary Research Projects

Closing Date: 01/11/2023

Funding available for UK-based early career researchers working with international partners wishing to develop ODA-eligible interdisciplinary projects involving both the humanities and the social sciences.

The British Academy is providing a call for proposals for UK-based researchers across all disciplines within the social sciences and the humanities to develop new international interdisciplinary research that is ODA-eligible. Research may be problem-focused, creatively innovative and exploratory, and should bring together relevant disciplines in both the humanities and social sciences, where appropriate, for maximum impact/effect.

The Academy requires all applications to fundamentally involve and integrate both the humanities and the social sciences.

 

More info: https://www.myresearchconnect.com/british-academy-oda-international-interdisciplinary-research-projects/

Efektivitas Analisis Sentimen Sejawat

Analisis sentimen sejawat adalah pendekatan yang menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen untuk mengevaluasi respons emosional atau opini dari para penilai terhadap suatu karya ilmiah, seperti artikel jurnal. Berikut adalah beberapa cara di mana analisis sentimen sejawat dapat meningkatkan efektivitas proses penelaahan sejawat:

 

>Identifikasi Respon Emosional: Analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi respon emosional penilai terhadap berbagai aspek dari artikel, mulai dari bahasa yang digunakan hingga kesan keseluruhan. Ini memberikan wawasan tambahan selain penilaian teknis.

 

>Penilaian Subjektivitas: Analisis sentimen dapat membantu mengukur tingkat subjektivitas dalam penilaian. Hal ini berguna untuk mengidentifikasi bagian artikel yang mungkin menjadi subjektif dan dapat menimbulkan perbedaan pendapat di antara penilai.

 

>Pemahaman Umpan Balik Kualitatif: Analisis sentimen sejawat dapat membantu menggali umpan balik kualitatif penilai, membantu penyunting dan penulis untuk memahami lebih baik bagaimana pesan atau metodologi mereka diterima.

 

>Identifikasi Aspek Positif dan Negatif: Analisis sentimen dapat membedakan aspek-aspek positif dan negatif dalam penilaian, memberikan gambaran lebih rinci tentang kekuatan dan kelemahan artikel.

 

>Tren Sentimen dalam Sejawat: Dengan melacak tren sentimen sejawat dari beberapa penilaian, analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi apakah ada konsensus positif atau negatif tentang suatu artikel di antara para penilai.

 

>Mendeteksi Tingkat Kepuasan Penilai: Melalui analisis sentimen, dapat dilihat apakah penilai merasa puas atau tidak puas dengan isi artikel. Hal ini dapat memberikan masukan berharga untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan tulisan.

 

>Perbaikan Proses Penelaahan: Analisis sentimen dapat membantu penyunting dan penerbit untuk mengevaluasi efektivitas proses penelaahan sejawat, dengan mengidentifikasi area yang mungkin memerlukan perbaikan atau perhatian lebih lanjut.

 

>Menemukan Sentimen Tertentu dalam Domain Khusus: Analisis sentimen yang dioptimalkan untuk domain khusus (seperti ilmu pengetahuan, teknologi, atau kedokteran) dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam konteks tersebut.

 

>Meningkatkan Konsistensi Penilaian: Dengan memanfaatkan analisis sentimen, dapat menciptakan alat pendukung yang membantu memastikan konsistensi dalam penilaian sejawat, terutama ketika menangani jumlah artikel yang besar.

 

>Dukungan Keputusan: Analisis sentimen dapat membantu penyunting dalam mengambil keputusan yang lebih terinformasi terkait penerimaan atau penolakan suatu artikel, dengan memperhatikan tanggapan emosional dan opini penilai.

 

Dengan demikian, analisis sentimen sejawat dapat memberikan dimensi tambahan dalam proses penelaahan sejawat, membantu meningkatkan efektivitas dan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang tanggapan para penilai terhadap karya ilmiah.

 

 


 

CALL FOR PAPER JOURNAL OF PRINCIPLES MANAGEMENT AND BUSSINES

Call for paper vol 2 no 2 (2023) Journal of Principles Management and Bussines 

More info: https://journal.scimadly.com/index.php/jpmb/annoucments

3V: TIGA KARAKTERISTIK UTAMA BIG DATA

Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar, keragaman, dan kecepatan tinggi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, seperti sensor, perangkat mobile, media sosial, transaksi bisnis, dan banyak lagi. Big data juga melibatkan data yang bervariasi dalam format dan jenis, termasuk teks, gambar, audio, dan video.

 

Ada tiga karakteristik utama dari big data yang dikenal sebagai "3V" yaitu:

1. Volume: Big data melibatkan jumlah data yang sangat besar. Ini bisa berarti terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes data, yang jauh lebih besar dari apa yang dapat ditangani oleh sistem tradisional.

2. Velocity: Data yang dihasilkan dalam konteks big data sering kali datang dengan kecepatan tinggi. Contohnya adalah data streaming dari sensor IoT (Internet of Things) atau data dari media sosial yang terus-menerus diperbarui.

3. Variety: Big data mencakup berbagai jenis data, termasuk data terstruktur (misalnya, data dalam database relasional), data semi-terstruktur (misalnya, data dalam format XML atau JSON), dan data tak terstruktur (misalnya, teks dalam posting media sosial atau dokumen). Kombinasi dari berbagai jenis data ini menambah kompleksitas analisis big data.

 

Selain "3V," beberapa tambahan karakteristik telah ditambahkan ke konsep big data, seperti "Variability" (variabilitas dalam kecepatan dan jenis data), "Veracity" (keandalan dan keakuratan data), dan "Value" (kemampuan untuk mendapatkan wawasan berharga dari data tersebut).

Tujuan dari analisis big data adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Ini bisa digunakan di berbagai industri, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan banyak lagi. Solusi teknologi seperti sistem penyimpanan data yang skala-able, algoritma pemrosesan data yang cepat, dan teknik analisis data maju digunakan untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan big data.