Fondasi Penting Epidemiologi Modern

Sesi “Modelling 101” yang merupakan bagian dari rangkaian kegiatan MIDSEA Summer School sukses diselenggarakan di Arjuna Room, Alana Hotel Yogyakarta.  Sesi ini menghadirkan tiga pemateri utama, yaitu Dr. Hannah Clapham dari Saw Swee Hock School of Public Health, Prof. Jomar Fajardo Rabajante dari University of the Philippines Los Baños, dan Dr. Wirichada Pan-Ngum dari Mahidol-Oxford Tropical Medicine Research Unit (MORU). Ketiganya menyampaikan materi yang saling melengkapi tentang dasar-dasar pemodelan dalam konteks epidemiologi penyakit menular serta aplikasinya dalam kebijakan kesehatan masyarakat. ... 

selanjutnya

Eksplorasi Reinforcement Learning untuk Intervensi Penyakit Menular

Pada hari keempat rangkaian kegiatan Track AI MIDSEA Summer School 2025, peserta mendalami penerapan Reinforcement Learning (RL) dalam konteks intervensi penyakit menular. Sesi pertama dimulai dengan pengantar konsep dasar RL, di mana peserta mempelajari struktur utama dari agen RL, termasuk komponen state, action, reward, dan policy. Penjelasan ini disampaikan secara visual menggunakan simulasi interaktif yang memudahkan pemahaman. ... 

selanjutnya

Model Jaringan Dinamis: Berubahnya Graf Jaringan Seiring Berjalannya Waktu

Setelah membahas model jaringan statis pada hari Rabu, 25 Juni 2025, pertemuan keempat Simulation Track MIDSEA Summer School 2025 di Bima Room, Gedung MICC, The Alana Yogyakarta Hotel and Convention Center membahas model jaringan dinamis untuk penyebaran penyakit menular. Track diawali dengan pembahasan mengenai kode program permasalahan model jaringan statis yang diberikan pada hari sebelumnya oleh Prof. Alexander Richard Cook, Wakil Dekan Bidang Kesehatan Global di Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore (NUS). Setelah itu, sebagai pembuka materi pertemuan keempat, Prof. Cook menjelaskan bahwa perbedaan mendasar model ini dengan model jaringan statis adalah berubahnya titik (vertex) atau sisi (edge) pada graf jaringan.  ... 

selanjutnya

Ekskursi MIDSEA Summer School 2025 Membawa Peserta Menyusuri Borobudur hingga Ramayana

MIDSEA Summer School 2025 tak hanya menghadirkan kegiatan akademik di ruang kelas, tetapi juga membuka cakrawala peserta melalui ekskursi budaya yang berlangsung pada Kamis (26/6). Ekskursi ini mengajak 80 lebih peserta dari berbagai negara untuk menjelajahi kekayaan sejarah dan seni pertunjukan budaya Jawa, mulai dari Borobudur hingga Ramayana Ballet di Prambanan. ... 

selanjutnya

Model Jaringan Statis

Berbeda dengan hari pertama dan kedua MIDSEA Summer School 2025 di Gedung MICC, The Alana Yogyakarta Hotel and Convention Center yang berfokus pada model penyakit menular SIR standar, pertemuan ketiga Simulation Track di tanggal 25 Juni 2025 berfokus pada model jaringan statis. Track yang dihadiri sebanyak 14 peserta dari berbagai negara yang di antaranya yaitu Indonesia, Filipina, Thailand, dan Singapura ini diawali dengan pembahasan mengenai asumsi homogeneous mixing yang digunakan pada model SIR standar, yaitu semua orang memiliki risiko infeksi yang bergantung pada jumlah orang terinfeksi pada suatu populasi. ... 

selanjutnya

Pemodelan Penyakit Menular: Fondasi Penting Epidemiologi Modern

Yogyakarta, 25 Juni 2025 — Sesi “Modelling 101” yang merupakan bagian dari rangkaian kegiatan MIDSEA Summer School sukses diselenggarakan di Arjuna Room, Alana Hotel Yogyakarta. Kegiatan ini diikuti oleh 13 peserta dari berbagai negara, termasuk Indonesia, Filipina, Jepang, dan Thailand. Para peserta berasal dari latar belakang yang beragam, mulai dari dosen, peneliti, perwakilan WHO, hingga mahasiswa. ... 

selanjutnya

Eksplorasi Bayesian Inference dan MCMC dalam Model Statistik Kompleks: Perspektif dari MIDSEA Summer School 2025

Pada Hari Ketiga MIDSEA Summer School 2025, Dr. Akira Endo, Asisten Profesor dari Saw Swee Hock School of Public Health, membahas Bayesian Inference dan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sebagai topik utama. Dr. Endo menjelaskan dasar-dasar Bayesian inference, yang merupakan proses pembaruan pengetahuan atau keyakinan berdasarkan data baru. Dengan menggunakan Bayes’ Theorem, pendekatan ini menggabungkan pengetahuan sebelumnya tentang parameter (prior) dengan data yang diamati untuk menghasilkan distribusi posterior, yang menggambarkan kemungkinan nilai parameter setelah memperhitungkan data. ... 

selanjutnya

Eksplorasi Foundation Model Satelit dan Machine Learning untuk Kesehatan: Hari Ketiga Track AI Berlangsung Interaktif

Yogyakarta, 25 Juni 2025 — Kegiatan Summer School Track AI di Alana Hotel Yogyakarta terus berlanjut dengan antusiasme tinggi. Memasuki hari ketiga, sesi bertajuk “Satellite FM Day 3” menghadirkan dua pemateri yang membimbing peserta dalam eksplorasi foundation model untuk citra satelit dan penerapan data mining dalam bidang kesehatan. ... 

selanjutnya

Implementasi Maximum Likelihood Estimation (MLE): Estimasi Parameter dan Interval Kepercayaan dari Data

Hari kedua Inference Track MIDSEA Summer School 2025 pada tanggal 24 Juni 2025 di Yudhistira Room, Gedung MICC, The Alana Yogyakarta Hotel and Convention Center, berjalan dengan sukses. Sesi berjudul “Implementing MLE” ini membahas tantangan dalam penerapan Maximum Likelihood Estimation (MLE) pada model statistik yang kompleks. Salah satu isu yang dibahas adalah ketidakpastian dalam estimasi parameter, terutama ketika menghadapi model yang memiliki banyak variabel dan parameter. Dalam sesi ini, peserta mempelajari bagaimana metode numerik dan optimisasi dapat digunakan untuk menemukan parameter yang memaksimalkan fungsi likelihood, meskipun model yang digunakan seringkali melibatkan ketidakpastian dan data yang tidak sempurna. ... 

selanjutnya

Simulasi Model Penyakit Menular Realistis: Lama Berlangsungnya Fase Penyakit dan Ketidakpastian

Hari kedua Simulation Track MIDSEA Summer School 2025 pada tanggal 24 Juni 2025 berlangsung dengan lancar. Bertempat di Bima Room, Gedung MICC, The Alana Yogyakarta Hotel and Convention Center, sesi berjudul “Sojourn Times and Uncertainty” ini membahas tidak realistisnya model penyakit menular (SIR) standar yang terdiri dari tiga kompartemen atau fase, yaitu fase rentan terinfeksi penyakit (S), fase terinfeksi penyakit (I), dan fase sembuh dari penyakit (R). Hal ini disebabkan oleh jumlah populasi di setiap fase yang bukan merupakan bilangan bulat dan tidak dipertimbangkannya lama waktu seseorang berada dalam fase tertentu pada model deterministik. ... 

selanjutnya