Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Industri musik di Indonesia merupakan salah satu prioritas utama oleh Badan Ekonomi Kreatif BEKRAF untuk ditingkatkan daya saingnya. Dalam meningkatkan daya saingnya, industri musik dihadapi dengan tantangan utama yaitu sumber daya manusia yang kurang memadai serta pemanfaatan pasar yang belum optimal. Oleh karena itu, industri musik di Indonesia perlu mengembangkan strategi terbaru untuk menghadapi tantangan tersebut. Seiring berkembangnya teknologi di industri musik, data terkait musik seperti tangga lagu, fitur audio, serta lirik lagu semakin mudah didapatkan. Data tersebut berpotensi memberikan informasi penting dan karakteristik terkait lagu yang sedang tren dan diminati oleh masyarakat Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik lagu yang populer atau diminati oleh masyarakat Indonesia menggunakan music mining. Penentuan karakteristik dilakukan dengan mengklasifikasikan lagu keseluruhan, lagu lokal, dan lagu internasional yang populer di Indonesia. Berdasarkan hasil penelitian ini, algoritme pohon keputusan C5.0 mampu memberikan karakteristik yang detail dan optimal untuk lagu keseluruhan, lagu lokal, dan lagu internasional dengan akurasi yang baik. Terdapat beberapa kesamaan dan perbedaan karakteristik yang dimiliki antara lagu secara keseluruhan, lagu lokal, dan lagu internasional yang berkaitan satu sama lain. Keterkaitan tersebut dapat digunakan menjadi strategi dan rekomendasi pelaku industri musik dalam memproduksi lagu yang sesuai dengan preferensi masyarakat.

---

Music industry is one of main priority to improve its competitiveness by BEKRAF. Music industry is faced by main challenges such as insufficient human resources and unoptimized market utilization. Thus, music industry in Indonesia needs to develop new strategy to handle the challenges. Nowadays, the developing of technology in music industry data related to music, e.g. top charts, audio features, and song lyric are easily obtained. Those data are potential to give important information and characteristics related to trending songs and songs preferred in Indonesia.

This study aims to know the characteristics of popular or preferred songs in Indonesia using music mining. Determining the characteristic was done by classifying overall songs, local songs, and international songs that are popular. Based on this study, C5.0 decision tree is able to give detail and optimal characteristics of overall songs, local songs, and international songs. There are some similarities and differences among them that are related to each other. Those relations among characteristics can be used to be the strategy and recommendation for music industry in producing songs that are preferred in Indonesia. "

"Transportasi umum di DKI Jakarta sangat beragam, salah satunya adalah Transjakarta. Transjakarta merupakan salah satu sistem transportasi umum yang pembiayaannya mendapatkan subsidi dari pemerintah DKI Jakarta. Saat ini Transjakarta dikelola oleh PT Transjakarta. Selain Transjakarta, ada beberapa pembangunan transportasi umum baru seperti Mass Rapid Transit MRT dan Light Rail Transit LRT . Pembangunan transportasi umum baru tersebut menimbulkan berita mengenai pengalihan subsidi Transjakarta ke transportasi umum baru tersebut. Untuk memenuhi pembiayaan saat sudah tidak disubsidi, PT Transjakarta akan melakukan integrasi rute dengan moda transportasi lain dan melakukan pengembangan di halte dengan menambahkan unit usaha seperti minimarket atau restoran. Dalam penelitian ini akan dibahas solusi lain selain pengintegrasian dan pengembangan halte. Solusi lain tersebut adalah melakukan perubahan sistem tarif berdasarkan zona pada Transjakarta dimana perubahan tersebut diharapkan tidak terlalu merugikan pihak penumpang maupun PT Transjakarta. Pada skripsi ini akan dibahas sistem tarif Transjakarta berdasarkan zona dengan dua tahapan, yaitu pembentukan zona dan penentuan tarif. Dari dua tahapan tersebut akan diperoleh sistem tarif Transjakarta berdasarkan zona.

---

DKI Jakarta has a very diverse option of public transportations, one of them is Transjakarta. It is also one of the public transportation system that is subsidized by the government of DKI Jakarta. The operation of Transjakarta is currently managed by PT Transjakarta. Besides Transjakarta, there are also several other new public transportations developments such as the Mass Rapid Transit MRT and Light Rail Transit LRT. The construction of these new public transportations generated news about the transfer of Transjakarta subsidy to them. To finance the system of Transjakarta when it is no longer subsidized later on, PT Transjakarta will integrate its routes with other modes of transportation and develop the bus stops by adding business units such as mini market or restaurant. This study will discuss another solution to this rising concern in addition to the existing solutions, integration and development of bus stops. The proposed solution in this study is to change the tariff system of PT Transjakarta based on the zones, where the change is expected not to be too detrimental both to the passengers and PT Transjakarta. The tariff change will be based on the zone which will be developed in two stages, the zone establishment and tariff determination. After these two stages proceed, the Transjakarta new tariff system based on the zone is established."

"Gerakan tanah merupakan peristiwa perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material campuran yang bergerak ke bawah atau keluar lereng. Gerakan tanah dapat terjadi karena faktor alam maupun faktor perbuatan manusia. Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang mempunyai kejadian gerakan tanah yang cukup sering terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi serta menganalisis sebaran wilayah potensi gerakan tanah di Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur. Metode pendeteksian potensi gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mendapatkan nilai Gain tertinggi dalam penentuan akar pada pohon keputusan. Data aktual kejadian gerakan tanah digunakan untuk megetahui tingkat akurasi wilayah potensi gerakan tanah dengan uji confussion matrix. Selanjutnya, analisis keterhubungan antara titik aktual kejadian dengan kondisi fisik wilayah dan hasil model dilakukan menggunakan metode weighted of evidence. Penelitian ini menggunakan data litologi, jenis tanah, penggunaan tanah, ekstrasi data citra Landsat 8 OLI pada bulan Agustus 2017 dengan analisis Normalized Difference Vegetation Index NDVI serta ekstrasi data citra Alos PALSAR untuk wilayah ketinggian, dan kemiringan lereng. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat gerakan tanah dengan potensi tinggi di wilayah penelitian seluas 18.23 Km2 atau 19.09 dari total wilayah penelitian. Asosiasi data kejadian aktual dengan hasil identifikasi potensi gerakan tanah menunjukkan akurasi model sebesar 80.91. Distribusi wilayah potensi gerakan tanah tersebar pada wilayah dengan ciri pada ketinggian 600-800 mdpl, kemiringan lereng 14-20, kerapatan vegetasi 50-75, penggunaan tanah permukiman, jenis batuan anggota batu pasir cantayan dengan jenis tanah asosiasi latosol coklat kemerahan dan latosol coklat.

---

Landslide is a phenomenon of movement of slope forming material in the form of rocks, soil, or mixed material moving down or out of the slope. Landslide can occur due to natural factors and factors of human action. Sukaresmi District, Cianjur Regency is one of the areas that has landslide occurrence which is quite common. Therefore, this study was conducted with the aim to detect and analyze the spread of landslide susceptibility areas in Sukaresmi District, Cianjur Regency.

The landslide susceptibility detection method was performed using the Decision Tree method with C4.5 algorithm to obtain the highest gain value in root determination in the decision tree. Actual data of landslide occurrence was used to determine the accuracy of susceptibility region with confussion matrix examination. Furthermore, the correlation analysis between the actual point of landslide occurrence with the physical condition of the region and the model results was done using the weighted of evidence method.

This research used lithology data, soil type, landuse, Landsat 8 multispectral imagery data extraction in August 2017 with Normalized Difference Vegetation Index analysis, and Alos PALSAR imagery data extraction for altitude area and slope.

The results of this study indicate a high potential landslide in the research area of 18.23 Km2 or 19.09 of the total research area by accuracy level 80.91 with actual event data. Distribution of landslide susceptibility area was spread on area with characteristics at an altitude of 600 ndash 800 m, slope 14 20, vegetation density 50 75, settlement landuse, cantayan sandstone rock type with soil associations latosol reddish brown and brown latosol."

"Studi ini bertujuan untuk menilai keamanan armada pengiriman tradisional, untuk meningkatkan keselamatan operasional mereka. Pendekatan Formal Safety Assessment (FSA) diterapkan dalam penelitian ini. Indonesia masih bergantung pada kapal armada pengiriman tradisional. Bukan hanya karena dimensi mereka yang cocok untuk mengangkut kargo antar pulau, tetapi juga nilai sejarahnya yang menarik bagi wisatawan lokal dan mancanegara. Namun, karena konstruksi dan sistem operasionalnya, banyak bahaya yang dikandung dalam kapal armada pengiriman tradisional, beberapa di antaranya memiliki potensi risiko tinggi.

---

The study is aimed to assess the safety of the traditional shipping fleet, in order to increase their operational safety. Formal Safety Assessment (FSA) approach is applied in the study. Indonesia still relies on traditional shipping fleet vessels. Not only because of their dimensions that are suitable for carrying cargo between the islands, but also their historical value that interest local and overseas tourists. However, due to their structure and operational system many hazards are conceived in Traditional shipping fleet vessels, some of them have high potential risks."

"Kanker payudara adalah penyakit di mana sel-sel di payudara tumbuh di luar kendali dan menjadi salah satu jenis kanker paling umum di dunia. Di Indonesia, kanker payudara merupakan kanker dengan prevalensi tertinggi pada wanita. Tinggi Angka kejadian kanker payudara sangat erat kaitannya dengan faktor risiko yang ada, diantaranya kelebihan berat badan dan obesitas. Pengukuran berat badan dan obesitas dapat dilakukan dengan menggunakan pengukuran yang dikenal sebagai indeks massa tubuh (BMI). Obesitas tidak hanya digambarkan sebagai penyimpanan lemak berlebih tetapi juga akumulasi jaringan adiposa yang dideregulasi. Ini bisa diidentifikasi melalui zat yang dikenal sebagai CD36. CD36 ditemukan memiliki berpotensi menjadi penanda prognostik karena perannya dalam proses metastasis kanker payudara. Tapi selain sebagai penanda prognostik yang terkait dengan metastasis, CD36 juga diduga berpotensi menjadi penanda diagnosis kanker payudara. Karena itu, Dalam studi ini, analisis hubungan antara BMI dan CD36 dan insiden dilakukan kanker payudara. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah rekam medis dari salah satu rumah sakit di Jakarta dengan total 84 subjek yang terdiri dari 3 kategori status, yaitu penderita kanker payudara, kanker selain payudara, dan sehat. Metode Keputusan Tree digunakan untuk memperoleh informasi tentang hubungan antara BMI dan CD36 terhadap kejadian kanker payudara. Selanjutnya digunakan metode Regresi Logistik untuk mengetahui peran masing-masing faktor dalam kejadian kanker payudara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara CD36 dengan kejadian kanker payudara, dimana ciri-ciri subjek dengan status kanker payudara memiliki nilai konsentrasi CD36 antara 0,17-0,34 dan di bawah 0,14 (dalam ng / mL). Kemudian diperoleh juga bahwa peningkatan skor CD36 menurunkan risiko kanker payudara awal, padahal peningkatan nilai BMI akan meningkatkan risiko.ABSTRACTBreast cancer is a disease in which cells in the breast grow out of control and is one of the most common types of cancer in the world. In Indonesia, breast cancer is a cancer with the highest prevalence in women. The high incidence of breast cancer is closely related to the existing risk factors, including being overweight and obese. Weight and obesity measurements can be made using a measurement known as body mass index (BMI). Obesity is not only described as excess fat storage but also the accumulation of deregulated adipose tissue. This can be identified through a substance known as CD36. CD36 was found to have potential to be a prognostic marker because of its role in the metastatic process of breast cancer. But apart from being a prognostic marker associated with metastasis, CD36 is also thought to be a potential marker of breast cancer diagnosis. Therefore, in this study, an analysis of the relationship between BMI and CD36 and incidence of breast cancer was carried out. The data used in this study were medical records from a hospital in Jakarta with a total of 84 subjects consisting of 3 status categories, namely breast cancer patients, non-breast cancer, and healthy. The Decision Tree method was used to obtain information about the relationship between BMI and CD36against the incidence of breast cancer. Furthermore, the Logistic Regression method is used to determine the role of each factor in the incidence of breast cancer. The results showed that there was a relationship between CD36 and the incidence of breast cancer, where the characteristics of subjects with breast cancer status had a CD36 concentration value between 0.17-0.34 and below 0.14 (in ng / mL). Then it was also found that an increase in CD36 score decreased the risk of early breast cancer, whereas an increase in the BMI value would increase the risk."

"Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) merupakan salah satu penyebab kematian terbanyak dengan jumlah kematian sekitar 3 juta jiwa atau setara dengan 5,2% dari jumlahkematian di seluruh dunia. Untuk itu diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai PPOK, namun data yang dikumpulkan dalam penelitian biasanya tidak memuat semua data yang diinginkan. Hilangnya informasi dalam data dikenal dengan istilah missing values yang dapat menjadi masalah untuk semua jenis analisis data. Salah satu cara untuk menangani missing values yaitu dengan melakukan proses imputasi data pada tahap preprocessing untuk mendapatkan data lengkap yang diharapkan mampu meningkatkan akurasi dari analisis data yang dilakukan. Pada penelitian ini dilakukan imputasi menggunakan mean dan Fuzzy C-Means (FCM). FCM merupakan metode pengelompokan yang memungkinkan satu bagian data menjadi milik dua atau lebih kelompok berdasarkan nilai keanggotaannya. Data lengkap hasil imputasi diuji menggunakan metode klasifikasi Decision Tree dengan persentase data training 50%-90% untuk melihat performa dari metode mean dan FCM. Berdasarkan penelitian ini diperoleh nilai akurasi, presisi, dan recall tertinggi untuk klasifikasi data PPOK yang diimputasi menggunakan mean masing-masing sebesar 64,7%, 71%, dan 65%. Sedangkan nilai akurasi, presisi, dan recall tertinggi untuk klasifikasi data PPOK yang diimputasi menggunakan FCMmasing-masing sebesar 78,9%, 85%, dan 79%. Hasil ini menunjukkan bahwa FCM membantu Decision Tree untuk mengklasifikasikan data lebih baik dengan nilai imputasi yang lebih baik untuk menggantikan missing values.

---

Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is one of the most causes of death in the world with around 3 million deaths, equivalent to 5.2% of deaths worldwide. For this reason, further research needs to be done on CPOD, but the data collected in the study often does not contain all the desired data. Loss information in data is called as a missing values which can be a problem for all types of data analysis. One way to handle missing values is by doing the imputation process at the preprocessing stage to obtain complete data which is expected to increase the accuracy of the data analysis performed. In this study, imputation was done using mean and FCM. FCM is a clustering method that allows one part of the data to belong to two or more groups based on their membership function. The complete dataset was trained with Decision Tree classifier with the percentage of data training 50%-90% to observe the performance in terms of accuracy, precision, and recall for mean and FCM method. Based on this study, the highest value of accuracy, precision,and recall for classification of COPD data imputed using mean of 64.7 %, 71 % and 65 % respectively. While the highest value of accuracy, precision, and recall for classification of COPD data imputed using FCM is 78.9 %, 85 %, and 79 % respectively. These results indicate that FCM helps Decision Tree to classify data better with better imputation values to replace missing values."

"Non-arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy (NAION) merupakan suatu penyakit yang timbul akibat insufisiensi alirah darah pada arteri yang mensuplai optic disc. Faktor risiko yang diduga berperan penting dalam terjadinya NAION diantaranya adalah hipertensi, obesitas, diabetes, dislipidemia, merokok, kondisi hiperkoagulasi, penyakit kardiovaskular dan stroke. Penelitian ini akan berfokus pada identifikasi faktor-faktor yang dapat menjadi karakteristik pembeda antara kondisi unilateral dan bilateral serta menganalisis peran masing-masing faktor tersebut. Metode random forest akan diaplikasikan untuk mendapatkan faktor-faktor yang secara konsisten dapat menjadi karakteristik pembeda antar kondisi lateralitas. Metode decision tree dan regresi logistik disertakan untuk memeroleh gambaran peran masing-masing faktor dalam bentuk pohon keputusan dan perbandingan risiko yang diformulasikan oleh rasio odds. Faktor penting berdasarkan model random forest adalah onset, GDP, HDL, usia, GD2PP, dan LDL. Berdasarkan rasio odds peningkatan usia, onset, LDL, GDP, dan GD2PP, akan berdampak pada peningkatan risiko pasien mengalami kondisi bilateral. Sedangkan semakin tinggi kadar HDL, risiko mengalami kondisi bilateral akan menurun. Pada penelitian ini juga dilakukan simulasi penanganan missing value dengan tiga skema penanganan yang berbeda. Hasil simulasi menunjukan bahwa imputasi regresi memberikan performa yang lebih bagus dibandingkan dengan imputas atau ketika hanya menggunakan observasi kompletArteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy (NAION) is a disease that arise because of blood insufficiency in the artery that supply optic disc. Risc factors which are considered to inflict NAION are hypertention, obesity, diabetes, dislipidemia, smoking, hypercoagulable state, cardiovascular disease, and stroke. NAION could happen either unilateral or bilateral condition. This study will focus on the identification of important factors that could be distinguishing characteristics between unilateral and bilateral patients. Random forest method is applied to obtain factors that can consistently be distinguishing characteristics between laterality conditions. Decision tree and logistic regression method are included to obtain the visualization of the role of each important factors by using decision rule and odds ratio. The important factors based on random forest are onset, GDP, HDL, age, GD2PP, and LDL. Based on odds ratio, escalation of age, onset, LDL, GDP, and GD2PP, will have an impact on increasing the patients risk experiencing bilateral condition. Whereas the enhancement of HDL level, the risk of experiencing bilateral condition will decrease. This study also simulated a missing value handling with three different handling schemes. Simulation results show that regression imputation provides better performance when compared to mean imputation or when we only used complete observation."

"Ketidakpastian mengenai hal yang dapat terjadi pada masa yang akan datang, menunjukkan pentingnya memiliki asuransi bagi masyarakat. Setiap produk asuransi memiliki perjanjian polis yang berbeda dan juga besaran premi yang berbeda. Perhitungan besaran premi asuransi jiwa akan bergantung kepada beberapa faktor, salah satunya yaitu tingkat suku bunga. Tingkat suku bunga dalam perhitungan premi asuransi, biasanya dihitung menggunakan tingkat suku bunga tetap. Namun penggunaan tingkat bunga yang tetap ini, kurang sesuai dengan pergerakan tingkat suku bunga yang berlaku tiap tahunnya. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan perhitungan premi asuransi jiwa menggunakan tingkat bunga stokastik, model Black-Karasinski. Model Black-Karasinski tidak dapat ditelusuri secara analitik, maka untuk menentukan short rate akan digunakan metode trinomial tree dengan menggunakan data Indonesia Government Securities Yield Curve (IGSYC). Kemudian, dilakukan perhitungan premi asuransi jiwa sesuai dengan pembentukan trinomial tree yang telah dilakukan.

---

Uncertainty about things in the future, shows the importance of having insurance. Any insurance product has different insurance policies and also the amount of premium which varies. Life insurance premium calculation will depend on some factors, which one of them is interest rate. Usually, when calculating premium for life insurance, constant interest rate used. However, this constant instant rate not appropriate with the movement of interest rates that apply each year. Therefore, the aim of this research is to calculate life insurance premium using Black-Karasinski stochastic interest rate. Black-Karasinski model cannot be traced analytically, then to determine the short rate, trinomial tree method will be used, with the data from Indonesia Government Securities Yield Curve (IGSYC). Then, the life insurance premium is calculated according to the trinomial tree forming that has been done."

"Penyakit Parkinson atau yang biasa disebut PD merupakan gangguan pada sistem koordinasi gerakan manusia yang ditandai dengan gejala motorik dan non-motorik. Pada stadium lanjut PD, diagnosis klinis cukup jelas dalam pendeteksian. Namun, pada tahap awal, ketika gejala masih belum terlihat dengan jelas, diagnosis menjadi sulit dan terkadang pasien tetap tidak terdiagnosis atau bahkan salah diagnosis. Penelitian ini berfokus pada identifikasi faktor-faktor yang dapat menjadi gejala awal PD berdasarkan gangguan aktivitas keseharian dan gangguan perilaku tidur Rapid Eye Movement. Penelitian ini juga membahas klasifikasi penderita PD stadium awal menggunakan model klasifikasi statistika Classification tree beserta penanganan masalah missing value yang terjadi pada data PD. Faktor penting berdasarkan model Classification Tree adalah tremor, dress difficulty, speech difficulty, skor gangguan perilaku tidur REM, dan usia. Diperoleh model classification tree dengan melakukan proses penanganan missing value menggunakan metode K-Nearest Neighbour. Model tersebut memberikan nilai akurasi sebesar 86.5%, sensitivitas sebesar 80%, spesifisitas sebesar 91.57% dan AUC sebesar 0.858.

---

Parkinson’s Disease or commonly known as PD is a disorder in human movement coordinator system that are characterized by motoric and non-motoric symptoms. At the late stage of PD, clinical diagnosis is relatively easy to detect because the symptoms are clear-cut. However, when the symptoms are often incomplete or subtle, in the initial stage, diagnosis becomes difficult and sometimes subject still remain undiagnosed or even misdiagnosed. This research focuses on identifying factors in early stage PD based on patient daily activities and rapid eye movement sleeping behaviour disorder (RBD). Data analysis was conducted using classification tree method, to classify early stage PD patients or healthy control patients. Missing values were handled with k-Nearest Neighbour (kNN) method. The results were satisfactory, with the classification accuracy of 86.5%, sensitivity 80%, specificity 91.57% and AUC 0.858. It is also found that tremor, dressing difficulty, speech difficulty, RBD questionnaire score, and age are important in differentiating early stage PD from the healthy control."

"

Penyakit Parkinson merupakan salah satu penyakit sistem saraf yang terjadi karena kerusakan atau kematian sel saraf yang mengandung dopamin di bagian otak yang berfungsi mengkoordinasikan kerja sistem motorik. Terdapat gejala motorik dan gejala non-motorik yang muncul pada penyakit Parkinson. Salah satu gejala non-motorik yang muncul, yaitu Impulse-Control Disorder (ICD). Pada penyakit Parkinson terdapat 4 symptoms utama ICD yang sering terjadi, yaitu pathological gambling, binge-eating, compulsive buying, dan compulsive sexual behavior. Kejadian ICD kerap kali ditemukan ketika pengobatan penyakit Parkinson dimulai, sehingga pada penelitian ini difokuskan pada kejadian ICD sebagai akibat pengobatan penyakit Parkinson. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor risiko dari jenis maupun banyaknya ICD symptoms yang muncul pada penderita penyakit Parkinson. Metode decision tree digunakan untuk mengidentifikasi faktor risiko yang berasosiasi dengan kejadian ICD pada penderita Penyakit Parkinson. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa total skor STAI-Trait merupakan faktor risiko yang selalu muncul untuk setiap jenis maupun banyaknya ICD symptoms yang muncul. Selain itu, faktor risiko yang hanya muncul di beberapa symptom tertentu adalah lamanya pendidikan yang ditempuh, total skor STAI­-State, usia, lamanya mengidap penyakit Parkinson, total skor SCOPA-AUT, total skor MOCA, dan total skor MDS-UPDRS 3. Sementara faktor risiko yang hanya muncul untuk suatu symptom tertentu adalah histori keluarga mengidap penyakit Parkinson, rasio pengikat DAT, dan pengobatan Dopamine Agonist.

---

Parkinson's disease is one of motoric neurodegenerative disorders that occurs due to damage or death of cells that contain dopamine in a part of the brain that functions to coordinate the work of the motor system. There are several motor symptoms and non-motor symptoms that occur in Parkinson's disease. One of the non-motor symptoms that occur is Impulse-Control Disorder (ICD). In Parkinson's disease, there are 4 main symptoms of ICD that often occur such as pathological gambling, binge-eating, compulsive buying, and compulsive sexual behavior. ICD are often discovered when the treatment of Parkinson's disease begins, so this research focused on the incidence of ICD as a result of the treatment of Parkinson's disease. The purpose of this study is to identify risk factors for the type and number of ICD symptoms that occur in patients with Parkinson's disease. Decision tree method is used to identify risk factors associated with the incidence of ICD for patients with Parkinson's disease. The results obtained show that the total STAI-Trait score is a risk factor that always appears for each type and number of ICD symptoms that occur in patients with Parkinson's disease. Moreover, risk factors that only appear in certain symptoms are the length of education taken, STAI-State total score, age, duration of Parkinson's disease, SCOPA-AUT total score, total MOCA score, and MDS-UPDRS 3 total score. While risk factors that only appear for a particular symptom are family history of Parkinson's disease, DAT binding ratio, and dopamine agonist treatment.

"