## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 59-66 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## Penentuan  Lama  Waktu  Optimal  pada  Pengukuran  Glukosa Darah Noninvasif
Anwar Fitrianto 1* , Erfiani 2 , Rahmatun Nisa 3
1,2,3 Departemen Statistika, IPB Universiti, Bogor, Indonesia

## A B S T R A K
Pengukuran  kadar  glukosa  darah  menggunakan  metode  invasif,  yaitu  melukai bagian tubuh, seperti jari, merupakan metode yang kurang disukai oleh sebagian besar masyarakat. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan teknologi berupa alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif. Alat ini menggunakan prinsip kerja spektroskopi  inframerah.  Oleh  karena  itu,  lama  waktu  pengukuran  menjadi  hal yang  harus  dipertimbangkan.  Keoptimalan  lama  waktu  pengukuran  diperlukan agar proses pemeriksaan kadar glukosa darah efisien dan bisa merekam seluruh informasi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan lama waktu optimal pada alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif. Data yang digunakan merupakan data primer hasil pengukuran kadar glukosa darah dari tiga responden. Data tersebut dianalisis  menggunakan  metode  eksplorasi  dan  regresi  linier.  Hasil  pemodelan dengan persamaan 𝑦̂ = 3076 − 334.5  ln(𝑥) ,  lama waktu optimal tersebut berada pada  waktu  perlakuan  sebesar  1700  ms  dengan  menggunakan  metode  gradien pada  kurva.  Maka,  lama  waktu  tersebut  secara  umum  dikatakan  sebagai  waktu yang  sangat  singkat  dalam  dalam  melakukan  pengukuran  glukosa  dalam  darah secara noninfasif.

## A B S T R A C T
Measurement of blood glucose levels using invasive methods, namely injuring body parts, such as fingers, is a method that is less favored by most people. The purpose of this study was to develop technology in the form of a non-invasive blood glucose level measuring device. This tool uses the working principle of infrared spectroscopy. Therefore, the length of the measurement time is something that must be considered. Optimal length of measurement time is needed so that the process of checking blood glucose levels is efficient and can record all information. The purpose of this study was to determine the optimal length of time on a non-invasive blood glucose level measuring device. The data used are primary data from the results of measuring blood glucose levels from three respondents. The data were analyzed using exploratory and linear regression methods. The results of the modeling with the equation y =3076- 334.5 ln⁡(x), the optimal length of time is at the treatment time of 1700 ms using the gradient method on the curve. Thus, the length of time is generally said to be a very short time in measuring blood glucose non-invasively.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes melitus merupakan penyakit yang mengganggu kegiatan metabolik dalam tubuh manusia (Mandal et al., 2021; Piero et al., 2015; Zafar et al., 2018) . Penyakit tersebut terjadi karena pankreas tidak mampu mencukupi kebutuhan hormon insulin yang bertugas mengatur keseimbangan kadar glukosa darah (Agbaje et al., 2007; Ahmad, 2014; Dias et al., 2020; Güemes et al., 2016; Lunze et al., 2013) . Kekurangan hormon insulin mengakibatkan adanya peningkatan kadar glukosa darah yang mengganggu metabolisme karbohidrat, lipid, dan protein (Ali & Irasanti, 2021; Bharath et al., 2017; Farhood et al., 2014; Ginter & Simko, 2013; Ngo et al., 2018) . Hal ini terjadi sebagai salah satu akibat dari pola makan yang kurang baik dan pola hidup yang cenderung kurang bergerak. Faktor yang memengaruhi penyandang diabetes melitus ditemukan  dengan  beberapa  gejala  seperti  poliura  (banyak  berkemih),  polydipsia  (banyak  minum), polifagia (banyak makan) yang disertai dengan penurunan berat badan (Begum et al., 2014) . Gejala-gejala tersebut memberikan beberapa dampak buruk salah satunya gangguan tidur (Azrimaidaliza, 2011; Green et al., 2017; Jain et al., 2012; Knutson et al., 2011; Narisawa et al., 2017; Zhang et al., 2019) . Saat  ini  jumlah  penderita  diabetes  melitus  semakin  banyak  dan  menyebar  di  seluruh  dunia termasuk Indonesia (Fitriani et al., 2019; Pratiwi et al., 2016) . Jumlah penderita diabetes melitus selalu meningkat  dari  tahun  ke  tahun (Dinh  et  al.,  2012;  Nentwich  &  Ulbig,  2015) .  Diabetes  melitus  menjadi penyakit  berbahaya  yang  menyebabkan  banyak  kematian (Cavender  et  al.,  2015) .  Diabetes  melitus menduduki peringkat ke-7 sebagai penyebab utama kematian (Villena, 2015) . Pengendalian penyakit ini sangat diperlukan untuk mencegah peningkatan jumlah penderita. Diperkirakan pada tahun 2030 lebih dari
A R T I C L E   I N F O
Article history: Received January 04, 2022 Revised January 09, 2022 Accepted April 05, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: Penentuan Lama Waktu, Pengukuran Glukosa
Keywords: Determination of Length of Time, Measurement of Glucose
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
346 juta orang diseluruh dunia akan mengalami diabetes melitus. Jumlah kasus diabetes melitus terbanyak di dunia yaitu di India yang mencapai lebih dari 32 juta jiwa serta diperkirakan terjadi peningkatan di tahun 2030 sebesar 79,4 juta jiwa (Pratiwi et al., 2016) . Berdasarkan data International Diabetes Federation tahun 2019,ada 463juta orang dewasa (usia 20-79  tahun)  yang  mengalami  DM  di  dunia  pada  tahun  2019 dan pada  tahun  2045. angkanya diperkirakan akan meningkat menjadi 700 juta (Farhood et al., 2014) . Upaya  pencegahan  sejak  dini  sangat  diperlukan  oleh  penderita  dan  keturunan  penderita  agar mampu mengurangi  jumlah  penderita dan kematian. Selain dilakukan dengan melakukan kontrol kadar glukosa darah secara rutin, pencegahan dan pengendalian dapat dilakukan dengan berbagai cara, misalnya dengan mengkonsumsi jamur (de Silva et al., 2012) . Sayangnya, alat pengukur kadar glukosa darah yang beredar  di  pasaran  masih  menggunakan  metode  invasif  (melukai  tubuh),  sehingga  menimbulkan ketidaknyamanan  pada  pengguna.  Penelitian-penelitian  tentang  pengembangan  alat  pengukur  kadar glukosa  darah  noninvaif  sudah  banyak  dilakukan (Abd  Salam  et  al.,  2016;  Ciudin  et  al.,  2012;  Sutrisno, Laksono & Hidayat, 2017; Tankasala & Linnes, 2019; Yadav et al., 2014) . Alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif  menggunakan  prinsip  spektroskopi  inframerah  sebagai  sumber  elektomagnetik (Chen  et  al., 2012; Uwadaira et al., 2015) . Spektroskopi inframerah adalah teknik yang didasarkan pada getaran atom dari  sebuah  molekul  yang  pada  umumnya  diperoleh  dengan  melewatkan  inframerah  radiasi  melalui sampel. Cahaya inframerah yang dilewatkan selanjutnya ditangkap oleh sensor yang dipasang pada alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif dalam bentuk tegangan analog. Tegangan analog yang dihasilkan tidak bisa dibaca oleh server penerima output sehingga nilai tegangan tersebut ditransformasi menjadi nilai tegangan digital melalui komponen Analog Digital Converter (ADC) dan ditransformasi ke dalam spektrum fungsi  frekuensi  melalui  algoritma  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  untuk  mendapatkan  tegangan  digital (Gupta  et  al.,  2021) .  Hasil  dari  proses  transformasi  tersebut  berupa  frekuensi  terhadap  spektrum  time domain yang ditampilkan.
Alat pengukur kadar glukosa darah sebagian besar masih dilakukan secara invasif yaitu dengan cara melukai tubuh dengan menggunakan alat glukometer atau melakukan tes laboratorium. Prinsip kerja alat  ini  menggunakan  enzim  glukosa  dan  teknologi  biosensor  yang  spesifik  untuk  pengukuran  kadar glukosa (Sabu  et  al.,  2019) .  Pengukuran  kadar  glukosa  darah  menggunakan  metode  ini  memberikan ketidaknyamanan kepada pengguna sehingga dibutuhkan alat pengukur kadar glukosa darah yang tidak melukai  tubuh  yaitu  dengan  menggunakan  metode  noninvasif.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  lama  waktu  optimal  dalam  proses  perancangan  alat  pengukur  kadar  glukosa  darah  non- invasif.

## 2. METODE
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  pengukuran  noninvasif. Pengukuran noninvasif  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  alat  pengukur  kadar  glukosa  darah noninvasif. Subjek atau responden  pengukuran adalah orang dewasa yang dan setiap responden dilakukan pengukuran  sebanyak  lima  kali  ulangan.  Beberapa  skenario  dilakukan  pada  pengukuran  tersebut,  yaitu ketika lampu inframerah 1550 nm dan lampu inframerah 1600 nm mati, lampu inframerah 1550 nm hidup, lampu inframerah 1600 nm hidup, dan lampu inframerah 1550 nm dan lampu inframerah 1600 nm hidup bersamaan.  Pengukuran  kadar  glukosa  darah  yang  dilakukan  secara  noninvasif  menghasilkan  data spektrum residu intensitas pada dua kondisi yaitu saat lampu mati tetapi sensor hidup dan kondisi saat lampu dan sensor hidup secara bersamaan. Pada kondisi lampu dan sensor hidup, spektrum yang dihasilkan membentuk dua puncak pada setiap modulasi. Data tersebut diperoleh dari dua lampu inframerah yaitu 1600  nm  dan  1550  nm  dengan  empat  variasi  lampu  inframerah.  Perlakuan  pada  alat  pengukur  kadar glukosa darah noninvasif menggunakan lima waktu perlakuan yang berbeda yaitu 188 ms, 375 ms, 750 ms, 1500 ms, 3000 ms, dan 6000 ms. Pada kondisi ini variasi lampu inframerah yang digunakan yaitu ketika 1600 nm hidup karena lampu inframerah tersebut lebih peka terhadap cairan darah.
Prosedur  analisis  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap.  Pertama adalah  melakukan  pra-proses  data  pada  hasil  pengukuran  kadar  glukosa  noninvasif.  Hal  ini  dilakukan dengan beberapa tahap. Yang pertama adalah pemangkasan data ( Data screening ). Data yang digunakan merupakan data dengan kondisi lampu inframerah 1600 nm menyala karena lampu inframerah dengan panjang gelombang ini lebih peka terhadap darah daripada lampu inframerah 1550 nm. Yang kedua adalah pemilihan  modulasi  terbaik.  Modulasi  50%  merupakan  modulasi  yang  terbaik.  Syarat  modulasi  terbaik adalah memiliki residu intensitas yang konsisten yang berarti memiliki ragam residu intensitas yang lebih rendah dibanding dengan modulasi lainnya (Dermawan et al., 2018) . Berikutnya adalah pemilihan data. Data yang digunakan merupakan data puncak pada puncak residu intensitas. Tahap kedua pada prosedur analisis data adalah penghitungan ragam pada data modulasi terpilih. Setelah itu dilanjutkan dengan tahap eksplorasi  data.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara  membuat  diagram  pencar  dari  simpangan  baku  residu
intensitas dengan enam waktu perlakuan yaitu 188 ms, 375 ms, 750 ms, 1500 ms, 3000 ms, dan 6000 ms. Tahap  berikutnya  adalah  pegujian  kesamaan  pola  dari  ketiga  responden.  Pengujian  ini  menggunakan metode analisis ragam dua faktor yaitu responden dan waktu perlakuan. Tujuan dilakukan pengujian ini adalah  untuk  mengetahui  apakah  pola  dari  tiga  responden  tersebut  sama.  Kemudian  ketika  hasil  uji tersebut menunjukkan kesamaan.  Hal ini berarti bahwa interaksi antara responden dan waktu perlakuan tidak  berinteraksi.  Bila  kondisi  ini  terjadi,  maka  data  tiga  responden  dapat  digabung  pada  analisis selanjutnya. Tahap terakhir dari analisis data adalah menentukan model yang tepat menggunakan regresi linier dan menentukan lama waktu optimal dengan menggunakan kurva persamaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Berdasarkan  hasil  eksplorasi  data  intensitas  residu. Pada  kondisi  lampu  dan  sensor  hidup, spektrum  yang  dihasilkan  membentuk  dua  puncak  pada  setiap  modulasi.  Ada  sepuluh  modulasi  yang dirancang pada alat ini yaitu 0%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, dan 90%. Pemilihan modulasi terbaik sangat dibutuhkan untuk membantu dalam merekam informasi pada alat pengukur kadar glukosa darah  non-invasif.  Modulasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  50%,  60%,  70%,  80%  dan  90% karena pada modulasi 0%, 20%, 30%, dan 40% tidak mampu merekam informasi dengan tepat dan lengkap. Modulasi-modulasi tersebut diulang sebanyak lima kali yang diatur secara otomatis pada alat ini. Berikut plot rata-rata residu intensitas dengan modulasi untuk mendapatkan nilai modulasi terbaik pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Plot Interaksi Antara Rata-Rata Residu Intensitas dengan Modulasi
Gambar 1 menunjukkan bahwa modulasi 50% merupakan modulasi yang memiliki rata-rata residu intensitas  terendah  dari  pada  modulasi  lainnya.  Peningkatan  rata-rata  residu  intensitas  semakin meningkatnya mulai dari modulasi 50% sampai dengan 70%. Tetapi modulasi 70% sampai 90% rata-rata residu intensitas menurun. Modulasi 50% merupakan modulasi yang paling stabil dengan rata-rata residu intensitas yang paling rendah.  Modulasi 50% juga memberikan nilai ragam yang paling rendah dibanding dengan modulasi lainnya yaitu sebesar 25.90527. Berdasarkan hasil yang telah didapatkan, data dengan modulasi 50% digunakan untuk analisis selanjutnya karena telah memenuhi syarat modulasi terbaik pada Gambar 2 .
(a) (b) 0 2000 4000 6000 8000 10000 50% 60% 70% 80% 90% si m pa ng an ba ku re si du int ens it as Modulasi Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 Ulangan 4 0 500 1000 1500 2000 0 2000 4000 6000 8000 sim p an gan b ak u re sid u in ten sita s Waktu (ms) 0 500 1000 1500 2000 0 5000 10000 Sim p an gan b ak u re sid u in ten sita s Waktu (ms)

## (c)
Gambar 2. Plot Simpangan Baku Residu Intensitas dan Waktu (Lamanya) Perlakuan untuk Setiap Responden: a) Responden 1, b) Responden 2, c) Responden 3
Gambar 2 merupakan plot simpangan baku residu intensitas dengan enam perlakuan waktu pada responden  dua.  Hasil  plot  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  waktu  perlakuan  188  ms,  rentang simpangan  baku  antar  ulangan  sangat  berbeda.  Hal  ini  juga  terjadi  pada  waktu  perlakuan  375  ms meskipun  memiliki  nilai  simpangan  baku  yang  lebih  kecil.  Pada  lama  waktu  750  ms  terjadi  sedikit peningkatan pada hasil simpangan baku. Kondisi ini terjadi karena pada lama waktu 375 ms memiliki nilai simpangan baku yang paling kecil dari pada waktu perlakuan yang lain, sehingga pada waktu pelakuan ini informasi yang didapatkan masih belum stabil karena pada waktu pelakuan setelahnya simpangan baku meningkat  pada  waktu  750  ms  dan  menurun  terus  sampai  6000  ms.    Pada  hasil  plot  ini  dengan memperhatikan kesingkatan waktu dan kestabilan lama waktu optimal berada pada rentang waktu 1500 ms sampai 3000 ms. Hasil plot pada Panel (c) Gambar 2 menunjukkan bahwa lama waktu optimal terjadi pada selang waktu 1500 ms sampai 3000 ms. Pada selang waktu tersebut waktu yang diperlukan tidak terlalu lama, sedangkan pada waktu perlakuan yang lain seperti 188 ms, 375 ms, dan 750 belum cukup stabil tetapi waktu yang digunakan singkat. Pada waktu 3000 ms dan 6000 ms sudah stabil tetapi waktu yang digunakan terlalu lama.
Uji kesamaan antarresponden menunjukkan kesamaan pola pada ketiga responden tersebut. Hal tersebut dapat diuji dengan mengunakan analisis ragam dua faktor. Pengujian tersebut dibutuhkan untuk menentukan data yang digunakan pada analisis selanjutnya. Bila ketiga responden tersebut sama, data yang digunakan untuk analisis merupakan data gabungan. Jika ketiga reponden tersebut tidak sama maka analisis yang digunakan adalah analisis untuk masing-masing responden. Berikut hasil sidik ragam data residu intensitas ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sidik Ragam Dua Faktor Antara Responden dan Perlakuan
Sumber Keragaman
Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Kuadrat Tengah p-value Responden 2 12052 6026 0.958 Perlakuan 5 7516718 1503344 0.000 Interaksi 10 1596318 159632 0.341 Galat 72 10030494 139312 Total 89 19155582
Hasil sidik ragam pada Tabel 1 tersebut menunjukkan bahwa faktor  responden tidak memiliki pengaruh atau  tidak  berbeda  nyata.  Hal  ini   didukung dengan p-value lebih  dari  0.05 yaitu  0.958  yang berarti terima hipotesis nol. Faktor perlakuan dengan p-value kurang dari 0.05 yaitu sebesar 0.00. Artinya, faktor perlakuan tersebut memiliki pengaruh yang nyata atau berbeda nyata. Hasil interaksi antara faktor responden dan faktor perlakuan yang tidak berbeda nyata yang didukung dengan p-value lebih kecil dari 0.05 yaitu sebesar 0.341.  Hal tersebut menunjukkan bahwa pola ketiga responden tersebut sama. Faktor responden  tidak  berbeda  nyata  sehingga  faktor  ini  tidak  mempengaruhi  pola  setiap  responden  yang memberikan informasi bahwa pola yang dihasilkan sama dengan responden yang berbeda. Dampak faktor responden tidak berbeda nyata memengaruhi hasil interaksi antara faktor responden dan faktor waktu perlakuan tidak berpengaruh nyata. Hasil interaksi kedua faktor tersebut menunjukkan pola yang sama. Pemodelan residu intensitas yang sesuai dari proses pengepasan kurva dengan pendekatan regresi adalah menggunakan regresi linier yaitu 𝑦̂ = 3076 − 334.5 ln(𝑥) . Hal ini berarti bahwa setiap pertambahan nilai logaritma  lama  waktu  pada  alat  pengukur  glukosa  darah  noninvasif,  simpangan  baku  akan  menurun
0 500 1000 1500 2000 0 2000 4000 6000 8000 sim p an gan b ak u re sid u in ten sita s
Waktu (ms)
sebesar  334.5.  Ketika  lama  waktu  yang  digunakan  sama  dengan  satu,  maka  simpangan  baku  yang didapatkan sebesar 3076.
Gambar 3. Diagram Pencar yang Disertai dengan Pengepasan Kurva
Persamaan tersebut mempunyai nilai R 2 sebesar 0.8306 yang berarti bahwa model tersebut bisa menjelaskan  keragaman  dari  residu  intensitas  sebesar  83.06%.  Penentuan  lama  waktu  optimal  dapat ditentukan dengan menentukan titik belok, namun pada persamaan ini titik belok tidak bisa digunakan karena turunan pertama persamaan ini sama dengan nol. Salah satu metode pengganti titik belok dalam menentukan  lama  waktu  optimal  yaitu  menentukan  titik  belok  pada  kurva  persamaan  tersebut  pada Gambar 3 secara eksploratif.  Hal ini dilakukan dengan cara menghitung selisih gradien antara dua periode waktu yang berurutan.  Jika penurunan gradien (kemiringan) kurva sudah relative Kecil (semakin stabil), maka  pada  titik  itulah  perkiraan  waktu  optimal  tercapai.  Tabel  2  menunjukkan  selisih  gradien  setiap waktu  dengan  kelipatan  100  dimulai  dari  waktu  800  ms  sampai  3000  ms.  Selisih  gradien  tersebut memengaruhi kestabilan informasi yang didapatkan. Semakin kecil selisih gradien, maka informasi yang didapatkan  semakin  stabil.  Berdasarkan  hasil  selisih  gradien  pada  tabel  tersebut,  lama  waktu  optimal berada pada lama waktu 1700 ms karena selisih dari selisih gradien sudah mulai kecil dan stabil yaitu sebesar -0.00001.

## Tabel 2. Selisih Gradien pada Kurva Persamaan
Waktu Perlakuan Simpangan Baku Delta Simpangan Baku Gradien Selisih Gradien 800 839,9974 900 800,5990 -39,3984 -2,53817 1000 765,3559 -35,2431 -2,83744 -0,29926 1100 733,4746 -31,8813 -3,13664 -0,29920 1200 704,3693 -29,1053 -3,43580 -0,29916 1300 677,5950 -26,7743 -3,73493 -0,29913 1400 652,8059 -24,7891 -4,03403 -0,29910 1500 629,7278 -23,0781 -4,33311 -0,29908 1600 608,1396 -21,5881 -4,63217 -0,29906 1700 587,8607 -20,2789 -4,93123 -0,29905 1800 568,7412 -19,1195 -5,23027 -0,29904 1900 550,6557 -18,0855 -5,52930 -0,29903 2000 533,4981 -17,1576 -5,82832 -0,29902 2100 517,1778 -16,3203 -6,12733 -0,29902 2200 501,6169 -15,5609 -6,42634 -0,29901 2300 486,7478 -14,8691 -6,72535 -0,29901 2400 472,5116 -14,2362 -7,02435 -0,29900 2500 458,8566 -13,6550 -7,32335 -0,29900 2600 445,7373 -13,1193 -7,62234 -0,29899 2700 433,1131 -12,6241 -7,92133 -0,29899 2800 420,9482 -12,1650 -8,22032 -0,29899 2900 409,2101 -11,7380 -8,51931 -0,29899 3000 397,8700 -11,3401 -8,81829 -0,29898
0 500 1000 1500 2000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 S ta n d a r d e viasi re sidu int e n sita s
Waktu (ms)

## Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian bahwa semakin lama waktu yang digunakan pada alat pengukur kadar glukosa  darah  semakin  kecil  nilai  simpangan  baku.  Pada  waktu  perlakuan  188  ms  memiliki  rentang simpangan baku yag relatif lebar pada tiap ulangannya. Kondisi tersebut terjadi karena alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif masih belum stabil sehingga informasi pola yang didapatkan belum lengkap dan tidak stabil. Pada waktu 375 ms memiliki rentang simpangan baku yang lebih rendah dibandingkan dengan waktu perlakuan 188 ms. Hal ini juga terjadi pada waktu perlakuan 750 ms, 1500 ms, 3000 ms, dan 6000 ms semakin lama  waktu  perlakuan semakin kecil  rentang  simpangan  baku  tiap  ulangan.  Hasil  tersebut  juga didukung  dengan  nilai  simpangan  baku  yang  semakin  kecil.  Pada  hasil  plot  simpangan  baku  tersebut, kestabilan terjadi pada rentang waktu antara 3000 ms sampai 6000 ms. Penentuan lama waktu optimal tidak cukup hanya memperhatikan kestabilan tetapi juga perlu memperhatikan lama waktunya. Pada penelitian ini  waktu  optimal  terjadi  pada  selang  1500  ms  sampai  3000  ms.  Percobaan  ini  memiliki  tujuan  untuk menentukan  lama  waktu  optimal  pada  alat  pengukur  kadar  glukosa  darah  non-invasif.  Lama  waktu tersebut merupakan lama waktu yang diperlukan ketika alat mengenai jari tangan, diharapkan lama waktu tersebut singkat dan mampu merekam informasi dengan lengkap serta stabil. Lama waktu yang singkat yang dimaksud adalah waktu yang digunakan alat pengukur kadar glukosa darah ini tidak membutuhkan waktu yang terlalu lama (Pratiwi et al., 2016) . Lama waktu tersebut juga membutuhkan data yang stabil. Kestabilan lama waktu optimal dapat dihitung menggunakan simpangan baku. Kestabilan terjadi ketika simpangan baku tiap ulangan pada waktu perlakuan memiliki nilai simpangan baku yang kecil.
Secara umum memiliki pola plot yang sama yaitu semakin lama waktu perlakuan simpangan baku residu  intensitas  yang  didapatkan  semakin  kecil.  Pola  plot  yang  sama  dari  ketiga  responden  tersebut menunjukkan bahwa alat yang digunakan sudah stabil. Lama waktu optimal yang didapatkan dari ketiga responden tersebut sama yaitu pada selang waktu 1500 ms sampai 3000 ms. Pada selang waktu tersebut waktu  yang  digunakan  singkat  dan  stabil,  sehingga  informasi  yang  didapatkan  cukup  terwakili.  Alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif dirancang untuk membantu masyarakat untuk mengukur kadar glukosa  darah  tanpa  melukai  tubuh  dan  nyaman  jika  digunakan.  Kenyamanan  tersebut  dipengaruhi beberapa faktor salah satunya lama waktu optimal yaitu lama waktu yang stabil dan singkat. Stabil yang dimaksud adalah lama  waktu  tersebut  memiliki  ragam  residu  intensitas  terkecil  dibandingkan dengan lama  waktu  lainnya  di  dalam  ulangan  yang  sama (Lunze  et  al.,  2013;  Yadav  et  al.,  2014) .  Lama  waktu optimal yang singkat digunakan untuk meningkatkan kenyamanan pada pengguna (Ciudin et al., 2012) . Lama waktu pada alat pengukur kadar glukosa darah noninvasif ini dapat diperoleh dengan menggunakan pemodelan yang sesuai dengan karakteristik data. Perlu  diketahui bahwa pengepasan kurva dilakukan setelah dilakukan data screening pada pengamatan-pengamatan yang dianggap sebagai pencilan.

## 4. SIMPULAN
Lama  waktu  tersebut  secara  umum  dikatakan  sebagai  waktu  yang  sangat  singkat  dalam  dalam melakukan pengukuran glukosa dalam darah secara noninfasif. Implikasi penelitian ini diharapkan dapat membantu pengguna akan merasa nyaman ketika dilakukan pengukuran kadar glukosa terhadapnya. Selain karena tidak melukai, penggunaannya memerlukan waktu yang sangat singkat. Hasilnya pun cukup akurat sebab residu intensitas yang dihasilkan sudah stabil.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abd Salam, N. A. B., Bin Mohd Saad, W. H., Manap, Z. B., & Salehuddin, F. (2016). The  Evolution of Non- Invasive Blood Glucose Monitoring System for Personal Application. Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC) , 8 (1), 59 – 65.
https://jtec.utem.edu.my/jtec/article/view/680.
Agbaje, I., Rogers, D. A., McVicar, C. M., McClure, N., Atkinson, A. B., Mallidis, C., & Lewis, S. E. M. (2007). Insulin  Dependant  Diabetes  Mellitus:  Implications  for  Male  Reproductive  Function. Human Reproduction , 22 (7), 1871 – 1877. https://doi.org/10.1093/humrep/dem077.
Ahmad, K. (2014). Insulin Sources and Types: A Review of Insulin in Terms of Its Mode on Diabetes Mellitus. Journal  of  Traditional  Chinese  Medicine , 34 (2),  234 – 237. https://doi.org/10.1016/s0254- 6272(14)60084-4.
Ali, I. R., & Irasanti, S. N. (2021). Longer Mastication Cycles Tend to Lower Post-Prandial Blood Sugar Levels. Journal of Health and Dental Sciences , 1 (1), 11 – 18. https://doi.org/10.54052/jhds.v1n1.p11-18. Azrimaidaliza,  A.  (2011).  Asupan  Zat  Gizi  dan  Penyakit  Diabetes  Mellitus. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat Andalas , 6 (1), 36 – 41. https://doi.org/10.24893/jkma.v6i1.86. Begum, S. A., Afroz, R., Khanam, Q., Khanom, A., & Choudhury, T. S. (2014). Diabetes Mellitus and Gestational
Diabetes  Mellitus. Journal  of  Paediatric  Surgeons  of  Bangladesh , 5 (1),  30 – 35. https://doi.org/10.3329/jpsb.v5i1.23887.
Bharath,  C.,  Saravanan,  N.,  &  Venkatalakshmi,  S.  (2017).  Assessment  of  Knowledge  Related  to  Diabetes Mellitus Smong Patients Attending A Dental College in Salem City-A Cross Sectional Study. Brazilian Dental Science , 20 (3), 93 – 100. https://doi.org/10.14295/bds.2017.v20i3.1437.
Cavender, M. A., Steg, P. G., Smith Jr, S. C., Eagle, K., Ohman, E. M., Goto, S., Kuder, J., Im, K., Wilson, P. W. F., & Bhatt, D. L. (2015). Impact of Diabetes Mellitus on Hospitalization for Heart Failure, Cardiovascular Events, and Death: Outcomes at 4 Years from The Reduction of Atherothrombosis for Continued Health (REACH) Registry. Circulation , 132 (10), 923 – 931. https://doi.org/10.1161/Circulationaha.114.014796. Chen, X. D., GAO, J., & Ding, H. Q. (2012). Infrared Spectroscopy for Non-Invasive Blood Glucose Monitoring.
Chinese Optics , 4 (4), 317 – 326. https://doi.org/10.3788/co.20120504.0317.
Ciudin, A., Hernández, C., & Simó, R. (2012). Non-Invasive Methods of Glucose Measurement: Current Status and Future Perspectives. Current Diabetes Reviews , 8 (1), 48 – 54. https://doi.org/10.2174/157339912798829197.
de Silva, D. D., Rapior, S., Hyde, K. D., & Bahkali, A. H. (2012). Medicinal Mushrooms in Prevention and Control of Diabetes Mellitus. Fungal Diversity , 56 (1), 1 – 29. https://doi.org/10.1007/s13225-012-0187-4. Dermawan,  R.,  Erfiani,  &  Rizki,  A.  (2018).  Statistical  Process  Control  pada  Pengujian  Kestabilan  Alat Pengukur  Kadar  Glukosa  Darah  Non-Invasif. Xplore:  Journal  of  Statistics , 2 (1),  41 – 48. https://doi.org/10.29244/xplore.v2i1.77.
Dias, C. C., Kamath, S., & Vidyasagar, S. (2020). Blood Glucose Regulation and Control of Insulin and Glucagon Infusion using Single Model Predictive Control for Type 1 Diabetes Mellitus. IET Systems Biology , 14 (3), 133 – 146. https://doi.org/10.1049/iet-syb.2019.0101.
Dinh, T., Tecilazich, F., Kafanas, A., Doupis, J., Gnardellis, C., Leal, E., Tellechea, A., Pradhan, L., Lyons, T. E., & Giurini,  J.  M.  (2012).  Mechanisms  Involved  in  The  Development  and  Healing  of  Diabetic  Foot Ulceration. Diabetes , 61 (11), 2937 – 2947. https://doi.org/10.2337%2Fdb12-0227.
Farhood, H. B., Ra’id, M., & Radhi, M. N. (2014). Clinical Studies to Evaluate Pancreatic Functions in  The Patients of Type 2 Diabetes Mellitus. International Journal of Innovation and Applied Studies , 7 (1), 413. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.687.3964&rep=rep1&type=pdf. Fitriani,  Y.,  Pristianty,  L.,  &  Hermansyah,  A.  (2019).  Pendekatan  Health  Belief  Model  (HBM)  untuk Menganalisis Kepatuhan Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 dalam Menggunakan Insulin. PHARMACY: Jurnal  Farmasi  Indonesia  (Pharmaceutical  Journal  of  Indonesia) , 16 (2),  167 – 177. https://doi.org/10.30595/pharmacy.v16i2.5427.
Ginter,  E.,  &  Simko,  V.  (2013).  Type  2  Diabetes  Mellitus,  Pandemic  in  21st  Century. Diabetes ,  42 – 50. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-5441-0_6.
Green, M. J., Espie, C. A., Popham, F., Robertson, T., & Benzeval, M. (2017). Insomnia Symptoms as A Cause of  Type  2  Diabetes  Incidence:  a  20  year  cohort  study. BMC  Psychiatry , 17 (1),  1 – 8. https://doi.org/10.1186/s12888-017-1268-4.
Güemes, M., Rahman, S. A., & Hussain, K. (2016). What is A Normal Blood Glucose? Archives of Disease in Childhood , 101 (6), 569 – 574. https://doi.org/10.1136/archdischild-2015-308336.
Gupta,  S.  sen,  Kwon,  T.-H.,  Hossain,  S.,  &  Kim,  K.-D.  (2021).  Towards  Non-Invasive  Blood  Glucose Measurement  using  Machine  Learning:  An  All-Purpose  PPG  System  Design. Biomedical  Signal Processing and Control , 68 , 102706. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102706. Jain, S. K., Kahlon, G., Morehead, L., Lieblong, B., Stapleton, T., Hoeldtke, R., Farrington Bass III, P., & Levine, S. N. (2012). The Effect of Sleep Apnea and Insomnia on Blood Levels of Leptin, Insulin Resistance, IP-10, and Hydrogen Sulfide in Type 2 Diabetic Patients. Metabolic Syndrome and Related Disorders , 10 (5), 331 – 336. https://doi.org/10.1089/met.2012.0045. Knutson,  K.  L.,  Van  Cauter,  E.,  Zee,  P.,  Liu,  K.,  &  Lauderdale,  D.  S.  (2011).  Cross-Sectional  Associations Between Measures of Sleep and Markers of Glucose Metabolism Among Subjects with and Without Diabetes: the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) Sleep Study. Diabetes Care , 34 (5), 1171 – 1176. https://doi.org/10.2337/dc10-1962.
Lunze, K., Singh, T., Walter, M., Brendel, M. D., & Leonhardt, S. (2013). Blood Glucose Control Algorithms for Type 1 Diabetic Patients: A Methodological Review. Biomedical Signal Processing and Control , 8 (2), 107 – 119. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2012.09.003. Mandal, N., Grambergs, R., Mondal, K., Basu, S. K., Tahia, F., & Dagogo-Jack, S. (2021). Role of Ceramides in The  Pathogenesis  of  Diabetes  Mellitus  and  Its  Complications. Journal  of  Diabetes  and  Its Complications , 35 (2), 107734. https://doi.org/10.1016/j.jdiacomp.2020.107734.
Narisawa, H., Komada, Y., Miwa, T., Shikuma, J., Sakurai, M., Odawara, M., & Inoue, Y. (2017). Prevalence, Symptomatic  Features,  and  Factors  Associated  with  Sleep  Disturbance/Insomnia  in  Japanese
Patients  with  Type-2  Diabetes. Neuropsychiatric  Disease  and  Treatment , 13 ,  1873. https://doi.org/10.2147/ndt.s134814.
Nentwich, M. M., & Ulbig, M. W. (2015). Diabetic  Retinopathy-Ocular Complications of Diabetes Mellitus.
World Journal of Diabetes , 6 (3), 489. https://doi.org/10.4239%2Fwjd.v6.i3.489.
Ngo, P. D., Wei, S., Holubová, A., Muzik, J., & Godtliebsen, F. (2018). Control of  Blood Glucose forTtype-1 Diabetes  by  Using  Reinforcement  Learning  with  Feedforward  Algorithm. Computational  and Mathematical Methods in Medicine . https://doi.org/10.1155/2018/4091497.
Piero, M. N., Nzaro, G. M., & Njagi, J. M. (2015). Diabetes Mellitus-A Devastating Metabolic Disorder. Asian Journal of Biomedical and Pharmaceutical Sciences , 5 (40), 1. https://doi.org/10.15272/ajbps.v4i40.645. Pratiwi, P., Amatiria, G., & Yamin, M. (2016). Pengaruh  Stress terhadap Kadar Gula Darah Sewaktu pada Pasien  Diabetes  Melitus  yang  Menjalani  Hemodialisa. Jurnal  Kesehatan , 5 (1),  11 – 16. https://doi.org/10.26630/jk.v5i1.59.
Sabu, C., Henna, T. K., Raphey, V. R., Nivitha, K. P., & Pramod, K. (2019). Advanced Biosensors for Glucose and Insulin. Biosensors and Bioelectronics , 141 , 111201. https://doi.org/10.1016/j.bios.2019.03.034.
Sutrisno, Laksono, Y. A., & Hidayat, N. (2017). Noninvasive and Painless Urine Glucose Detection by Using Computer-Based  Polarimeter. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , 202 , 012030. https://doi.org/10.1088/1757-899X/202/1/012030.
Tankasala,  D.,  &  Linnes,  J.  C.  (2019).  Noninvasive  Glucose  Detection  in  Exhaled  Breath  Condensate. Translational Research , 213 , 1 – 22. https://doi.org/10.1016/j.trsl.2019.05.006.
Uwadaira, Y., Shimotori, A., Ikehata, A., Fujie, K., Nakata, Y., Suzuki, H., Shimano, H., & Hashimoto, K. (2015). Logistic Regression Analysis for Identifying The Factors Affecting Development of  Non-Invasive Blood  Glucose  Calibration  Model  by  Near-Infrared  Spectroscopy. Chemometrics  and  Intelligent Laboratory Systems , 148 , 128 – 133. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2015.09.012.
Villena,  J.  E.  (2015).  Diabetes  mellitus  in  Peru. Annals  of  Global  Health , 81 (6),  765 – 775. https://doi.org/10.1016/j.aogh.2015.12.018.
Yadav, J., Rani, A., Singh, V., & Murari, B. M. (2014). Near-infrared LED Based Non-Invasive Blood Glucose Sensor. International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN) , 591 – 594. https://doi.org/10.1109/SPIN.2014.6777023.
Zafar, U., Khaliq, S., Ahmad, H. U., Manzoor, S., & Lone, K. P. (2018). Metabolic  Syndrome: An Update on Diagnostic  Criteria,  Pathogenesis,  and  Genetic  Links. Hormones , 17 (3),  99 – 313. https://doi.org/10.1007/s42000-018-0051.
Zhang, Y., Lin, Y., Zhang, J., Li, L., Liu, X., Wang, T., & Gao, Z. (2019). Association BItween insomnia and Type 2 Diabetes Mellitus in Han Chinese individuals in Shandong Province, China. Sleep and Breathing , 23 (1), 349 – 354. https://doi.org/10.1007/s11325-018-1687-6.