Judul: Klasifikasi Kadar Glukosa Darah Keluaran Alat Non-Invasif Menggunakan Regresi Logistik Ordinal dengan Peringkasan Luas
Abstrak: Diabetes Melitus (DM) dikenal sebagai silent killer karena gejalanya cenderung tidak disadari. Pemeriksaan kadar glukosa darah penting dilakukan berkala untuk mengontrol kadar glukosa darah bagi penderita maupun non-penderita DM. Tim Non-Invasif Biomarking IPB mengembangkan alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif untuk memudahkan proses pemantauan tersebut. Alat tersebut menggunakan prinsip spektroskopi dan menghasilkan keluaran berupa nilai residu intensitas cahaya. Suatu metode diperlukan untuk memprediksi kategori kadar glukosa darah berdasarkan hasil pengukuran alat non-invasif. Pemodelan klasifikasi merupakan salah satu metode untuk menganalisis hubungan antara kelas kadar glukosa darah hasil pengukuran invasif dengan nilai residu intensitas hasil pengukuran non-invasif. Salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan adalah regresi logistik. Regresi logistik adalah salah satu regresi dengan peubah respon berupa kategorik. Jika skala pengukuran dari peubah respon adalah ordinal, analisis yang digunakan adalah regresi logistik ordinal. Metode ini menghasilkan model akhir berupa fungsi logit peluang kumulatif. Data berbasis spektrum cahaya yang digunakan sebagai peubah prediktor X seringkali memberikan peubah yang saling berkorelasi antara satu dengan lainnya. Principal component analysis akan digunakan untuk mereduksi dimensinya sehingga menjadi sekumpulan peubah baru yang tidak berkolerasi. Pendekatan peringkasan data yang baik pada tahap prapemrosesan juga diperlukan untuk memberikan pemodelan yang baik. Beberapa metode peringkasan telah dilakukan pada penelitian sebelumnya. Peringkasan luas pada periode merupakan metode peringkasan terbaik karena dapat memanfaatkan keseluruhan informasi data. Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik ordinal sebagai metode pemodelan dengan menerapkan principal component analysis dan peringkasan luas yang diterapkan pada data 2017 dan data 2019. Pemodelan klasifikasi pada data 2017 menghasilkan nilai balanced accuracy sebesar 64,64%. Pemodelan klasifikasi pada data 2019 menghasilkan nilai balanced accuracy sebesar 57,57%. Desain yang digunakan pada alat 2017 dan alat 2019 berbeda. Hal tersebut menyebabkan grafik residu intensitas hasil pengukuran non-invasif yang terbaca juga berbeda. Model pada data 2017 lebih baik diterapkan pada data yang homogen dan model pada data 2019 lebih baik diterapkan pada data yang heterogen.
Keyword: glukosa darah, alat non-invasif, peringkasan luas, principal component analysis, regresi logistik ordinal

Judul: Penerapan Partial Least Squares Regression untuk Menduga Kadar  Glukosa Darah Non-Invasif dengan Pendekatan Luas Dibagi Jumlah Titik
Abstrak: Diabetes mellitus adalah kelainan metabolisme pada tubuh manusia yang tidak dapat memproduksi atau menggunakan insulin dengan baik. Prevalensi diabetes mellitus di Indonesia diperkirakan akan terus meningkat. Data yang digunakan adalah data keluaran alat invasif sebagai peubah respon serta data keluaran alat non-invasif tahun 2019 terdiri dari 50 peubah bebas hasil pemilihan data puncak dan 25 peubah bebas hasil pemilihan data periode. Peubah bebas yang digunakan merupakan hasil peringkasan nilai di bawah grafik residu intensitas terhadap time domain serta jumlah titik yang ada. Alat non-invasif mengeluarkan data berupa spektrum residu intensitas dan time domain. Keluran alat non-invasif tersebut sangat beragam sehingga diperlukan metode peringkasan data untuk menyeragamkan jumlah peubah. Penelitian ini bertujuan melakukan pemilihan data berdasarkan puncak dan periode kemudian melakukan pendekatan beberapa peringkasan yakni peringkasan luas dan peringkasan ide baru yaitu luas dibagi jumlah titik. Partial Least Squares Regression digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada data kalibrasi alat. Hasil penelitian ini diperoleh pemilihan data berdasarkan periode lebih tepat diterapkan pada data yang cenderung fluktuatif. Peringkasan luas dibagi jumlah titik memberikan pendugaan yang lebih akurat karena nilai rataan RMSEP lebih kecil pada sebagian besar skema pemodelan., Diabetes mellitus is a metabolic disorder in the human body that cannot produce or use insulin properly. The prevalence of diabetes mellitus in Indonesia is expected to continue to increase. The data used are invasive tool-output data as dependent variables and non-invasive tool-output data in 2019 consisting of 50 independent variables from peak data and 25 independent variables from period data. The independent variables used result from value residues below the intensity of the time domain and the number of points. Non-invasive tools produce spectrum data of intensity residue and time domains. The output of non-invasive tools is very diverse so data summation method is needed to homogenize the number of variables. This study aims to select data based on peaks and periods and then approach several summations of the graph area summation and the new idea of graph area summation divided by the number of points. Partial Least Squares regression addresses multicollinearity problems on calibration data. The research shows that the data selection based on periods is more appropriately applied to data that tends to fluctuate. The graph area summation divided by the number of points provides a more accurate estimate because of smaller RMSEP on most schemes modeling.
Keyword: blood glucose, calibration model, non-invasive, partial least squares regression

Judul: Kura-kura air tawar (Ordo testudinata) di kawasan cagar alam Gunung Tukung Gede dan rawa danau Kabupaten Serang, Propinsi Banten
Abstrak: AD FARAJALLAH dan TARUNI SRI PRAWASTI. Kura-kura air tawar (Ordo Testudinata) yang menyebar di Indonesia terdiri dari empat famili, yaitu Emydidae, Trionychidae, Chelidae dan Carettochelidae. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keberadaan kura-kura air tawar (Ordo Testudinata) di Kawasan Gunung Tukung Gede dan Rawa Danau Kabupaten Serang, Propinsi Banten. Penelitian dilakukan mulai September 2000 sampai Februari 2001. Kegiatan penelitian ini dibagi menjadi 3 bagian, yaitu penangkapan kura-kura (dengan cara berburu dan memancing), identifikasi kura-kura menggunakan kunci identifikasi dari Ernst & Barbour. Analisis ekologi dilakukan di habitat kura-kura air tawar yang ditemukan. Panjang total sungai yang ditelusuri di Kawasan Cagar Alam Gunung Tukung Gede dan Rawa Danau adalah 51,35 km. Kura-kura air tawar yang berhasil ditangkap selama periode pengamatan sebanyak 9 ekor diidentifikasi sebagai 3 spesies, yaitu Cuora amboinensis, Cyclemys dentata (Famili Emydidae) dan Amyda cartilaginea (Famili Trionychidae). Cuora amboinensis ditemukan sebanyak 5 ekor, Cyclemys dentata 3 ekor dan Amyda cartilaginea sebanyak 1 ekor. Kura-kura air tawar dapat ditemukan di sungai, kolam, pematang sawah dan rawa., Indonesian fresh water turtles could be classified into four families, that are Emydidae. Trionychidae, Chelidae and Carettochelidae. This research was conducted to study fresh water turtles in Mount Tukung Gede and Rawa Danau Nature Reserves (Serang, Banten Province). The animals were caught during September 2000 -February 2001 by means of hunting and fishing. The key identification of Ernst & Barbour was used to identify the specimen. Furthermore, ecological analysis was done in the surrounding area where the specimen were found. The total length of rivers in Mount Tukung Gede and Rawa Danau Nature Reserves is 51.35 km. Nine individuals of fresh water turtle that was found could be identified as 3 species : Cuora amboinensis (5 individuals) and Cyclemys dentata (3 individuals) (Famili Emydidae), and Amyda cartilaginea (1 individual) (Famili Trionychidae). The fresh water turtles could be found in rivers, ponds, rice field and swamps.
Keyword: