Judul: Klasifikasi Kadar Glukosa Darah Keluaran Alat Non Invasif Menggunakan Support Vectore Machine dan Random Forest
Abstrak: Diabetes mellitus merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau kedua-duanya. Pemeriksaan kadar glukosa darah merupakan pendeteksian dini dalam pengendalian dan pemantauan penderita diabetes mellitus. Pemeriksaan kadar glukosa darah umumnya dilakukan secara invasif yaitu dengan menggunakan jarum suntik (gold standard) dan dengan menggunakan alat glukometer (silver standard). Alat ukur gold standard dan silver standard bersifat melukai tubuh sehingga akan menimbulkan rasa sakit dan ketidaknyamanan terhadap pasien yang melakukan pemeriksaan kadar glukosa darah secara rutin. Tim non-invasif biomarking IPB mengembangkan alat pemeriksaan kadar glukosa darah yang bersifat tidak melukai tubuh (non-invasif), pada dasarnya alat ini bekerja menggunakan prinsip spektroskopi inframerah dengan harapan dapat memberikan hasil pemeriksaan yang lebih akurat. Pembuatan model untuk mentransformasi hasil keluaran alat non-invasif menjadi sangat penting dalam pengembangan alat ukur kadar glukosa darah. Keluaran dari alat non-invasif tersebut adalah data spektrum residual intensitas, yang akan dikaitkan dengan hasil pengukuran kadar glukosa darah invasif menggunakan beberapa metode klasifikasi, yaitu klasifikasi support vectore machine dan random forest. Penelitian sebelumnya telah melakukan transformasi hasil keluaran alat non-invasif dengan metode features development menggunakan metode rataan, metode tiga nilai dan metode simpangan baku. Pemilihan metode features development pada penelitian sebelumnya masih belum memaksimalkan hasil, sehingga penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode features development lain dari keluaran alat non-invasif dan mendapatkan fitur terbaik untuk pemodelan yang dapat memberikan prediksi yang lebih baik. Hasil pengembangan fitur menunjukkan bahwa fitur terbaik pada keluaran alat non-invasif adalah metode luas trapesium pada periode karena memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan keempat metode lainnya. Proses validasi menunjukkan bahwa metode random forest memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan support vector machine., Diabetes mellitus is a group of metabolic diseases characterized by hyperglycemia resulting from defects in insulin secretion, insulin action, or both. Examination of blood glucose levels is an early detection in controlling and monitoring people with diabetes mellitus. Examination of blood glucose levels is generally carried out invasively by using a syringe (gold standard) and by using a glucometer (silver standard). Gold standard and silver standard measuring instruments are injuring the body so that it will cause pain and discomfort to patients who check blood glucose levels regularly. The non-invasive biomarking team of IPB developed a non-invasive (non-invasive) blood glucose level measurement tool, non-invasive methods are considered better because they do not hurt the body, basically this tool works using the principle of infrared spectroscopy in the hope of providing more accurate results. Modeling to transform the output of non-invasive devices is very important in the development of measuring blood glucose levels. The output of the non- invasive tool is the intensity of the residual spectrum data, which will be related to the result of invasive measurement of blood glucose using some classification models, i.e. support vector machine and random forest. Previous research has carried out the transformation of the output of non-invasive tools with the features development method using the average method, the three-value method and the standard deviation method. The selection of features development methods in previous studies has not maximized the results. This research
Keyword: diabetes mellitus, alat non-invasif, features development, support vector machine, random forest

Judul: Klasifikasi Kadar Glukosa Darah Keluaran Alat Non-Invasif Menggunakan Metode Support Vector Machine
Abstrak: Alat pemantauan kadar glukosa darah non-invasif dikembangkan oleh tim non-invasif biomarking Institut Pertanian Bogor untuk mengukur kadar glukosa darah secara rutin tanpa melukai bagian tubuh dengan waktu yang cepat dan akurat. Alat pemantauan kadar glukosa darah non-invasif menggunakan prinsip spektroskopi inframerah jarak dekat. Keluaran yang dihasilkan pada alat ukur non-invasif berupa data spektrum residu intensitas. Diperlukan suatu metode untuk dapat memprediksi kategori kadar glukosa darah berdasarkan hasil pengukuran alat non-invasif. Hasil prediksi yang diperoleh diharapkan mendekati dengan pengukuran invasif dari laboratorium (gold standard). Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara kelas kadar glukosa darah hasil pengukuran invasif dengan spektrum residu intensitas hasil pengukuran non-invasif adalah pemodelan klasifikasi. Tujuan dari klasifikasi adalah memprediksi kategori atau kelas dari suatu objek. Misalnya, dalam penelitian ini model klasifikasi digunakan untuk mengidentifikasi seseorang memiliki kadar glukosa darah rendah, normal atau tinggi. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam pemodelan klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Konsep SVM secara sederhana adalah mencari hyperplane optimal yang berfungsi sebagai pemisah antar kelas. Penentuan hyperplane optimal untuk data yang kelasnya tidak dapat dipisahkan secara linier bisa diselesaikan dengan memasukkan fungsi kernel. Pada penelitian ini fungsi kernel yang digunakan adalah Linier, Polinomial dan Gaussian. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kadar glukosa darah berdasarkan hasil pengukuran dari alat non-invasif menggunakan SVM, menentukan fungsi kernel terbaik serta mencari parameter optimalnya. Peubah prediktor dalam penelitian ini adalah data residu intensitas hasil pengukuran alat non-invasif dan peubah responnya adalah data kadar glukosa darah hasil pengukuran invasif (laboratorium). Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, modulasi 50% merupakan modulasi terbaik yang memiliki ragam dan rataan residu intensitas terendah. Metode peringkasan terbaik pada data modulasi 50% adalah simpangan baku. Pada metode peringkasan ini, nilai median dan rataan AveAcc lebih tinggi dibandingkan metode peringkasan lainnya. Pemodelan klasifikasi menggunakan SVM memberikan hasil bahwa kernel Linier merupakan kernel terbaik. Hal ini dikarenakan SVM Linier memiliki rataan dan median AveAcc yang lebih tinggi dibandingkan kernel SVM lainnya. Pemilihan parameter C optimal pada SVM Linier yaitu 0.01 dapat meningkatkan nilai median dan rataan AveAcc, serta ragam AveAcc yang lebih kecil jika dibandingkan dengan parameter default ��������=1. Nilai rataan AveAcc yang diperoleh dari SVM Linier dengan parameter ��������=0.01 adalah 52.34%.
Keyword: alat non-invasif, kadar glukosa darah, klasifikasi, support vector machine

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: