Judul: Analisis Regresi Ridge Robust pada Pengukuran Kadar Glukosa Darah Non-Invasif
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) merupakan suatu gangguan metabolisme akibat ketidaknormalan sekresi insulin. Penerapan pola hidup sehat dan pendeteksian dini sangat diperlukan sebagai upaya pencegahan DM. Pendeteksian glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif dan non-invasif. Metode invasif mendeteksi kadar glukosa darah dengan cara melukai pasien, sedangkan metode non-invasif dapat mendeteksi kadar glukosa darah tanpa melukai pasien. Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang dapat menganalisis hubungan kadar glukosa darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas dan pencilan. Multikolinieritas dapat menyebabkan nilai selang kepercayaan koefisien regresinya melebar, sehingga cenderung menerima H0 atau tidak ada koefisien regresi yang siginifikan secara statistik. Pencilan dapat membuat segala uji statistika menyimpang, namun jika pencilan dihilangkan dikhawatirkan pencilan tersebut mengandung informasi penting untuk menduga model lebih baik. Analisis regresi ridge robust-MM merupakan salah satu analisis yang dapat mengatasi masalah multikolinieritas dan pencilan dalam pemodelan kalibrasi glukosa darah non-invasif. Analisis ini merupakan gabungan dari regresi robust dengan penduga MM yang kekar terhadap pencilan dan regresi ridge yang dapat mengatasi multikolinieritas. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif yang dikembangkan tim non-invasif biomarking IPB menggunakan analisis regresi ridge robust-MM. Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan 2019. Data penelitian tahun 2017 dikumpulkan di Departemen Gizi Masyarakat, IPB dan terdiri dari 118 responden. Pengambilan data tahun 2019 bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor dan terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas. Hasil penelitian yang diperoleh adalah model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 lebih baik dibandingkan model lainnya dalam penelitian ini. Nilai SSE, RMSEadj, dan RMSEP model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 secara berurut sebesar 0.918, 0.115, dan 0.034. Pemodelan kalibrasi menggunakan regresi ridge robust-MM menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan analisis regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan support vector regression (SVR) yang telah diperoleh pada penelitian terdahulu. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust-MM lebih baik dari analisis RKU, RKTP, dan SVR dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasive, calibration, ridge robust-MM regression

Judul: Pendugaan Kadar Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Metode Generalized Ridge Regression dengan Peringkasan luas
Abstrak: Diabetes Melitus (DM) merupakan suatu penyakit yang dapat menimbulkan kompilasi penyakit – penyakit berbahaya lainnya hingga kematian. Pendeteksian dini penting dilakukan sebagai upaya pencegahan bagi non penderita maupun pengendalian kadar glukosa dalam darah bagi penderita. Tim Non-Invasive Biomarking IPB mengembangkan suatu alat pengukur glukosa darah non-invasif. Alat tersebut menggunakan prinsip spektroskopi dan memiliki keluaran berupa nilai residu intensitas cahaya, sehingga diperlukan suatu pemodelan kalibrasi untuk menduga kadar glukosa darah melalui keluaran alat tersebut. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut adalah metode generalized ridge regression. Metode ini merupakan sebuah pengembangan dari analisis regresi ridge dengan tetapan bias yang berbeda untuk setiap peubah bebas. Pendekatan peringkasan data yang baik sebagai tahap prapemrosesan data juga diperlukan demi memberikan pendugaan yang baik. Terdapat beberapa metode peringkasan yang telah digunakan pada penelitian sebelumnya. Peringkasan luas merupakan metode peringkasan terbaik karena dapat memanfaatkan keseluruhan informasi data. Penelitian ini menggunakan metode regresi generalized ridge sebagai metode pendugaan kadar glukosa dalam darah dengan pendekatan peringkasan luas. Pendugaan dengan generalized ridge regression menghasilkan nilai RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan pemodelan menggunakan RKTP, RKU, dan SVR tetapi lebih besar dibandingkan pemodelan menggunakan regresi ridge robust-MM. Hasil pendugaan dengan data keluaran alat 2017 lebih baik dibandingkan dengan data keluaran alat 2019.
Keyword: generalized ridge, glukosa darah, non-invasif, kalibrasi, perigkasan Luas, Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP)

Judul: Pengembangan Perikanan Pukat Cincin di Lampulo Kota Banda Aceh Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam
Abstrak: Tsunami has destroyed greater number of fishery in Banda Aceh.
Keyword: