Judul: Pemodelan Kalibrasi Kekar (Pengukuran Glukosa Darah Non-Invasif).
Abstrak: Pemodelan kalibrasi merupakan metode yang berfokus untuk melihat hubungan antara satuan pengukuran yang berbiaya murah dan mudah diperoleh dengan satuan pengukuran lainnya yang berbiaya mahal dan sulit diperoleh. Data kalibrasi sering kali terjadi permasalahan seperti jumlah peubah 𝑝���������� lebih besar daripada jumlah observasi 𝑛����������. Permasalahan 𝑝����������>𝑛���������� menyebabkan model regresi dengan penduga Metode Kuadrat Terkecil (MKT) tidak tepat digunakan. Masalah kedua adalah adanya multikolinearitas, menyebabkan dugaan galat baku menjadi over estimate. Pencilan juga menjadi masalah pada pemodelan kalibrasi. Pencilan dapat menyebabkan koefisen regresi membesar dan dugaan ragam membesar. Tujuan penelitian ini untuk mengatasi pencilan dan multikolinearitas pada data kalibrasi yang berdimensi tinggi dan menentukan model terbaik untuk memprediksi kadar glukosa darah non-invasif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kalibrasi yang merupakan bagian penelitian pengembangan alat pengukur glukosa darah non-invasif. Penelitian ini melibatkan 118 Mahasiswa IPB yang berusia 17 tahun ke atas, sehat, tidak hamil, tidak merokok, tidak minum minuman keras, dan tidak dalam keadaan kelelahan. Kadar glukosa darah diukur dengan dua cara yaitu secara invasif dan non-invasif. Hasil pengukuran kadar glukosa darah invasif merupakan peubah respon 𝒀����������. Peubah 𝑿���������� merupakan hasil pengukuran non-invasif yang diperoleh dari alat kadar glukosa darah non-invasif sebanyak 150 peubah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Detect Deviating Cell (DDC), Gulud, LASSO dan Elastic Net. DDC merupakan algoritma yang dapat mendeteksi dan mengatasi pencilan pada data yang berdimensi tinggi dan bekerja lebih baik pada data yang berkorelasi tinggi. Penelitian ini menerapkan DDC untuk mengatasi pencilan. Hasil prediksi DDC amatan pencilan digunakan untuk pemodelan Gulud, LASSO dan Elastic Net. Gulud merupakan metode regularisasi untuk mengatasi multikolinearitas dengan cara menyusutkan koefisien regresi namun metode ini tidak menyeleksi peubah prediktor. LASSO dapat menyusutkan koefisien regresi sekaligus dapat menyeleksi peubah prediktor sebanyak n observasi. Regresi Elastic Net merupakan metode regularisasi yang menggabungkan penalti Gulud dan LASSO, metode ini mengatasi kekurangan LASSO yaitu menyeleksi peubah 𝑝���������� > 𝑛����������. Kriteria parameter yang digunakan untuk mengontrol ketiga metode regularisasi tersebut adalah lambda minimum dan lambda 1 standard error (1se). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma DDC mampu mendeteksi dan mengatasi pencilan dengan baik pada data kalibrasi yang mengandung pencilan sebanyak 3.86 persen. Model terbaik untuk memprediksi kadar glukosa darah adalah model kalibrasi Gulud, LASSO dan Elastic Net dengan DDC. Ketiga model tersebut mampu menurunkan nilai median RMSEP sekitar 83.7% dibandingkan model Gulud, LASSO dan Elastic Net tanpa DDC. Kriteria lambda optimum terbaik yang dapat digunakan untuk ketiga penalti adalah 1se karena menghasilkan nilai RMSEP yang lebih stabil dan lebih kecil dibandingkan kriteria lambda minimum. Model Gulud, LASSO dan EN dengan DDC kriteria 1se menghasilkan nilai median RMSEP yang hampir sama, sehingga pada data kalibrasi yang mengandung pencilan dapat dipilih model terbaik untuk memprediksi kadar glukosa darah non-invasif adalah Elastic Net dengan DDC kriteria lambda 1se, karena koefisien regresi yang dihasilkan lebih sederhana, banyaknya peubah yang terseleksi lebih konsisten serta koefisien yang menghasilkan intersep saja lebih sedikit dibandingkan LASSO dengan DDC kriteria lambda 1se.
Keyword: Kalibrasi, Pencilan, Multikolinearitas, DDC, Gulud, LASSO, Elastic Net

Judul: Perbandingan Metode Regresi Komponen Utama, Regresi Kuadrat Terkecil Parsial dan Support Vector Regression dalam Menduga Kadar Glukosa Darah Non-Invasif.
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) merupakan suatu penyakit yang dapat terjadi pada manusia yang disebabkan oleh kondisi kadar glukosa darah tinggi (hiperglikemia) yang kronis dan tidak terkontrol. Pendeteksian dini penting dilakukan sebagai upaya pencegahan dan pengontrolan berkelanjutan bagi yang tidak maupun telah menderita penyakit ini. Pendeteksian kadar glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif (melukai) yaitu dapat menggunakan glukometer atau pemeriksaan di laboratorium. Pendeteksian dengan cara ini dapat menimbulkan ketidaknyamanan bagi pasien. Oleh karena itu, dikembangkanlah pendeteksian kadar glukosa darah tanpa melukai tubuh dikenal dengan metode non-invasif. Tim non-invasif biomarking IPB mengembangkan purwarupa alat pengukur glukosa darah non-invasif menggunakan prinsip spektroskopi. Data yang dihasilkan oleh alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif adalah data spektrum time domain terhadap residu intensitas. Diperlukan metode analisis dalam memodelkan hasil tersebut agar diperoleh dugaan kadar glukosa darah. Salah satu metode alternatif yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara kadar glukosa darah invasif dengan non-invasif adalah model kalibrasi. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah ill conditioned akibat kolinearitas ganda maupun singularitas. Hal ini dikarenakan banyaknya peubah bebas yang lebih besar dari banyaknya pengamatan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan beberapa metode diantaranya Regresi Komponen Utama (RKU), Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan Support Vector Regression (SVR). Fungsi kernel yang digunakan pada SVR yaitu fungsi kernel linier, polinomial, dan radial basis. Perbandingan metode juga dilakukan dengan pendekatan RKU dan RKTP yang dapat mengatasi permasalahan kalibrasi. Model yang diperoleh selanjutnya digunakan untuk menduga kadar glukosa darah hasil pengukuran non-invasif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kalibrasi terbaik pada alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif dengan pendekatan RKU, RKTP dan SVR. Peubah prediktor yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil pengukuran glukosa darah non-invasif dan peubah respon adalah data glukosa darah hasil pengukuran invasif (laboratorium). Data yang digunakan adalah data primer yang merupakan bagian dari penelitian pengembangan dan uji klinis purwarupa alat pemantauan kadar glukosa darah secara non-invasif. Hasil analisis menggunakan semua data menunjukkan bahwa model RKTP memiliki nilai R2 terbesar yaitu 88.6%. Nilai R2, RMSE dan RMSEP pada model RKU besarnya tidak terpaut jauh dengan RKTP. Model yang terbentuk pada RKTP lebih parsimoni (sederhana) karena memiliki peubah laten yang lebih sedikit. Hal ini dikarenakan komponen yang terbentuk mampu menerangkan keragaman dari peubah X dan pada saat yang sama komponen tersebut mempunyai hubungan dengan peubah respon y. Pada data tanpa pencilan, model terbaik berdasarkan nilai R2 terbesar dan RMSE terkecil adalah model SVR-RB. Model RKTP memiliki nilai R2 dan RMSE yang tidak berbeda jauh dengan model SVR-RB. Model yang memiliki nilai R2 terkecil dan RMSE terbesar adalah model RKU. Nilai RMSEP ketiga model juga memiliki nilai yang tidak berbeda jauh. Model kalibrasi terbaik yang digunakan pada alat non-invasif adalah pendugaan pada rentang data yang lebar, sehingga model yang tepat digunakan adalah regresi kuadrat terkecil parsial. Salah satu kelemahan pada metode yang diterapkan pada alat non-invasif yaitu belum bisa mendeteksi kadar glukosa darah dengan baik ditandai dengan nilai galat yang relatif besar. Penyebab permasalahan tersebut karena sampel yang digunakan belum mewakili untuk kadar glukosa darah yang tergolong pradiabetes dan diabetes.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasif, kalibrasi, regresi komponen utama, regresi kuadrat terkecil parsial, support vector regression

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: