Judul: Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Pemodelan Kalibrasi Alat Pengukur Kadar Glukosa Darah Non-Invasif
Abstrak: Kesehatan merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia, sehingga gangguan terhadap kesehatan dapat berdampak pada semua aspek kehidupan. Salah satunya adalah gangguan glikemik yang berkaitan dengan kadar glukosa darah. Pemeriksaan terhadapnya masih terkendala beberapa hal, seperti ketidaknyamanan alat karena harus melukai tubuh. Oleh karena itu, muncul ide untuk mengembangkan alat pengukur glukosa darah tanpa melukai tubuh (noninvasif). Alat ini menggunakan prinsip kerja spektroskopi inframerah. Ketika lampu inframerah pada alat ini menyinari jari tangan, sebagian intensitasnya akan diserap dan sebagian lain dilewatkan. Intensitas yang terlewat ini selanjutnya diolah untuk menghasilkan keluaran berupa spektrum time domain terhadap frekuensi. Dugaan nilai kuantitatif kadar glukosa darah dapat diketahui dengan memodelkan spektrum tersebut melalui model kalibrasi. Pendekatan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation digunakan dalam penelitian ini. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa pemodelan dapat dilakukan pada data yang terlebih dahulu diringkas dengan fungsi simpangan baku dan melalui proses analisis komponen utama. Pemodelan ini membentuk jaringan tanpa lapisan tersembunyi dengan hasil RMSE dan RMSEP masing-masing sebesar 9.4008 dan 9.3462.
Keyword: backpropragation, glukosa darah, jaringan syaraf tiruan, non-invasif, analisis komponen utama

Judul: Simulasi Pendugaan Konsentrasi Glukosa dalam Darah pada Alat Non-Invasive.
Abstrak: Diabetes mellitus merupakan penyakit metabolik berupa hiperglikemia yang diakibatkan oleh gangguan sekresi insulin, kerja insulin atau keduanya (WHO 2006). Pengendalian kadar glukosa darah dapat dilakukan dengan melakukan kontrol glukosa darah secara rutin merupakan hal yang penting bagi penderita penyakit diabetes. Namun pengukuran secara rutin masih jarang dilakukan. Hal ini karena pengukuran masih dilakukan secara invasive sehingga menimbulkan rasa sakit dan dengan biaya pengukuran yang mahal. Dibutuhkan alat yang dapat mendeteksi kadar glukosa dengan cepat tanpa melukai tubuh dengan biaya yang lebih terjangkau. Oleh karena itu, sedang dikembangkan suatu alat pengukur glukosa tanpa melukai tubuh (non-invasive). Konsep dasar pengukuran alat ini adalah menggunakan pendekatan spektroskopi yang menghasilkan keluaran berupa residu intensitas. Metode alternatif yang mampu menyatakan hubungan antara spektrum nilai hasil keluaran alat pengukuran noninvasive dengan kadar glukosa darah hasil pengukuran alat invasive adalah Jaringan Syaraf Tiruan. JST adalah sistem komputasi yang arsitektur dan operasinya diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologi di dalam otak manusia. JST dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisis pola dari data yang dimasukkan. JST berusaha mencari suatu formula atau fungsi yang menghubungkan variabel input dengan keluaran yang diinginkan. Salah satu algoritma yang banyak dipakai adalah backpropagation (BP). Metode BP merupakan suatu teknik supervised learning yang banyak digunakan pada banyak lapisan untuk pengenalan pola-pola yang kompleks. Penelitian inimenggunakan JST dengan algoritma BP dengan beberapa perbandingan jumlah unit neuron pada hidden layer untuk mendapatkan struktur neuron pada lapisan tersembunyi yang memberikan hasil terbaik dalam pendugaan kadar glukosa darah pada alat non invasive. Tingkat pengenalan JST dalam pendugaan yang tinggi akan didapat apabila seluruh neuron pada lapisan tersembunyi memberikan kontribusi objektif, yaitu nilai korelasi (�����) antara nilai Y dengan nilai ����� ����� tinggi. Kondisi tersebut memberikan arsitektur terbaik yakni arsitekstur dengan nilai RMSE yang minimum. Terdapat beberapa model yang telah dicobakan oleh Avan (2017) untuk pendugaan kadar glukosa darah non invasive yaitu model (����������, ln Y, 1, Zj), model (���������� , √�����,1, Zj) dan model (���������� ,Y,1, Zj). Pada penelitian ini model tersebut di simulasikan dengan beberapa kali ulangan pada jumlah unit neuron Zj yang berbeda-beda, sehingga di peroleh model yang lebih baik dari penelitian sebelumnya yaitu model (����������, ln Y, 1, 9) karena dapat menghasilkan nilai dugaan yang lebih baik. Perbaikan model dapat mengatasi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas ragam galat pada model (X,Y,1,Zj). Model ini mampu meningkatkan nilai, memperkecil RMSE dan RMSEP, membutuhkan iterasi yang jauh lebih sedikit dan proses pembelajaran yang lebih cepat.
Keyword: JST, backpropagation, non-invasive

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: