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: 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: Perdagangan Jenis Kura-kura Darta dan Kura-kura Air Tawar di Jakarta
Abstrak: Tortoises and freshwater turtles, as wildlife resources, have long been used since the beginning of mankind to the modern era as food, medicinal ingredients, pets, handicrafts and religious release. This research aim: (1) to analyze the trade of tortoise and freshwater turtles as pets in Jakarta; (2) to analyze the perception of stakeholders on the conservation og Indonesia's biodiversity.
Keyword: