Judul: Use of Fast Artificial Neural Network in Analyzing Blood Hemoglobin Level Measurement Results with Spectrophotometric Methods
Abstrak: Seiring bekembangnya teknologi maka dalam pengukuran kadar hemoglobin diperlukan alat yang dapat memberikan informasi secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan, menguji performa metode pengukuran kadar hemoglobin dengan menggunakan metode kecerdasan buatan atau Fast Artificial Neural Network serta memberikan informasi mengenai kandidat lampu yang layak dalam pengukuran kadar hemoglobin darah melalui metode akurasi yang meliputi analisis Root Mean Square Error (RMSE). Selain itu juga menggunakan metode uji diagnostik berupa sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi dan analisis Number Needed to Diagnose (NND). Kandidat lampu yang memiliki nilai Root Mean Square Error yang baik yaitu pada rentang panjang gelombang 410 nm dan 420 nm dengan rata-rata absorbansi 0,598 serta nilai standar deviasi sebesar 0,176. Sedangkan kandidat lampu yang memiliki nilai terbaik berdasarkan uji diagnostik berada pada rentang panjang gelombang 580 nm sampai 800 nm dengan nilai spesifisitas 89%, diagnosis akurasi 95%, number needed to diagnose 1,1 kali pengulangan. Nilai sensitivitas pada penelitian sudah mencapai keakuratan maksimal 100%. Nilai pearson terbaik terdapat pada panjang gelombang 430 nm sebesar 0,94., As technology develops, measuring hemoglobin level requires a new method that can provide information quickly and accurately. The study aims to develop and test the performance of the hemoglobin level measurement using an artificial intelligence method or Fast Artificial Neural Network and provide information about suitable lamp candidates in measuring blood hemoglobin levels through an accuracy method that includes Root Mean Square Error (RMSE). It also used diagnostic test method in the form of sensitivity, specificity, accuracy of diagnosis and analysis of Number Needed to Diagnose (NND). Lamp candidates that have good Root Mean Square Error are in the wavelength range of 410 nm and 420 nm with an average absorbance of 0,598 and a standart deviation is 0,176. Meanwhile, the lamp candidate that have based on diagnostic tests are in the wavelength range 680 nm to 800 nm with a specificity value 89%, diagnostic accuracy of 95%, number needed to diagnose is 1,1 repetitions. Sensitivity value in this study has reached a maximum accuracy of 100%. Pearson value was found at a wavelength of 430 nm of 0,94
Keyword: Fast Artificial Neural Network, Pengukuran hb, Spektrofotometri

Judul: Inference of UV-VIS Characterization Results of Human Blood Hemoglobin Levels using Artificial Neural Network (ANN)
Abstrak: Pengukuran kadar hemoglobin darah sampai saat ini kebanyakan masih menggunakan metode invasif tetapi sudah banyak peneliti yang mengembangkan pengukuran secara noninvasif. Dari kedua metode ini pengukuran kadar Hb secara noninvasif dianggap lebih akurat, data lebih cepat diperoleh, serta data yang diperoleh kontinyu. Sehingga penelitian ini bertujuan menguji metode Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga kadar hemoglobin darah tanpa menggunakan reagen serta menguji performa metode pendekatan pola dengan variabel perhitungan akurasi berupa Root Mean Square Error (RMSE), sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, Number Needed to Diagnose (NND), serta menentukan korelasi antara serapan panjang gelombang kadar hemoglobin darah dengan akurasi pendugaan. Hasil penelitian ini diperoleh kandidat panjang gelombang dengan rentang 300 nm-500 nm dan nilai akurasinya mencapai 90%. Sedangkan untuk nilai pearson terbaik terdapat pada panjang gelombang 590 nm sebesar 0,52, The measurement of blood hemoglobin levels today is mostly using invasive methods, but many researchers have developed non-invasive measurements. From these two methods, non-invasive measurement of Hb levels is considered more accurate, the data obtained faster and continuously. With that result this study aim to test method Artificial Neural Network (ANN) to estimate blood hemoglobin levels without using reagents and to test the performance of the pattern approach method with the calculation variables of accuracy such as Root Mean Square Error (RMSE), sensitivity, specificity, diagnosis accuracy, Number Needed to Diagnose (NND), and to determine correlation between absorption wavelength blood hemoglobin level with estimation accuracy. From this research obtained the result that the percentage of candidates with wavelengths a range of 300 nm-500 nm and its accuracy value can reach until 90%. While for the best Pearson value is found at a wavelength 590 nm of 0.52.
Keyword: Artificial Neural Network (ANN), Hemoglobin, Noninvasif, Non invasive

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: