Judul: Prediksi Parameter Kinematika Glukosa Menggunakan Quantum Neural Network Terbantu Oral Minimal Model.
Abstrak: Meningkatnya penderita diabetes mellitus khususnya DM tipe 2 yang ada di seluruh dunia juga di Indonesia. Pasien-pasien pra-diabetes juga mengalami perkembangan jumlah penderita. Adanya tes diabetes dapat membantu menanggulangi maraknya penderita DM tipe 2, akan tetapi tes yang ada sekarang sangat tidak nyaman untuk dilakukan karena setiap beberapa menit sekali darah pasien akan diambil dari 6 – 10 kali. Kemampuan machine learning tepatnya quantum neural network(QNN) yang dapat belajar dari data-data eksperimen diprediksi dapat mengurangi frekuensi pengambilan darah pasien untuk tes diabetes dan pada penelitian ini ditargetkan untuk menggunakan 4 data glukosa pada darah. Penelitian ini membutuhkan program oral minimal model(OMM) untuk menyiapkan data pembelejaran untuk QNN. Performa QNN dilihat dari eror hasil program. Performa QNN untuk parameter kinematika glukosa cukup menjanjikan dengan menghasilkan nihil pada eror dalam prosesnya. Hal ini menyebabkan program QNN dianggap memiliki potensi yang besar untuk mengurangi frekuensi pengambilan darah untuk tes diabetes.
Keyword: diabetes, glucose kinematics, QNN, OMM

Judul: Aplikasi Gravitational Search Algorithm untuk Mendeteksi Resistansi Insulin pada Penderita Diabetes Melitus Tipe 2
Abstrak: Gangguan metabolik yang ditandai oleh kenaikan gula darah akibat resistensi insulin dan berkurangnya kemampuan sel β–pankreas dalam mensekresikan insulin merupakan suatu gejala dari penyakit diabetes melitus. Mekanisme laju glukosa insulin dalam darah dapat dijelaskan dengan minimal model glukosa dan insulin plasma. Minimal model tersebut digunakan untuk mendeteksi resistansi insulin dengan memperkirakan nilai parameter optimal yang menunjukan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa yang didapat dari data Intravenous Glucose Tolerance Test (IVGTT). Dalam prosedur pengambilan sampel IVGTT, subjek akan diberikan injeksiglukosaintravena kedalam tubuh. Dilihat dari proses dalam pengambilan sampel data tes IVGTT, hal ini kurang mencerminkan kebiasaan dari pasien dalam konsumsi glukosa sehari – hari. Oleh karena itu, data Oral Glucose Tolerance Test(OGTT) digunakan untuk menggantikan data tes IVGTT. Untuk memperkirakan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa dari data OGTT maka minimal model glukosa dan insulin plasma dimodifikasi dengan model matematika yaitu Oral Minimal Model (OMM). Data OGTT diambil dari tesis karya jonas bech moler dengan 120 subjek jepang yang terdaftar di Rumah Sakit Universitas Tokyo, Jepang.Nilai parameter optimal yang menunjukan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa didapat dari Gravitational Search Algorithm (GSA) adapun kesesuaian model OMM termodifikasi dengan data eksperimen OGTT dapat diketahui dari grafik yang dihasilkan dari Matlab dengan metode ode45. Jika nilai koefisien determinasi grafik tersebut diatas 90%, maka hasil simulasi tersebut dikatakan memiliki keseuaian yang baik dengan data eksperimen.
Keyword: diabetes melitu, , gravitational, minimal model, oral, resistansi insulin

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia