Judul: The Use of Random Forest in Measurement Analysis of Hemoglobin Level Model by Spectrophotometry
Abstrak: Kadar hemoglobin merupakan parameter klinis yang penting untuk menilai anemia dalam kondisi kronis dan akut. Pengukuran kadar hemoglobin darah saat ini kebanyakan menggunakan metode invasif yang kurang akurat dan efisien. Proses pengukuran dapat dilakukan secara noninvasif yang dianggap lebih akurat, lebih cepat, dan tidak menyakiti pasien. Penelitian ini bertujuan menguji performa metode Random Forest untuk menganalisis pengukuran kadar hemoglobin darah dengan metode pengujian akurasi dan diagnostik berupa Root Mean Square Error (RMSE), sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, Number Needed to Diagnose (NND). Hasil penelitian ini disimpulkan bahwa kandidat panjang gelombang yang memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu pada rentang panjang gelombang 365 nm dengan nilai RMSE 0,56 dan 385 nm sampai 395 nm dengan nilai RMSE 0,57. Hasil analisis sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, dan number needed to diagnose menunjukkan ketiga kandidat panjang gelombang memiliki nilai yang sama dan memenuhi kriteria untuk masing-masing parameter dengan nilai 100%, 100%, 100%, dan 1 kali pengulangan. Nilai korelasi Pearson juga mencapai angka yang tinggi bernilai 0,97., Hemoglobin level is an important clinical parameter for assessing anemia in chronic and acute conditions. Current measurement of blood hemoglobin levels mostly uses invasive methods that are less accurate and efficient. The measurement process can be carried out non-invasively which is considered more accurate, faster and does not hurt the patient. This study aims to test the performance of the Random Forest method to analyze measurements of blood hemoglobin levels with accuracy and diagnostic testing methods in the form of Root Mean Square Error (RMSE), sensitivity, specificity, diagnosis accuracy, Number Needed to Diagnose (NND). The results of this study concluded that the candidate wavelengths that have the highest accuracy values are in the wavelength range of 365 nm with an RMSE value of 0.56 and 385 nm to 395 with an RMSE value of 0.57. The results of the analysis of sensitivity, specificity, accuracy diagnosis, and number needed for diagnosis show that the three wavelength candidates have the same value and meet the criteria for each parameter with a value of 100%, 100%, 100%, and 1 repetition. The Pearson correlation value also reaches a high value of 0.97.
Keyword: hemoglobin, random forest, spectrophotometer

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: 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: