Judul: Regresi Elastic Net dengan Peringkasan Luas untuk Mengukur Keakuratan Alat Non-Invasive Produk Tahun 2017 dan 2019
Abstrak: Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit yang berbahaya karena sulit untuk disembuhkan. Oleh karena itu, pemeriksaan kadar glukosa darah harus rutin dilakukan agar tidak menaikkan tingkat keparahan penyakit diabetes melitus. Tim Non-Invasive Biomarking IPB sedang mengembangkan purwarupa alat ukur kadar glukosa darah secara non-invasive. Saat ini, tim Non-Invasive Biomarking IPB sudah menciptakan 2 alat, yaitu produk tahun 2017 dan tahun 2019 dengan output berbentuk spektrum residu intensitas terhadap time-domain. Oleh karena itu, dibutuhkan pemodelan kalibrasi untuk memprediksi kadar glukosa darah. Metode pemodelan kalibrasi terbaik pada produk tahun 2017 ditemukan oleh Herianti (2020) dengan menggunakan regresi elastic net dengan algoritma detect deviating cell (DDC) untuk mengatasi pencilan. Pada tahun 2019 dilakukan pengukuran kadar gula darah non-invasive dengan alat yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan alat yang lebih stabil dalam mengukur kadar gula darah secara non-invasive dari 2 alat yang tersedia, serta untuk menentukan metode peringkasan dari spektrum residu intensitas yang lebih akurat. Alat yang lebih stabil untuk mengukur kadar gula darah secara non-invasive adalah produk tahun 2017. Peringkasan pada penelitian ini menggunakan pendekatan peringkasan luas trapesium dan peringkasan 3 angka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, metode peringkasan terbaik adalah metode peringkasan luas., Diabetes melitus is one of dangerous disease because it’s hard to be cured. This is shows it’s important for everyone to always control and checking their blood glucose levels to prevent make the diabetes melitus is getting worse. Non-invasive biomarking team from IPB currently developing blood glucose device measurement with non-invasive method. Now, the non-invasive biomarking team from IPB already created 2 products, design product for 2017’s and 2019’s with the output in the form of a residual intensity spectrum with respect to the time-domain. Therefore, calibration modeling is needed to predict blood glucose level. The best calibration modeling method for 2017’s device discovered by Herianti (2020) with elastic net regression and DDC algorithm for resolve the outlier. In 2019, measuring the blood glucose level were using different tools. This research aims to determine a more stable tool for measuring the blood glucose level with non-invasive method from 2 available tools, and to determine a more accurate summarization method of the intensity residual spectrum. More stable tool for measuring the blood glucose level is a 2017’s device. The summarization method in this research uses a trapezoidal area and 3 digit summarization approach. The result showed that the best summarization method is trapezoidal area summarization approach.
Keyword: 3 digit summarization, area summarization, detect deviating cell, elastic net, non-invasive

Judul: Penerapan Partial Least Squares Regression untuk Menduga Kadar  Glukosa Darah Non-Invasif dengan Pendekatan Luas Dibagi Jumlah Titik
Abstrak: Diabetes mellitus adalah kelainan metabolisme pada tubuh manusia yang tidak dapat memproduksi atau menggunakan insulin dengan baik. Prevalensi diabetes mellitus di Indonesia diperkirakan akan terus meningkat. Data yang digunakan adalah data keluaran alat invasif sebagai peubah respon serta data keluaran alat non-invasif tahun 2019 terdiri dari 50 peubah bebas hasil pemilihan data puncak dan 25 peubah bebas hasil pemilihan data periode. Peubah bebas yang digunakan merupakan hasil peringkasan nilai di bawah grafik residu intensitas terhadap time domain serta jumlah titik yang ada. Alat non-invasif mengeluarkan data berupa spektrum residu intensitas dan time domain. Keluran alat non-invasif tersebut sangat beragam sehingga diperlukan metode peringkasan data untuk menyeragamkan jumlah peubah. Penelitian ini bertujuan melakukan pemilihan data berdasarkan puncak dan periode kemudian melakukan pendekatan beberapa peringkasan yakni peringkasan luas dan peringkasan ide baru yaitu luas dibagi jumlah titik. Partial Least Squares Regression digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada data kalibrasi alat. Hasil penelitian ini diperoleh pemilihan data berdasarkan periode lebih tepat diterapkan pada data yang cenderung fluktuatif. Peringkasan luas dibagi jumlah titik memberikan pendugaan yang lebih akurat karena nilai rataan RMSEP lebih kecil pada sebagian besar skema pemodelan., Diabetes mellitus is a metabolic disorder in the human body that cannot produce or use insulin properly. The prevalence of diabetes mellitus in Indonesia is expected to continue to increase. The data used are invasive tool-output data as dependent variables and non-invasive tool-output data in 2019 consisting of 50 independent variables from peak data and 25 independent variables from period data. The independent variables used result from value residues below the intensity of the time domain and the number of points. Non-invasive tools produce spectrum data of intensity residue and time domains. The output of non-invasive tools is very diverse so data summation method is needed to homogenize the number of variables. This study aims to select data based on peaks and periods and then approach several summations of the graph area summation and the new idea of graph area summation divided by the number of points. Partial Least Squares regression addresses multicollinearity problems on calibration data. The research shows that the data selection based on periods is more appropriately applied to data that tends to fluctuate. The graph area summation divided by the number of points provides a more accurate estimate because of smaller RMSEP on most schemes modeling.
Keyword: blood glucose, calibration model, non-invasive, partial least squares regression

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: