Judul: Inferensi Hasil Karakterisasi FTIR Kadar Glukosa Darah Manusia Menggunakan Artificial Neural Network (ANN)
Abstrak: Pengukuran kadar glukosa darah menggunakan metode standar pengukuran kadar glukosa darah konvensional yang melibatkan reagen cenderung lebih mahal dan memiliki banyak kekurangan, oleh karena itu dibutuhkan metode baru yang memotong reagen dan dapat lebih efektif daripada metode konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun, mengembangkan, dan menguji performa metode pengukuran kadar glukosa darah non-invasive tanpa melibatkan reagen dengan menggunakan metode kecerdasan buatan atau Artificial Neural Network (ANN) serta memberikan informasi mengenai kandidat lampu yang layak dalam pengukuran kadar glukosa darah melalui metode akurasi yang meliputi analisis Root Mean Square Error (RMSE) serta menggunakan metode uji diagnostik yang meliputi analisis Error Grid Analysis (EGA), analisis sensitivitas, analisis spesifisitas, analisis akurasi diagnosis, dan analisis Number Needed to Diagnose (NND). Analisis korelasi absorbansi terhadap akurasi dan uji diagnosispun dilakukan. Kandidat lampu yang memiliki akurasi berupa RMSE dan EGA yang baik yaitu pada rentang panjang gelombang 1041 nm sampai 1063 nm dan 1063 nm sampai 1086 nm dengan RMSE berturut-turut 9,6 mg/dl dengan absorbansi 0,68 dan standar deviasi 0,05 dan 11,5 mg/dl dengan absorbansi 0,66 dan standar deviasi 0,04. Clarke EGA dan Parkes EGA pada dua kandidat tersebut berada dalam zona A dan zona B. Kandidat lampu berdasarkan analisis uji diagnosis yang telah dilakukan menghasilkan 1 kandidat lampu terbaik yaitu kandidat lampu yang berada pada rentang panjang gelombang 1351 nm sampai 1428 nm dengan sensitivitas bernilai 87% yang meliputi absorbansi sebesar 0,66 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04, spesifisitas bernilai 80% yang meliputi absorbansi sebesar 0,73 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,053, akurasi diagnosis bernilai 83% yang meliputi absorbansi sebesar 0,64 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04, dan Needed to Diagnose (NND) bernilai 1,5 repetitions yang meliputi absorbansi sebesar 0,64 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan berupa Artificial Neural Network (ANN) menghasilkan kandidat panjang gelombang yang layak untuk direalisasikan dalam pengukuran kadar glukosa darah manusia baik ditinjau dari sudut pandang akurasi pengukuran maupun kemampuan dalam melakukan diagnosis status glikemia., Measurement of blood glucose levels using the standard method of measuring conventional blood glucose levels involving reagents tends to be more expensive and has many drawbacks, therefore a new method is needed that bypasses the reagent and can be more effective than conventional methods. This study aims to build, develop, and test the performance of a non-invasive method of measuring blood glucose levels without involving reagents using the Artificial Neural Network (ANN) method as well as providing information about suitable lamp candidates in measuring blood glucose levels through the accuracy method which includes Root Mean Square Error (RMSE) as well as using diagnostic test methods which include and Error Grid Analysis (EGA) analysis, sensitivity analysis, specificity analysis, diagnosis accuracy analysis, and Number Needed to Diagnose (NND) analysis. Absorbance correlation analysis on accuracy and diagnostic tests were also carried out as an effort to test the performance of the ANN method. Lamp candidates that have good RMSE and EGA accuracy are in the wavelength range of 1041 nm to 1063 nm and 1063 nm to 1086 nm with RMSE 9,6 mg/dl and 11,5 mg/dl, respectively. Clarke EGA and Parkes EGA in the
Keyword: Artificial Neural Network, Blood Glucose, non-invasive, Spectrophotometer

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: