Judul: Application of Robust Jackknife Ridge Regression in Non-Invasive Blood Glucose Level Data Calibration Modeling
Abstrak: Pemodelan kalibrasi merupakan metode yang berfokus untuk melihat hubungan antara satuan pengukuran yang berbiaya murah dan mudah diperoleh dengan satuan pengukuran lainnya yang berbiaya mahal dan sulit diperoleh. Data kalibrasi sering kali terjadi permasalahan data berdimensi tinggi seperti jumlah peubah p lebih besar daripada jumlah observasi n. Masalah kedua adalah adanya multikolinearitas jika tidak terpenuhi, maka model regresi yang didapat tidak tepat dan memiliki tingkat kesalahan yang tinggi. Apabila pada data memiliki pencilan pada variabel independen, maka akan mengakibatkan model regresi yang didapat tidak tepat. Tujuan penelitian ini untuk mengatasi pencilan dan multikolinearitas pada data kalibrasi yang berdimensi tinggi dan menentukan model terbaik untuk memprediksi kadar glukosa darah non-invasif. Metode yang sering digunakan untuk mengatasi data multikolinearitas adalah dengan menggunakan metode regresi Ridge, tetapi metode ini memiliki kekurangan yaitu, model regresi yang didapat memiliki nilai bias yang tinggi. Oleh karena itu, dalam mengatasi hal tersebut, dapat digunakan metode regresi jackknife Ridge. Kelemahan dari metode regresi jacknife ridge tidak dapat digunakan apabila terdapat pencilan pada variabel independen. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan pada data dapat menggunakan metode regresi robust. Dengan demikian, untuk mengatasi masalah multikolinearitas dan pencilan secara bersamasama dapat digunakan metode regresi robust jackknife ridge. Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non invasif tahun 2017 sebanyak 118 responden dan tahun 2019 sebanyak 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas. Hasil penelitian disimpulkan bahwa peringkasan luas trapesium pada pemodelan kalibrasi memberikan pendugaan yang baik. Pemodelan yang digunakan Robust Jackknife Ridge Regression dengan menggunakan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2017 lebih baik dibandingkan dengan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2019. Nilai statistik yang didapatkan yaitu SSE sebesar 0.024, RMSEadj sebesar 0.032, dan RMSEP sebesar 0.032. Pemodelan kalibrasi menggunakan Robust Jackknife Ridge Regression menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan pemodelan yang dilakukan pada penelitian sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa Robust Jackknife Ridge Regression lebih baik dari analisis penelitian sebelumnya dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah.
Keyword: Calibration, Jackknife Ridge Regression

Judul: Analisis Regresi Ridge Robust pada Pengukuran Kadar Glukosa Darah Non-Invasif
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) merupakan suatu gangguan metabolisme akibat ketidaknormalan sekresi insulin. Penerapan pola hidup sehat dan pendeteksian dini sangat diperlukan sebagai upaya pencegahan DM. Pendeteksian glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif dan non-invasif. Metode invasif mendeteksi kadar glukosa darah dengan cara melukai pasien, sedangkan metode non-invasif dapat mendeteksi kadar glukosa darah tanpa melukai pasien. Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang dapat menganalisis hubungan kadar glukosa darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas dan pencilan. Multikolinieritas dapat menyebabkan nilai selang kepercayaan koefisien regresinya melebar, sehingga cenderung menerima H0 atau tidak ada koefisien regresi yang siginifikan secara statistik. Pencilan dapat membuat segala uji statistika menyimpang, namun jika pencilan dihilangkan dikhawatirkan pencilan tersebut mengandung informasi penting untuk menduga model lebih baik. Analisis regresi ridge robust-MM merupakan salah satu analisis yang dapat mengatasi masalah multikolinieritas dan pencilan dalam pemodelan kalibrasi glukosa darah non-invasif. Analisis ini merupakan gabungan dari regresi robust dengan penduga MM yang kekar terhadap pencilan dan regresi ridge yang dapat mengatasi multikolinieritas. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif yang dikembangkan tim non-invasif biomarking IPB menggunakan analisis regresi ridge robust-MM. Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan 2019. Data penelitian tahun 2017 dikumpulkan di Departemen Gizi Masyarakat, IPB dan terdiri dari 118 responden. Pengambilan data tahun 2019 bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor dan terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas. Hasil penelitian yang diperoleh adalah model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 lebih baik dibandingkan model lainnya dalam penelitian ini. Nilai SSE, RMSEadj, dan RMSEP model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 secara berurut sebesar 0.918, 0.115, dan 0.034. Pemodelan kalibrasi menggunakan regresi ridge robust-MM menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan analisis regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan support vector regression (SVR) yang telah diperoleh pada penelitian terdahulu. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust-MM lebih baik dari analisis RKU, RKTP, dan SVR dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasive, calibration, ridge robust-MM regression

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: