Judul: Klasifikasi Kadar Glukosa Darah Keluaran Alat Non Invasif Menggunakan Support Vectore Machine dan Random Forest
Abstrak: Diabetes mellitus merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau kedua-duanya. Pemeriksaan kadar glukosa darah merupakan pendeteksian dini dalam pengendalian dan pemantauan penderita diabetes mellitus. Pemeriksaan kadar glukosa darah umumnya dilakukan secara invasif yaitu dengan menggunakan jarum suntik (gold standard) dan dengan menggunakan alat glukometer (silver standard). Alat ukur gold standard dan silver standard bersifat melukai tubuh sehingga akan menimbulkan rasa sakit dan ketidaknyamanan terhadap pasien yang melakukan pemeriksaan kadar glukosa darah secara rutin. Tim non-invasif biomarking IPB mengembangkan alat pemeriksaan kadar glukosa darah yang bersifat tidak melukai tubuh (non-invasif), pada dasarnya alat ini bekerja menggunakan prinsip spektroskopi inframerah dengan harapan dapat memberikan hasil pemeriksaan yang lebih akurat. Pembuatan model untuk mentransformasi hasil keluaran alat non-invasif menjadi sangat penting dalam pengembangan alat ukur kadar glukosa darah. Keluaran dari alat non-invasif tersebut adalah data spektrum residual intensitas, yang akan dikaitkan dengan hasil pengukuran kadar glukosa darah invasif menggunakan beberapa metode klasifikasi, yaitu klasifikasi support vectore machine dan random forest. Penelitian sebelumnya telah melakukan transformasi hasil keluaran alat non-invasif dengan metode features development menggunakan metode rataan, metode tiga nilai dan metode simpangan baku. Pemilihan metode features development pada penelitian sebelumnya masih belum memaksimalkan hasil, sehingga penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode features development lain dari keluaran alat non-invasif dan mendapatkan fitur terbaik untuk pemodelan yang dapat memberikan prediksi yang lebih baik. Hasil pengembangan fitur menunjukkan bahwa fitur terbaik pada keluaran alat non-invasif adalah metode luas trapesium pada periode karena memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan keempat metode lainnya. Proses validasi menunjukkan bahwa metode random forest memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan support vector machine., Diabetes mellitus is a group of metabolic diseases characterized by hyperglycemia resulting from defects in insulin secretion, insulin action, or both. Examination of blood glucose levels is an early detection in controlling and monitoring people with diabetes mellitus. Examination of blood glucose levels is generally carried out invasively by using a syringe (gold standard) and by using a glucometer (silver standard). Gold standard and silver standard measuring instruments are injuring the body so that it will cause pain and discomfort to patients who check blood glucose levels regularly. The non-invasive biomarking team of IPB developed a non-invasive (non-invasive) blood glucose level measurement tool, non-invasive methods are considered better because they do not hurt the body, basically this tool works using the principle of infrared spectroscopy in the hope of providing more accurate results. Modeling to transform the output of non-invasive devices is very important in the development of measuring blood glucose levels. The output of the non- invasive tool is the intensity of the residual spectrum data, which will be related to the result of invasive measurement of blood glucose using some classification models, i.e. support vector machine and random forest. Previous research has carried out the transformation of the output of non-invasive tools with the features development method using the average method, the three-value method and the standard deviation method. The selection of features development methods in previous studies has not maximized the results. This research
Keyword: diabetes mellitus, alat non-invasif, features development, support vector machine, random forest

Judul: Perbandingan Metode Peringkasan Data Hasil Keluaran Alat Pengukur Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Model Klasifikasi
Abstrak: Diabetes melitus merupakan penyakit menahun (kronis) yang dapat diderita seumur hidup. Pada tahun 2021, Indonesia menempati urutan kelima dari 144 negara yang diteliti dengan penderita diabetes terbanyak dengan angka penderita diabetes pada usia 20—79 tahun sebesar 19,5 juta orang. Tim non-invasif biomarking IPB sedang mengembangkan alat pengukur glukosa darah dengan metode non-invasif. Prinsip kerja alat ini menggunakan konsep spektroskopi inframerah yang menghasilkan output berupa data spektrum residu intensitas. Keluaran nilai residu intensitas dapat terbaca dengan jumlah berbeda setiap amatan. Penyeragaman jumlah nilai residu yang menjadi peubah prediktor ini dapat dilakukan menggunakan beberapa pendekatan peringkasan data, antara lain rataan, simpangan baku, rataan dibagi simpangan baku, dan luas puncak. Hubungan antara kelas kadar glukosa darah hasil pengukuran alat invasif dengan spektrum residu intensitas cahaya hasil pengukuran alat non-invasif dapat dianalisis menggunakan metode klasifikasi. Tujuan penggunaan metode klasifikasi adalah untuk melihat seberapa tepat alat pengukur glukosa darah non-invasif mengelompokkan nilai residu intensitas responden berdasarkan kelas kadar glukosa darah. Perbandingan kinerja decision tree, random forest, dan double random forest digunakan untuk menentukan hasil terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peringkasan data terbaik menggunakan model klasifikasi pada data kadar glukosa darah hasil keluaran alat invasif dan non-invasif. Evaluasi hasil klasifikasi menunjukkan metode peringkasan luas puncak merupakan metode peringkasan terbaik dibandingkan dengan peringkasan rataan, simpangan baku, dan rataan dibagi simpangan baku. Peringkasan luas puncak memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu sebesar 65,22% pada model klasifikasi decision tree dan random forest. Pada pemodelan double random forest, peringkasan luas puncak memiliki akurasi yang lebih kecil dibandingkan dengan peringkasan rataan dan rataan dibagi simpangan baku. Pemodelan double random forest tidak mutlak menghasilkan akurasi yang lebih baik dari random forest., Diabetes mellitus is a chronic disease that can last a lifetime. In 2021, Indonesia is in fifth place from 144 countries studied with the most diabetes sufferers aged 20-79 years, amounting to 19.5 million people. IPB's non-invasive biomarking team is developing a blood glucose measuring device with a non-invasive method. The working principle of this tool uses the concept of infrared spectroscopy which produces output in the form of residual intensity spectrum data. The output residual intensity value can be read different amount for each observation. Standardize the number of residual values that become independent variables can be done using several data summary approaches, such as mean, standard deviation, mean divided by standard deviation, and graph area. The relationship between classes of blood glucose levels measured by invasive devices and the residual intensity measured by non-invasive devices can be analyzed using a classification method. The aim of using the classification method is to see how accurate the non-invasive blood glucose measuring device classifies respondent’s residual intensity values based on blood glucose level classes. Comparison of the performance of decision trees, random forests, and double random forests is used to determine the best results. This study aims to identify the best data summary using some classification models on blood glucose level data resulting from invasive and non-invasive devices. Evaluation of the classification results shows that the graph area summarization method is the best summarization method compared to the summarization of the mean, standard
Keyword: blood glucose, decision tree, random forest, double random forest, non-invasive device

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