Judul: Prediksi Parameter Kinematika Glukosa Menggunakan Quantum Neural Network Terbantu Oral Minimal Model.
Abstrak: Meningkatnya penderita diabetes mellitus khususnya DM tipe 2 yang ada di seluruh dunia juga di Indonesia. Pasien-pasien pra-diabetes juga mengalami perkembangan jumlah penderita. Adanya tes diabetes dapat membantu menanggulangi maraknya penderita DM tipe 2, akan tetapi tes yang ada sekarang sangat tidak nyaman untuk dilakukan karena setiap beberapa menit sekali darah pasien akan diambil dari 6 – 10 kali. Kemampuan machine learning tepatnya quantum neural network(QNN) yang dapat belajar dari data-data eksperimen diprediksi dapat mengurangi frekuensi pengambilan darah pasien untuk tes diabetes dan pada penelitian ini ditargetkan untuk menggunakan 4 data glukosa pada darah. Penelitian ini membutuhkan program oral minimal model(OMM) untuk menyiapkan data pembelejaran untuk QNN. Performa QNN dilihat dari eror hasil program. Performa QNN untuk parameter kinematika glukosa cukup menjanjikan dengan menghasilkan nihil pada eror dalam prosesnya. Hal ini menyebabkan program QNN dianggap memiliki potensi yang besar untuk mengurangi frekuensi pengambilan darah untuk tes diabetes.
Keyword: diabetes, glucose kinematics, QNN, OMM

Judul: Penentuan Konstanta Laju Glukosa dan Insulin pada Oral Minimal Model dengan Latihan Fisik menggunakan Particle Swarm Optimization
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) tipe 2 ditandai dengan naiknya kadar gula dalam darah akibat penurunan sekresi insulin oleh sel β pancreas atau gangguan fungsi insulin. Oral Minimal Model (OMM) termodifikasi adalah permodelan matematika untuk mengetahui laju penurunan glukosa dan insulin dengan konstanta tertentu. Konstanta laju glukosa dan Insulin yaitu 𝛾, 𝐺𝑏, 𝐼𝑏, 𝑘, 𝑝1(𝑆𝑔), 𝑝2, dan 𝑆𝑖 dapat dicari dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) yang meniru perilaku kawanan serangga. Hasil dari konstanta-konstanta yang dicari disubsitusi kedalam OMM termodifikasi sehingga menghasilkan grafik dengan nilai koefisien determasi di atas 0.87. Nilai Sg dan Si dari permodelan yang dipengaruhi latihan fisik ringan ataupun berat memiliki nilai lebih tinggi dari permodelan tanpa latihan fisik.
Keyword: Diabetes Mellitus tipe 2, Oral Minimal Model, Particle Swarm Optimization

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