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: Pendugaan Kadar Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial dengan Beberapa Pendekatan Peringkasan
Abstrak: Diabetes Melitus (DM) dikenal sebagai silent killer dengan banyak penderita diperkirakan akan terus meningkat selama bertahun-tahun ke depan. Perlu adanya kontrol serius terhadap kadar glukosa darah bagi penderita DM. Alat pemantauan kadar glukosa darah secara non-invasif dikembangkan untuk mempermudah proses tersebut. Alat ini memanfaatkan konsep spektroskopi yang memberikan keluaran berupa grafik residu intensitas cahaya, sehingga diperlukan pemodelan kalibrasi untuk menduga kadar glukosa darah dari keluaran alat non-invasif. Permasalahan multikolinearitas yang kerap muncul dari pemodelan kalibrasi dapat diatasi menggunakan Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP). Pendekatan peringkasan data yang baik sebagai tahap prapemrosesan data juga diperlukan demi memberikan pendugaan yang baik. Ada beberapa pendekatan peringkasan yang sering digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya, di antara yang memberikan hasil pemodelan kalibrasi terbaik adalah peringkasan simpangan baku. Meskipun begitu, pendekatan peringkasan yang sudah diterapkan sebelumnya memiliki beberapa kekurangan, yaitu tidak dapat memanfaatkan keseluruhan komponen dari data serta tidak dapat menerapkan time domain yang konsisten antar amatan. Ide baru yang diterapkan dalam penelitian ini untuk mengatasi kekurangan tersebut adalah melakukan pendekatan peringkasan luas grafik. Hasil yang diperoleh adalah secara garis besar pendekatan peringkasan luas memberikan pendugaan yang lebih baik dibandingkan peringkasan simpangan baku.
Keyword: model kalibrasi, glukosa darah non-invasif, regresi pls, regresi kuadrat terkecil parsial

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: