Judul: Klasifikasi Kadar Glukosa Darah Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal pada Data Tidak Seimbang
Abstrak: Definisi diabetes mellitus (DM) yang disampaikan oleh American Diabetes Association (2010), yakni merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau kedua-duanya. Berdasarkan data yang diperoleh dari International Diabetes Federation (2017), jumlah penderita diabetes di dunia sebesar 425 juta jiwa dengan lebih dari 10 juta jiwa merupakan penduduk Indonesia. Kemenkes (2016) menyebutkan bahwa jumlah penderita DM di Indonesia pada tahun 2007 meningkat dari 5,7% menjadi 6,9% di tahun 2013, atau setara dengan 9,1 juta jiwa dan akan terus meningkat di tiap tahunnya. Seorang penderita baru dapat dinyatakan menderita diabetes mellitus setelah melalui pemeriksaan kadar glukosa darah dalam tubuh. Oleh karena itu, pengendalian dan pemantauan kadar glukosa dalam darah menjadi hal yang sangat penting untuk dilakukan oleh seorang penderita DM. Dewasa ini metode pemeriksaan kadar glukosa dalam darah yang cukup populer dilakukan adalah cara invasif, yakni mengambil sampel darah pasien dan diperiksa kadar glukosanya dengan spektrofotometer. Metode lain yang dapat digunakan adalah cara non-invasif, yakni pemeriksaan kadar glukosa darah seseorang tanpa perlu mengambil sampel darah. Metode analisis regresi logistik ordinal merupakan salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan yang menghubungkan antara satu atau lebih peubah bebas berupa numerik dan atau kategorik terhadap peubah respon dengan dua atau lebih kategori bersifat ordinal (Agresti 2002). Pada analisis regresi logistik untuk respon ordinal, model akhir yang terbentuk merupakan fungsi logit peluang kumulatif dengan pembeda antar kelas berupa nilai peluang untuk masing-masing kelas (Otok et al 2007). Namun, metode ini hanya efektif jika digunakan pada kasus data yang pengelompokannya seimbang. Sedangkan pada kasus data yang tidak seimbang perlu dilakukan pendekatan metode statistik lain terlebih dahulu. Dampak yang ditimbulkan adanya ketidakseimbangan kelas adalah hasil prediksi yang diperoleh cenderung tidak stabil karena prediksinya mengarah ke kelas mayoritas. Berdasar hal tersebut, tentunya penanganan ketidakseimbangan kelas pada metode klasifikasi menjadi penting untuk dilakukan (Sanguanmak dan Hanskunatai 2008). Salah satu metode statistik yang dapat digunakan pada penanganan kasus kelas data tidak seimbang yakni synthetic minority oversampling technique (SMOTE). Metode SMOTE merupakan metode dengan teknik membangkitkan data berdasar perbedaan data pada kelas minoritas dengan tetangga terdekat dari kelas minoritas tersebut menjadi data sintetis baru (Chawla et al 2002). Penelitian ini bertujuan membandingkan nilai ketepatan klasifikasi antara metode regresi logistik ordinal dengan SMOTE dan tanpa SMOTE pada penerapan data spektrum alat ukur kadar glukosa darah non-invasif berdasarkan kadar glukosa rendah, normal, dan tinggi pada kasus data kelas tidak seimbang. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, diperoleh nilai ketepatan klasifikasi pada penerapan metode regresi logistik ordinal dengan SMOTE sebesar 53% pada data training dan 56% pada data testing. Sementara itu, penerapan metode regresi logistik ordinal tanpa SMOTE hanya menghasilkan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 44% pada data training dan 50% pada data testing.
Keyword: Diabetes mellitus, kelas data tidak seimbang, regresi logistik ordinal, SMOTE.

Judul: Comparison of Classification Models on Unbalanced Data Output of Non-invasive Blood Glucose Level Tools.
Abstrak: Diabetes mellitus is one of the most dangerous non-communicable diseases. In 2021, Indonesia is in fifth place with the number of diabetes aged 20-79 years amounting to 19.5 million people. In 2045, the number of diabetes is estimated to increase 28.6 million people. IPB’s Non-Invasive Biomarking team developed a non-invasive blood glucose measuring tool with faster results and without harming the body. This tool uses the principle of infrared spectroscopy. The residual intensity data of each peak in observations and repeats can be read differently so that there are many different observations. Therefore, it is necessary to carry out handling, one of which is area summarization. Classification can be used to analyze the relationship between the class of blood glucose levels from invasive measuring instruments and the residual intensity spectrum from non-invasive measuring instruments. The problem that arises in classification is unbalanced data so it needs to be handled, one of which is Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Comparison of the performance of Random Forest, Support Vector Machines, and eXtreme Gradient Boosting with SMOTE is used to determine the best classification results. This study aims to compare and evaluate the performance of Random Forest, Support Vector Machines, and eXtreme Gradient Boosting with SMOTE in improving the performance of multiclass classification. The classification results show that SMOTE can improve the classification performance. The performance evaluation of the classification method shows that eXtreme Gradient Boosting has the highest accuracy value compared to Random Forest and Support Vector Machines., Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit paling berbahaya tidak menular. Pada tahun 2021, Indonesia menempati urutan kelima dengan angka penderita diabetes pada usia 20-79 tahun sebesar 19,5 juta orang. Pada 2045, jumlah penderita diperkirakan mengalami peningkatan menjadi 28,6 juta orang. Tim Non-Invasif Biomarking IPB mengembangan alat pemantauan kadar glukosa darah non-invasif dengan hasil lebih cepat dan tanpa melukai tubuh. Alat ini menggunakan prinsip spektroskopi inframerah. Data residu intensitas setiap puncak pada amatan dan ulangan dapat terbaca berbeda sehingga memiliki banyak amatan tidak sama. Maka dari itu, perlu dilakukan penanganan, salah satunya peringkasan luas. Pemodelan klasifikasi dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara kelas kadar glukosa darah hasil alat ukur invasif dengan spektrum residu intensitas hasil alat ukur non-invasif. Permasalahan yang sering timbul pada pemodelan klasifikasi yaitu data tidak seimbang sehingga perlu dilakukan penanganan, salah satunya Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Perbandingan kinerja Random Forest, Support Vector Machines, dan eXtreme Gradient Boosting dengan penanganan SMOTE digunakan untuk menentukan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengevaluasi kinerja Random Forest, Support Vector Machines, dan eXtreme Gradient Boosting dengan penanganan data Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam meningkatkan kinerja klasifikasi multikelas. Dari hasil klasifikasi menunjukkan bahwa SMOTE dapat meningkatkan kinerja klasifikasi. Evaluasi kinerja dari metode klasifikasi tersebut menunjukkan bahwa eXtreme Gradient Boosting memiliki nilai akurasi paling tinggi dibandingkan dengan Random Forest dan Support Vector Machines
Keyword: blood glucose level, classification method, non-invasive tool, synthetic minority oversampling technique, unbalanced data, alat ukur non-invasif, data tak seimbang, metode klasifikasi, kadar glukosa darah, synthetic minority oversampling technique

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: