Judul: Inferensi Hasil Karakterisasi FTIR Kadar Glukosa Darah Manusia Menggunakan Artificial Neural Network (ANN)
Abstrak: Pengukuran kadar glukosa darah menggunakan metode standar pengukuran kadar glukosa darah konvensional yang melibatkan reagen cenderung lebih mahal dan memiliki banyak kekurangan, oleh karena itu dibutuhkan metode baru yang memotong reagen dan dapat lebih efektif daripada metode konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun, mengembangkan, dan menguji performa metode pengukuran kadar glukosa darah non-invasive tanpa melibatkan reagen dengan menggunakan metode kecerdasan buatan atau Artificial Neural Network (ANN) serta memberikan informasi mengenai kandidat lampu yang layak dalam pengukuran kadar glukosa darah melalui metode akurasi yang meliputi analisis Root Mean Square Error (RMSE) serta menggunakan metode uji diagnostik yang meliputi analisis Error Grid Analysis (EGA), analisis sensitivitas, analisis spesifisitas, analisis akurasi diagnosis, dan analisis Number Needed to Diagnose (NND). Analisis korelasi absorbansi terhadap akurasi dan uji diagnosispun dilakukan. Kandidat lampu yang memiliki akurasi berupa RMSE dan EGA yang baik yaitu pada rentang panjang gelombang 1041 nm sampai 1063 nm dan 1063 nm sampai 1086 nm dengan RMSE berturut-turut 9,6 mg/dl dengan absorbansi 0,68 dan standar deviasi 0,05 dan 11,5 mg/dl dengan absorbansi 0,66 dan standar deviasi 0,04. Clarke EGA dan Parkes EGA pada dua kandidat tersebut berada dalam zona A dan zona B. Kandidat lampu berdasarkan analisis uji diagnosis yang telah dilakukan menghasilkan 1 kandidat lampu terbaik yaitu kandidat lampu yang berada pada rentang panjang gelombang 1351 nm sampai 1428 nm dengan sensitivitas bernilai 87% yang meliputi absorbansi sebesar 0,66 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04, spesifisitas bernilai 80% yang meliputi absorbansi sebesar 0,73 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,053, akurasi diagnosis bernilai 83% yang meliputi absorbansi sebesar 0,64 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04, dan Needed to Diagnose (NND) bernilai 1,5 repetitions yang meliputi absorbansi sebesar 0,64 dan standar deviasi absorbansi sebesar 0,04. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode kecerdasan buatan berupa Artificial Neural Network (ANN) menghasilkan kandidat panjang gelombang yang layak untuk direalisasikan dalam pengukuran kadar glukosa darah manusia baik ditinjau dari sudut pandang akurasi pengukuran maupun kemampuan dalam melakukan diagnosis status glikemia., Measurement of blood glucose levels using the standard method of measuring conventional blood glucose levels involving reagents tends to be more expensive and has many drawbacks, therefore a new method is needed that bypasses the reagent and can be more effective than conventional methods. This study aims to build, develop, and test the performance of a non-invasive method of measuring blood glucose levels without involving reagents using the Artificial Neural Network (ANN) method as well as providing information about suitable lamp candidates in measuring blood glucose levels through the accuracy method which includes Root Mean Square Error (RMSE) as well as using diagnostic test methods which include and Error Grid Analysis (EGA) analysis, sensitivity analysis, specificity analysis, diagnosis accuracy analysis, and Number Needed to Diagnose (NND) analysis. Absorbance correlation analysis on accuracy and diagnostic tests were also carried out as an effort to test the performance of the ANN method. Lamp candidates that have good RMSE and EGA accuracy are in the wavelength range of 1041 nm to 1063 nm and 1063 nm to 1086 nm with RMSE 9,6 mg/dl and 11,5 mg/dl, respectively. Clarke EGA and Parkes EGA in the
Keyword: Artificial Neural Network, Blood Glucose, non-invasive, Spectrophotometer

Judul: Use of Fast Artificial Neural Network in Analyzing Blood Hemoglobin Level Measurement Results with Spectrophotometric Methods
Abstrak: Seiring bekembangnya teknologi maka dalam pengukuran kadar hemoglobin diperlukan alat yang dapat memberikan informasi secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan, menguji performa metode pengukuran kadar hemoglobin dengan menggunakan metode kecerdasan buatan atau Fast Artificial Neural Network serta memberikan informasi mengenai kandidat lampu yang layak dalam pengukuran kadar hemoglobin darah melalui metode akurasi yang meliputi analisis Root Mean Square Error (RMSE). Selain itu juga menggunakan metode uji diagnostik berupa sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi dan analisis Number Needed to Diagnose (NND). Kandidat lampu yang memiliki nilai Root Mean Square Error yang baik yaitu pada rentang panjang gelombang 410 nm dan 420 nm dengan rata-rata absorbansi 0,598 serta nilai standar deviasi sebesar 0,176. Sedangkan kandidat lampu yang memiliki nilai terbaik berdasarkan uji diagnostik berada pada rentang panjang gelombang 580 nm sampai 800 nm dengan nilai spesifisitas 89%, diagnosis akurasi 95%, number needed to diagnose 1,1 kali pengulangan. Nilai sensitivitas pada penelitian sudah mencapai keakuratan maksimal 100%. Nilai pearson terbaik terdapat pada panjang gelombang 430 nm sebesar 0,94., As technology develops, measuring hemoglobin level requires a new method that can provide information quickly and accurately. The study aims to develop and test the performance of the hemoglobin level measurement using an artificial intelligence method or Fast Artificial Neural Network and provide information about suitable lamp candidates in measuring blood hemoglobin levels through an accuracy method that includes Root Mean Square Error (RMSE). It also used diagnostic test method in the form of sensitivity, specificity, accuracy of diagnosis and analysis of Number Needed to Diagnose (NND). Lamp candidates that have good Root Mean Square Error are in the wavelength range of 410 nm and 420 nm with an average absorbance of 0,598 and a standart deviation is 0,176. Meanwhile, the lamp candidate that have based on diagnostic tests are in the wavelength range 680 nm to 800 nm with a specificity value 89%, diagnostic accuracy of 95%, number needed to diagnose is 1,1 repetitions. Sensitivity value in this study has reached a maximum accuracy of 100%. Pearson value was found at a wavelength of 430 nm of 0,94
Keyword: Fast Artificial Neural Network, Pengukuran hb, Spektrofotometri

Judul: Perencanan Lanskap Sunda Kalapa, Jakarta Utara Sebagai Kawasan W isata Sejarah
Abstrak: Perkembangan kota Jakarta dari waktu ke waktu sangatlah cepat, sehingga menyebabkan kota-kota tua banyak yang tergusur untuk dijadikan daerah baru yang lebih modern. Apabila hal tersebut tidak ditanggulangi secara dini maka keberadaan Kota Lama Jakarta akan hilang. Hal inilah yang melatar belakang untuk dilakukan tindakan perlindungan dan revitalisasi kawasan bersejarah Sunda Kalapa.
Keyword: