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: 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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: