Judul: Penerapan Teknik Klasifikasi Dengan Metode Derajat Keanggotaan Pada Data Diabetes
Abstrak: Hasil survey Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan jumlah penderita kencing manis (diabetes melitus) di Indonesia sekitar 17 juta orang (8,6% dari jumlah penduduk) atau menduduki urutan terbesar ke-4 setelah India, Cina dan Amerika Serikat. Berdasarkan hal tersebut, perlu kiranya dilakukan penelitian yang mengarah pada pembuatan aplikasi yang dapat mendeteksi timbulnya penyakit diabetes, sehingga terjadinya penyakit ini pada seseorang dapat diprediksi sedini mungkin agar dapat dilakukan tindakan antisipasi. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan penelusuran pada data historis untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi trend adalah data mining. Data mining merupakan proses ekstraksi informasi atau pola dalam basis data yang berukuran besar. Salah satu teknik dalam data mining yaitu klasifikasi untuk menemukan model (fungsi) yang menjelaskan dan membedakan kelas-kelas data, dengan tujuan agar model yang diperoleh dapat digunakan untuk memprediksikan kelas atau objek yang memiliki label kelas yang tidak diketahui. Konsep fuzzy yang diterapkan dalam klasifikasi dapat lebih baik dalam menangani nilai numerik, karena himpunan fuzzy ”memperhalus” batasan yang tegas. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasfikasi dengan derajat keanggotaan dalam fuzzy. Dari penelitian ini diharapkan dapat menemukan aturan yang dapat memprediksi apakah sesorang dinyatakan positif atau negatif berdasarkan data hasil pemeriksaan laboratorium.
Keyword: 

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: 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: