Judul: Ridge Robust Analysis of Generalized M (GM) Suspects  for Calibration Modeling on Blood Sugar Level Data
Abstrak: Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara sebuah metode yang berbeda. Hubungan tersebut seperti hubungan antara pengkuran gula darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering muncul pada pemodelan kalibrasi yaitu multikolinearitas dan pencilan. Masalah multikolinearitas dapat mengakibatkan selang kepercayaan regresinya melebar, sehingga tidak ada koefisien regresi yang signifikan secara statistik. Masalah pencilan akan membuat segala uji statistik menyimpang. Pencilan dapat dihilangkan, namun dikhawatirkan akan menghilangkan sebuah informasi penting pada pencilan dalam menduga model yang lebih baik. Pencilan dapat diidentifikasi dengan menggunakan metode adjusted boxplot dan adjusted sequential fences. Kedua metode ini mampu mengidentifikasi data yang mengandung pencilan secara visual. Analisis regresi ridge robust penduga Generalized M (GM) merupakan salah satu metode yang dapat mengatasi permasalahan yang ada pada pemodelan kalibrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengeskplorasi data pencilan pada data kadar gula darah dan menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif dengan menggunakan regresi ridge robust penduga GM. Data penelitian yang digunakan terdiri dari data kadar gula darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan tahun 2019. Responden pada data penelitian tahun 2017 adalah mahasiswa IPB yang terdiri dari 118 responden. Responden data penelitian tahun 2019 adalah responden masyarakat umum bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor yang terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar gula darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran kada gula darah non-invasif berupa residu intensitas. Hasil simulasi memperlihatkan bahwa adjusted boxplot memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan dengan adjusted sequential fences dalam mengidentifikasi pencilan. Pemodelan yang digunakan dengan regresi ridge robust penduga Generalized M (GM) dengan menggunakan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2017 lebih baik dibandingkan dengan gugus modulasi 50 sampai dengan 90 pada tahun 2019. Nilai statistik yang didapatkan yaitu SSE sebesar 0.910, RMSEadj sebesar 0.114, dan RMSEP sebesar 0.030. Pemodelan dengan regresi ridge robust penduga GM menghasilkan nilai RMSEadj dan RMSEP yang lebih kecil dibandingkan dengan regresi ridge robust penduga MM. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust penduga GM lebih baik dari regresi ridge robust penduga MM dalam mengatasi masalah pada pemodelan kalibrasi.
Keyword: Adjusted Boxplot, Adjusted Sequential Fences, Generalized M, Pemodelan Kalibrasi

Judul: Analisis Regresi Ridge Robust pada Pengukuran Kadar Glukosa Darah Non-Invasif
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) merupakan suatu gangguan metabolisme akibat ketidaknormalan sekresi insulin. Penerapan pola hidup sehat dan pendeteksian dini sangat diperlukan sebagai upaya pencegahan DM. Pendeteksian glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif dan non-invasif. Metode invasif mendeteksi kadar glukosa darah dengan cara melukai pasien, sedangkan metode non-invasif dapat mendeteksi kadar glukosa darah tanpa melukai pasien. Pemodelan kalibrasi merupakan salah satu cara yang dapat menganalisis hubungan kadar glukosa darah invasif dan non-invasif. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah multikolinieritas dan pencilan. Multikolinieritas dapat menyebabkan nilai selang kepercayaan koefisien regresinya melebar, sehingga cenderung menerima H0 atau tidak ada koefisien regresi yang siginifikan secara statistik. Pencilan dapat membuat segala uji statistika menyimpang, namun jika pencilan dihilangkan dikhawatirkan pencilan tersebut mengandung informasi penting untuk menduga model lebih baik. Analisis regresi ridge robust-MM merupakan salah satu analisis yang dapat mengatasi masalah multikolinieritas dan pencilan dalam pemodelan kalibrasi glukosa darah non-invasif. Analisis ini merupakan gabungan dari regresi robust dengan penduga MM yang kekar terhadap pencilan dan regresi ridge yang dapat mengatasi multikolinieritas. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model kalibrasi untuk alat non-invasif yang dikembangkan tim non-invasif biomarking IPB menggunakan analisis regresi ridge robust-MM. Data penelitian yang digunakan adalah data glukosa darah invasif dan non-invasif tahun 2017 dan 2019. Data penelitian tahun 2017 dikumpulkan di Departemen Gizi Masyarakat, IPB dan terdiri dari 118 responden. Pengambilan data tahun 2019 bertempat di Kebon Pedes, Kota Bogor dan terdiri dari 74 responden. Peubah respon merupakan kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah bebas merupakan hasil pengukuran glukosa darah non-invasif yang berupa residu intensitas. Hasil penelitian yang diperoleh adalah model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 lebih baik dibandingkan model lainnya dalam penelitian ini. Nilai SSE, RMSEadj, dan RMSEP model modulasi 50 sampai 90 menggunakan instrumen alat non-invasif tahun 2017 secara berurut sebesar 0.918, 0.115, dan 0.034. Pemodelan kalibrasi menggunakan regresi ridge robust-MM menghasilkan nilai RMSE dan RMSEP lebih kecil dibandingkan analisis regresi komponen utama (RKU), regresi kuadrat terkecil parsial (RKTP) dan support vector regression (SVR) yang telah diperoleh pada penelitian terdahulu. Hal ini menunjukkan bahwa regresi ridge robust-MM lebih baik dari analisis RKU, RKTP, dan SVR dalam mengatasi masalah dalam pemodelan kalibrasi alat non-invasif glukosa darah.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasive, calibration, ridge robust-MM regression

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: