Judul: The Use of Random Forest in Measurement Analysis of Hemoglobin Level Model by Spectrophotometry
Abstrak: Kadar hemoglobin merupakan parameter klinis yang penting untuk menilai anemia dalam kondisi kronis dan akut. Pengukuran kadar hemoglobin darah saat ini kebanyakan menggunakan metode invasif yang kurang akurat dan efisien. Proses pengukuran dapat dilakukan secara noninvasif yang dianggap lebih akurat, lebih cepat, dan tidak menyakiti pasien. Penelitian ini bertujuan menguji performa metode Random Forest untuk menganalisis pengukuran kadar hemoglobin darah dengan metode pengujian akurasi dan diagnostik berupa Root Mean Square Error (RMSE), sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, Number Needed to Diagnose (NND). Hasil penelitian ini disimpulkan bahwa kandidat panjang gelombang yang memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu pada rentang panjang gelombang 365 nm dengan nilai RMSE 0,56 dan 385 nm sampai 395 nm dengan nilai RMSE 0,57. Hasil analisis sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, dan number needed to diagnose menunjukkan ketiga kandidat panjang gelombang memiliki nilai yang sama dan memenuhi kriteria untuk masing-masing parameter dengan nilai 100%, 100%, 100%, dan 1 kali pengulangan. Nilai korelasi Pearson juga mencapai angka yang tinggi bernilai 0,97., Hemoglobin level is an important clinical parameter for assessing anemia in chronic and acute conditions. Current measurement of blood hemoglobin levels mostly uses invasive methods that are less accurate and efficient. The measurement process can be carried out non-invasively which is considered more accurate, faster and does not hurt the patient. This study aims to test the performance of the Random Forest method to analyze measurements of blood hemoglobin levels with accuracy and diagnostic testing methods in the form of Root Mean Square Error (RMSE), sensitivity, specificity, diagnosis accuracy, Number Needed to Diagnose (NND). The results of this study concluded that the candidate wavelengths that have the highest accuracy values are in the wavelength range of 365 nm with an RMSE value of 0.56 and 385 nm to 395 with an RMSE value of 0.57. The results of the analysis of sensitivity, specificity, accuracy diagnosis, and number needed for diagnosis show that the three wavelength candidates have the same value and meet the criteria for each parameter with a value of 100%, 100%, 100%, and 1 repetition. The Pearson correlation value also reaches a high value of 0.97.
Keyword: hemoglobin, random forest, spectrophotometer

Judul: Inference of UV-VIS Characterization Results of Human Blood Hemoglobin Levels using Artificial Neural Network (ANN)
Abstrak: Pengukuran kadar hemoglobin darah sampai saat ini kebanyakan masih menggunakan metode invasif tetapi sudah banyak peneliti yang mengembangkan pengukuran secara noninvasif. Dari kedua metode ini pengukuran kadar Hb secara noninvasif dianggap lebih akurat, data lebih cepat diperoleh, serta data yang diperoleh kontinyu. Sehingga penelitian ini bertujuan menguji metode Artificial Neural Network (ANN) untuk menduga kadar hemoglobin darah tanpa menggunakan reagen serta menguji performa metode pendekatan pola dengan variabel perhitungan akurasi berupa Root Mean Square Error (RMSE), sensitivitas, spesifisitas, diagnosis akurasi, Number Needed to Diagnose (NND), serta menentukan korelasi antara serapan panjang gelombang kadar hemoglobin darah dengan akurasi pendugaan. Hasil penelitian ini diperoleh kandidat panjang gelombang dengan rentang 300 nm-500 nm dan nilai akurasinya mencapai 90%. Sedangkan untuk nilai pearson terbaik terdapat pada panjang gelombang 590 nm sebesar 0,52, The measurement of blood hemoglobin levels today is mostly using invasive methods, but many researchers have developed non-invasive measurements. From these two methods, non-invasive measurement of Hb levels is considered more accurate, the data obtained faster and continuously. With that result this study aim to test method Artificial Neural Network (ANN) to estimate blood hemoglobin levels without using reagents and to test the performance of the pattern approach method with the calculation variables of accuracy such as Root Mean Square Error (RMSE), sensitivity, specificity, diagnosis accuracy, Number Needed to Diagnose (NND), and to determine correlation between absorption wavelength blood hemoglobin level with estimation accuracy. From this research obtained the result that the percentage of candidates with wavelengths a range of 300 nm-500 nm and its accuracy value can reach until 90%. While for the best Pearson value is found at a wavelength 590 nm of 0.52.
Keyword: Artificial Neural Network (ANN), Hemoglobin, Noninvasif, Non invasive

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: