Judul: Prediksi Parameter Kinematika Glukosa Menggunakan Quantum Neural Network Terbantu Oral Minimal Model.
Abstrak: Meningkatnya penderita diabetes mellitus khususnya DM tipe 2 yang ada di seluruh dunia juga di Indonesia. Pasien-pasien pra-diabetes juga mengalami perkembangan jumlah penderita. Adanya tes diabetes dapat membantu menanggulangi maraknya penderita DM tipe 2, akan tetapi tes yang ada sekarang sangat tidak nyaman untuk dilakukan karena setiap beberapa menit sekali darah pasien akan diambil dari 6 – 10 kali. Kemampuan machine learning tepatnya quantum neural network(QNN) yang dapat belajar dari data-data eksperimen diprediksi dapat mengurangi frekuensi pengambilan darah pasien untuk tes diabetes dan pada penelitian ini ditargetkan untuk menggunakan 4 data glukosa pada darah. Penelitian ini membutuhkan program oral minimal model(OMM) untuk menyiapkan data pembelejaran untuk QNN. Performa QNN dilihat dari eror hasil program. Performa QNN untuk parameter kinematika glukosa cukup menjanjikan dengan menghasilkan nihil pada eror dalam prosesnya. Hal ini menyebabkan program QNN dianggap memiliki potensi yang besar untuk mengurangi frekuensi pengambilan darah untuk tes diabetes.
Keyword: diabetes, glucose kinematics, QNN, OMM

Judul: Penentuan Konstanta Laju Glukosa dan Insulin pada Oral Minimal Model dengan Latihan Fisik menggunakan Particle Swarm Optimization
Abstrak: Diabetes Mellitus (DM) tipe 2 ditandai dengan naiknya kadar gula dalam darah akibat penurunan sekresi insulin oleh sel β pancreas atau gangguan fungsi insulin. Oral Minimal Model (OMM) termodifikasi adalah permodelan matematika untuk mengetahui laju penurunan glukosa dan insulin dengan konstanta tertentu. Konstanta laju glukosa dan Insulin yaitu 𝛾, 𝐺𝑏, 𝐼𝑏, 𝑘, 𝑝1(𝑆𝑔), 𝑝2, dan 𝑆𝑖 dapat dicari dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) yang meniru perilaku kawanan serangga. Hasil dari konstanta-konstanta yang dicari disubsitusi kedalam OMM termodifikasi sehingga menghasilkan grafik dengan nilai koefisien determasi di atas 0.87. Nilai Sg dan Si dari permodelan yang dipengaruhi latihan fisik ringan ataupun berat memiliki nilai lebih tinggi dari permodelan tanpa latihan fisik.
Keyword: Diabetes Mellitus tipe 2, Oral Minimal Model, Particle Swarm Optimization

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: