Judul: Pemodelan Kalibrasi Alat Non-Invasive Glukosa dalam Darah dengan Pendekatan Regresi Spline
Abstrak: Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit yang dianggap serius belakangan ini. Penyakit ini disebabkan karena gangguan metabolisme yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa darah (hiperglikemia) yang dihasilkan dari ketidaknormalan sekresi insulin. Penderita diabetes perlu melakukan pengendalian kadar glukosa darah. Salah satu bentuk pengendalian yang dapat dilakukan adalah dengan mengukur kadar glukosa darah secara rutin. Pengecekan kadar glukosa dalam darah biasanya dilakukan dengan glukometer, yaitu alat pengukur kadar glukosa darah yang dapat melukai tubuh yang dikenal dengan alat invasive. Penggunaan alat invasive akan sangat membahayakan pasien, sehingga diperlukan solusi alat pengukur kadar glukosa darah yang aman bagi tubuh dan tanpa melukai tubuh, yaitu alat pengukur kadar glukosa darah non–invasive. Alat pengukur kadar glukosa darah non-invasive memiliki keluaran berupa spektrum nilai residu intensitas. Pada pemodelan spektrum residu intensitas diperlukan suatu metode yang dapat digunakan untuk memodelkan keluaran nilai residu intensitas. Bentuk pola data yang tidak beraturan mengakibatkan pemilihan metode parametrik tidak tepat untuk digunakan sehingga dilakukan dengan metode nonparametrik. Regresi Spline merupakan salah satu metode nonparametrik dengan proses kerja melakukan pengepasan kurva regresi berdasarkan data yang ada sehingga model akan memberikan fleksibilitas yang lebih tinggi. Model yang terbaik akan dilihat dari nilai Generalized Cross Validation (GCV) dan Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) terkecil. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan hubungan antara keluaran alat non-invasive dengan alat invasive dengan Regresi Spline Linier, Regresi Spline Kuadratik, dan Regresi Spline Kubik untuk menemukan model terbaik dalam pendugaan kadar glukosa dalam darah pada alat non-invasive. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer dari data Pengembangan dan Uji Klinis Purwarupa Alat Pemantauan Kadar Glukosa Darah non-invasive. Data ini dikumpulkan dari 118 responden yang merupakan mahasiswa Institut Pertanian Bogor. Prapemrosesan data dilakukan sebelum data dianalisis. Data yang digunakan merupakan data nilai residu intensitas pada saat lampu dan sensor hidup secara bersamaan pada lima periode yang telah ditentukan. Setelah pemilihan data pada kondisi tersebut, selanjutnya data diringkas, yaitu mengambil data yang merupakan data kedua awal, data tengah, dan data kedua akhir pada setiap modulasi. Peringkasan dilakukan karena jumlah data antar modulasi tidak sama. Setelah data diringkas, selanjutnya dilakukan pemilihan modulasi terbaik. Modulasi akan menggambarkan tingkat pencahayaan pada lampu. Modulasi terbaik dalam penelitian ini adalah modulasi 50%. Hal ini dikarenakan modulasi 50% memiliki nilai rata-rata dan standar deviasi terkecil dibanding dengan modulasi lainnya, selanjutnya dengan menggunakan data modulasi 50%, data dilanjutkan ke tahap analisis. Data dianalisis dengan menggunakan metode Regresi Spline Linier, Regresi Spline Kuadratik, dan Regresi Spline Kubik. Regresi Spline Linier merupakan metode terbaik dibandingkan metode Spline lainnya. Hal ini karena Regresi Spline Linier memiliki nilai Generalized Cross Validation (GCV) dan Root Mean Square of Prediction (RMSEP) terkecil. Tiga metode Regresi spline diterapkan pada tiga jenis data yang berbeda, yaitu dengan penggunaan seluruh data, penggunaan 117 data (menghapus satu data pencilan), serta penggunaan 106 data (menghapus 12 data pencilan). Penerapan metode Regresi Spline Linear pada 106 data merupakan perlakuan yang terbaik.
Keyword: diabetes melitus, glukosa, regresi, spline

Judul: Perbandingan Metode Regresi Komponen Utama, Regresi Kuadrat Terkecil Parsial dan Support Vector Regression dalam Menduga Kadar Glukosa Darah Non-Invasif.
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) merupakan suatu penyakit yang dapat terjadi pada manusia yang disebabkan oleh kondisi kadar glukosa darah tinggi (hiperglikemia) yang kronis dan tidak terkontrol. Pendeteksian dini penting dilakukan sebagai upaya pencegahan dan pengontrolan berkelanjutan bagi yang tidak maupun telah menderita penyakit ini. Pendeteksian kadar glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif (melukai) yaitu dapat menggunakan glukometer atau pemeriksaan di laboratorium. Pendeteksian dengan cara ini dapat menimbulkan ketidaknyamanan bagi pasien. Oleh karena itu, dikembangkanlah pendeteksian kadar glukosa darah tanpa melukai tubuh dikenal dengan metode non-invasif. Tim non-invasif biomarking IPB mengembangkan purwarupa alat pengukur glukosa darah non-invasif menggunakan prinsip spektroskopi. Data yang dihasilkan oleh alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif adalah data spektrum time domain terhadap residu intensitas. Diperlukan metode analisis dalam memodelkan hasil tersebut agar diperoleh dugaan kadar glukosa darah. Salah satu metode alternatif yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara kadar glukosa darah invasif dengan non-invasif adalah model kalibrasi. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah ill conditioned akibat kolinearitas ganda maupun singularitas. Hal ini dikarenakan banyaknya peubah bebas yang lebih besar dari banyaknya pengamatan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan beberapa metode diantaranya Regresi Komponen Utama (RKU), Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan Support Vector Regression (SVR). Fungsi kernel yang digunakan pada SVR yaitu fungsi kernel linier, polinomial, dan radial basis. Perbandingan metode juga dilakukan dengan pendekatan RKU dan RKTP yang dapat mengatasi permasalahan kalibrasi. Model yang diperoleh selanjutnya digunakan untuk menduga kadar glukosa darah hasil pengukuran non-invasif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kalibrasi terbaik pada alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif dengan pendekatan RKU, RKTP dan SVR. Peubah prediktor yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil pengukuran glukosa darah non-invasif dan peubah respon adalah data glukosa darah hasil pengukuran invasif (laboratorium). Data yang digunakan adalah data primer yang merupakan bagian dari penelitian pengembangan dan uji klinis purwarupa alat pemantauan kadar glukosa darah secara non-invasif. Hasil analisis menggunakan semua data menunjukkan bahwa model RKTP memiliki nilai R2 terbesar yaitu 88.6%. Nilai R2, RMSE dan RMSEP pada model RKU besarnya tidak terpaut jauh dengan RKTP. Model yang terbentuk pada RKTP lebih parsimoni (sederhana) karena memiliki peubah laten yang lebih sedikit. Hal ini dikarenakan komponen yang terbentuk mampu menerangkan keragaman dari peubah X dan pada saat yang sama komponen tersebut mempunyai hubungan dengan peubah respon y. Pada data tanpa pencilan, model terbaik berdasarkan nilai R2 terbesar dan RMSE terkecil adalah model SVR-RB. Model RKTP memiliki nilai R2 dan RMSE yang tidak berbeda jauh dengan model SVR-RB. Model yang memiliki nilai R2 terkecil dan RMSE terbesar adalah model RKU. Nilai RMSEP ketiga model juga memiliki nilai yang tidak berbeda jauh. Model kalibrasi terbaik yang digunakan pada alat non-invasif adalah pendugaan pada rentang data yang lebar, sehingga model yang tepat digunakan adalah regresi kuadrat terkecil parsial. Salah satu kelemahan pada metode yang diterapkan pada alat non-invasif yaitu belum bisa mendeteksi kadar glukosa darah dengan baik ditandai dengan nilai galat yang relatif besar. Penyebab permasalahan tersebut karena sampel yang digunakan belum mewakili untuk kadar glukosa darah yang tergolong pradiabetes dan diabetes.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasif, kalibrasi, regresi komponen utama, regresi kuadrat terkecil parsial, support vector regression

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: