Judul: Regresi Komponen Utama Kekar Minimum Vector Variance (MVV) pada Pengukuran Kadar Glukosa Darah Non-invasif
Abstrak: Indonesia saat ini adalah satu-satunya negara di Asia Tenggara yang berada diantara 10 negara dengan jumlah penderita Diabetes Melitus (DM) terbanyak. DM merupakan gangguan metabolisme menahun akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin. Indonesia membutuhkan penanganan dan pencegahan dini DM yang dapat dilakukan salah satunya dengan pendeteksian dini secara invasif maupun non-invasif. Metode invasif dapat dilakukan dengan media ukur jarum tusuk yang dilakukan dengan cara melukai anggota tubuh. Metode non-invasif dapat mendeteksi kadar glukosa darah tanpa melukai tubuh pasien. Tim non-invasif biomarking IPB pada tahun 2017 dan 2019 melakukan pengembangan alat pendeteksian dengan metode non-invasif. Pengembangan alat pemantau ini memerlukan analisis model kalibrasi. Model kalibrasi pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara pengukuran invasif dengan pengukuran non-invasif dalam menduga kadar glukosa darah. Hasil pemodelan tesebut diharapkan dapat memprediksi pengukuran kadar glukosa darah dengan lebih murah, cepat dan memiliki akurasi yang tinggi. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis model kalibrasi adalah regresi komponen utama kekar MVV dalam pembentukan komponen utamanya. Metode ini merupakan teknik regresi komponen utama (RKU) yang menggunakan algoritma kekar Minimum Vector Variance (MVV). Metode ini dapat digunakan untuk menangani permasalahan pencilan dan multikolinearitas yang merupakan permasalahan utama pada data kalibrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi pencilan dengan metode kekar MVV dan mengevaluasi model kalibrasi pengukuran kadar glukosa darah dengan metode RKU kekar MVV. Penelitian ini menggunakan data kadar glukosa darah tahun 2017 dan 2019 yang merupakan bagian dari penelitian oleh tim non-invasif biomarking IPB. Pengambilan data tahun 2017 dilakukan di Departemen Gizi Masyarakat, IPB University dengan jumlah 118 responden. Data tahun 2019 diperoleh 74 responden yang berlokasi di Kebon Pedes, Kota Bogor. Peubah respon adalah kadar glukosa darah invasif yang diperoleh dari laboratorium Prodia. Peubah penjelas adalah hasil pengukuran residu intensitas kadar glukosa darah non-invasif. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu deteksi pencilan pada data non-invasif dengan metode jarak Mahalanobis kekar MVV lebih banyak mendektesi pencilan dibandingkan metode jarak Mahalanobis klasik. Hal ini disebabkan metode klasik sensitif terhadap adanya titik-titik pencilan dibandingkan metode kekar MVV. Pemodelan kalibrasi dengan MVV menghasilkan model dengan RMSEP yang lebih kecil dibandingkan metode RKU untuk peubah respon yang mengandung pencilan maupun tanpa pencilan. Pemodelan kalibrasi metode RKU kekar MVV lebih baik dari metode RKU dan regresi PLS pada penelitian sebelumnya.
Keyword: calibration, minimum vector variance, outlier, principal component, robust

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: Perancangan lanskap resor di Hangzau Xixi Tourist Resort Hotel Group China
Abstrak: Resor merupakan salah satu sarana pendukung untuk memenuhi kebutuhan rekreasi. Lanskap resor merupakan hal yang penting untuk dipelajari guna menciptakan sebuah resor yang dapat memenuhi kepuasan rekreasi manusia, mengingat resor adalah objek wisata yang memaksimalkan potensi lanskap. Cina merupakan salah satu negara tujuan wisata yang sangat terkenal dengan objek dan atraksi kebudayaan dan filosofinya. Keunikan budaya tradisional Cina dan juga didukung oleh panoramanya yang indah menjadi nilai jual pariwisata yang tinggi bagi negara ini. Salah satu wilayah di Cina, tepatnya di Xixi, Hangzhou, provinsi Zhejiang yang merupakan wilayah wetland menjadi tujuan untuk pembangunan resor.
Keyword: