Judul: Pembuatan Sistem Monitoring Kadar Glukosa Darah Berbasis Internet of Things (IoT).
Abstrak: Internet of Things (IoT) dapat dijadikan sarana penunjang dalam penanganan penyakit diabetes. Inovasi ini memungkinkan perangkat perawatan kesehatan terhubung dengan jaringan internet, sehingga data pasien dapat diperbaharui dan diakes secara real-time. Selain mempermudah akses, penggunaan IoT juga memberikan nilai tambah pada efesiensi biaya pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang software system monitoring glukosa darah berbasis website sehingga pasien dapat melakukan pemeriksaan, konsultasi, dan melihat data rekam medis dari jarak jauh. Data hasil pemeriksaan disimpan didalam cloud dan ditampilkan secara online. ESP8266 digunakan sebagai mikrokontroller yang telah dilengkapi dengan modul WiFi, Thingspeak sebagai cloud, aplikasi online “Pantau Medis” sebagai dashboard yang mampu menampilkan presentasi data grafis. Aplikasi ini dibangun dengan Bahasa Hypertext Preprocessor (PHP) sebagai bahasa pemrogramannya. Peneliltian ini melibatkan pihak medis dalam pengambilan keputusan. Umpan balik yang diberikan kepada pasien berupa anjuran seperti resep obat, pola makan, dan kegiatan fisik yang harus dilakukan oleh pasien.
Keyword: diabetes, esp8266, glukosa, internet of things

Judul: Kalibrasi Alat Ukur Kadar Glukosa Darah Non-Invasive Berbasis Raspberry Pi
Abstrak: Glukosa darah menjadi parameter dalam kesehatan sebagai pendeteksi penyakit diabetes melitus. Bagi penderita DM, pengukuran glukosa darah sangat penting untuk memantau status glikemik. Namun saat ini rata-rata pengukuran kadar glukosa darah masih menggunakan teknik invasive (mengambil sampel darah dari pasien), yang bisa saja menyebabkan trauma. Sehingga dibutuhkan alat yang mampu bekerja secara non-invasive yang sudah terkalibrasi dengan baik. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk meng-upgrade dan mengetahui tingkat akurasi alat ukur kadar glukosa darah non-invasive berbasis Raspberry Pi hasil upgrade penelitian sebelumnya. Penelitian ini memanfaatkan prinsip reflektansi, dimana LED pada probe menembakkan cahaya. Selanjutnya sensor membaca tegangan yang diterima photodiode, yang kemudian dikonversi menjadi data digital oleh ADS1115. Data yang didapatkan kemudian diolah menggunakan regresi linear berganda untuk mendapatkan persamaan. Persamaan ini yang kemudian dimasukkan pada alat, guna proses kalibrasi. Didapatkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 7,836, menandakan akurasi yang baik dengan toleransi kesalahan < 10 berdasarkan standar ISO 15197:2013., Blood glucose is a parameter in health as a detector for diabetes mellitus. For people with DM, blood glucose measurement is very important to monitor glycemic status. However, currently the average blood glucose level measurement is still using invasive techniques (taking blood samples from patients), which can cause trauma. So we need a tool that is able to work non-invasively that is well calibrated. Based on this, this study aims to upgrade and determine the level of accuracy of non-invasive blood glucose level measuring devices based on Raspberry Pi, the results of previous research upgrades. This research utilizes the reflectance principle, where the LED on the probe shoots light. Furthermore, the sensor reads the voltage received by the photodiode, which is then converted into digital data by ADS1115. The data obtained were then processed using multiple linear regression to obtain the equation. This equation is then entered in the tool, for the calibration process. The Root Mean Squared Error (RMSE) value is 7,836, indicating good accuracy with an error tolerance < 10 based on ISO standards 15197:2013.
Keyword: blood glucose, non-invasive, Raspberry Pi

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: