Judul: Pemodelan Data Biosensor Diabetes Tipe 1 dengan Algoritma Markov Chain Monte Carlo
Abstrak: Perbandingan model Bayesian Structural Time Series (BSTS) dengan model Regresi Linear telah dilakukan sebagai pengolahan data pada penelitian sebelumnya. Perbandingannya meninjau terhadap kemampuan keduanya dalam memodelkan data yang mempertimbangkan model yang bersifat kokoh (robust), fleksibel, dan tepat ketika diaplikasikan dalam permasalahan nyata. Penelitian ini akan menggunakan model BSTS untuk memodelkan kasus data diabetes mellitus tipe 1 (DMT1), karena model BSTS jarang digunakan untuk menganalisis data sensor medis. Pemodelan data sensor DMT1 menggunakan model BSTS dengan meninjau inferensi dampak kausalnya untuk dianalisis pengaruhnya apabila diberi suatu perlakuan (intervention) pada data diabetes dalam mendukung kestabilan DMT1 pasien melalui dua metrik kestabilan glukosa darah yaitu percent in target dan percent above target. Inferensi CausalImpact melibatkan metode Bayes (distribusi prior, fungsi likelihood, dan distribusi posterior). Pengambilan sampel data dari distribusi posterior menggunakan algoritma Metropolis-Hastings sampling, ini merupakan bagian dari Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Hasil yang didapatkan berupa grafik peningkatan percent in target dan penurunan percent above target yang merupakan upaya dalam mencapai tingkatan normal kadar glukosa yaitu (70-180) mg/dL, hasil keluaran numerik dari setiap grafik, dan PIP (Posterior Inclusion Probability) dari setiap kovariat yang dilibatkan dalam pemodelan., Comparison of the Bayesian Structural Time Series (BSTS) model with the Linear Regression model has been carried out as data processing in previous studies. The comparison looks at the ability of both to model data considering a robust, flexible, and appropriate model when applied to real problems. This study will use the BSTS model to model cases of type 1 diabetes mellitus (DMT1) data because the BSTS model is rarely used to analyze medical sensor data. Modeling of DMT1 sensor data uses the BSTS model by reviewing the inference of its causal impact to analyze its effect when given a treatment (intervention) of diabetes data in supporting the stability of DMT1 patients through two blood glucose stability metrics, namely percent in target and percent above target. CausalImpact inference involves the Bayes method (prior distribution, likelihood function, and posterior distribution). A sampling of data from the posterior distribution uses the Metropolis-Hastings sampling algorithm, this is part of the Markov Chain Monte Carlo (MCMC). The results obtained are graphs of increasing percent in target and decreasing percent above target which are efforts to achieve normal levels of glucose levels, namely (70-180) mg/dL, numerical output from each graph, and PIP (Posterior Inclusion Probability) of each covariate. involved in modeling.
Keyword: Bayes method, BSTS model, CausalImpact, diabetes, Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

Judul: Penerapan Partial Least Squares Regression untuk Menduga Kadar  Glukosa Darah Non-Invasif dengan Pendekatan Luas Dibagi Jumlah Titik
Abstrak: Diabetes mellitus adalah kelainan metabolisme pada tubuh manusia yang tidak dapat memproduksi atau menggunakan insulin dengan baik. Prevalensi diabetes mellitus di Indonesia diperkirakan akan terus meningkat. Data yang digunakan adalah data keluaran alat invasif sebagai peubah respon serta data keluaran alat non-invasif tahun 2019 terdiri dari 50 peubah bebas hasil pemilihan data puncak dan 25 peubah bebas hasil pemilihan data periode. Peubah bebas yang digunakan merupakan hasil peringkasan nilai di bawah grafik residu intensitas terhadap time domain serta jumlah titik yang ada. Alat non-invasif mengeluarkan data berupa spektrum residu intensitas dan time domain. Keluran alat non-invasif tersebut sangat beragam sehingga diperlukan metode peringkasan data untuk menyeragamkan jumlah peubah. Penelitian ini bertujuan melakukan pemilihan data berdasarkan puncak dan periode kemudian melakukan pendekatan beberapa peringkasan yakni peringkasan luas dan peringkasan ide baru yaitu luas dibagi jumlah titik. Partial Least Squares Regression digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada data kalibrasi alat. Hasil penelitian ini diperoleh pemilihan data berdasarkan periode lebih tepat diterapkan pada data yang cenderung fluktuatif. Peringkasan luas dibagi jumlah titik memberikan pendugaan yang lebih akurat karena nilai rataan RMSEP lebih kecil pada sebagian besar skema pemodelan., Diabetes mellitus is a metabolic disorder in the human body that cannot produce or use insulin properly. The prevalence of diabetes mellitus in Indonesia is expected to continue to increase. The data used are invasive tool-output data as dependent variables and non-invasive tool-output data in 2019 consisting of 50 independent variables from peak data and 25 independent variables from period data. The independent variables used result from value residues below the intensity of the time domain and the number of points. Non-invasive tools produce spectrum data of intensity residue and time domains. The output of non-invasive tools is very diverse so data summation method is needed to homogenize the number of variables. This study aims to select data based on peaks and periods and then approach several summations of the graph area summation and the new idea of graph area summation divided by the number of points. Partial Least Squares regression addresses multicollinearity problems on calibration data. The research shows that the data selection based on periods is more appropriately applied to data that tends to fluctuate. The graph area summation divided by the number of points provides a more accurate estimate because of smaller RMSEP on most schemes modeling.
Keyword: blood glucose, calibration model, non-invasive, partial least squares regression

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: