Judul: Penerapan Propensity Score Matching untuk Analisis Faktor yang Memengaruhi Pre-Diabetes
Abstrak: Inappropriate comparisons between the control group and the treatment group can be caused by overlapping factors, usually call confounders. Propensity score methods allow researchers to reduce bias from measured confounding by summarizing the distributions of many measured confounders in a single score based on the probability of receiving treatment. Binary logistic regression will be use to estimate the probability score and identify risk factors that significant influence complications in fasting blood glucose levels. This study uses Nearest Neighbor Matching (NNM) in several combinations of caliper and different order to know which is the best to reduce bias. The research results indicate that gender becomes a confounding variable. The order of propensity scores appears to affect the outcome of the matching analysis, also caliper is effective in reducing bias. The condition with random order propensity scores with caliper is the best compared to other matching conditions, with 99,93 percent reduction bias. The significance of the average treatment effect for treated (ATT), all different condition order with caliper indicates that gender have a positive relationship and significantly affects fasting blood glucose levels. Also, based on the matching results with the best combination, it was found that the variables of age, academic position, structural position, education level, and lecturer performance do not have an influence on abnormal fasting blood sugar (FBS)., Perbandingan yang tidak tepat antara kelompok kontrol dan kelompok perlakuan dapat disebabkan oleh faktor yang saling tumpah tindih atau biasa disebut sebagai confounder. Metode Propensity Score Matching memungkinkan peneliti untuk mengurangi bias akibat dari confounder yang diukur dalam single score berdasarkan probabilitas bersyarat dari perlakuan. Regresi logistik biner akan digunakan untuk memperkirakan skor probabilitas dan mengidentifikasi faktor risiko yang secara signifikan memengaruhi kadar glukosa darah tidak normal. Penelitian ini menggunakan Nearest Neighbor Matching (NNM) dan kombinasi caliper serta urutan berbeda untuk mengetahui kombinasi yang terbaik dalam mereduksi bias. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis kelamin merupakan peubah pembaur (confounder). Urutan pada propensity score memengaruhi hasil bias yang dapat tereduksi namun caliper yang paling efektif dalam mereduksi bias. Kombinasi dengan urutan propensity score acak dan dengan caliper mampu mereduksi bias sebesar 99,93 persen. Average Treatment and Treated (ATT) juga menunjukkan bahwa jenis kelamin berpengaruh signifikan terhadap gula darah puasa. Selain itu, berdasarkan data hasil matching dengan kombinasi terbaik dalam mereduksi bias, didapatkan bahwa peubah usia, jabatan akademik, jabatan struktural, pendidikan terakhir, dan beban kinerja dosen (BKD) tidak berpengaruh signifikan terhadap gula darah puasa.
Keyword: propensity score matching, regresi logistik biner, caliper, confounder, fasting blood sugar (FBS), structural position

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: Budidaya dan pelestarian buaya air tawar irian (Crocodylus novaeguineae)
Abstrak: Di Indonesia terdapat beberapa spesies buaya diantaranya adalah Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii dan Crocodylus siamenesis. Crocodylus novaeguineae baru ditemukan tahun 1928 di lrian Jaya dan Papua New Guinea oleh Schmidt. Dengan adanya perdagangan kulit buaya maka masyarakat mulai memburu buaya-buaya alam untuk dijual tanpa memperhatikan kelangsungan hidup spesies tersebut. Tempat hidup buaya-buaya inipun semakin sempit karena diubah jadi perladangan, lalu lintas air dan daerah pemukiman sehingga terjadi penurunan jumlah buaya secara cepat.
Keyword: Crocodylus porosus, Crocodylus novaeguineae, Tomistoma schlegelii, Crocodylus siamenesis