Judul: Pengembangan Alat Ukur Hemoglobin Darah Non-Invasive Berbasis Internet of Things (IoT)
Abstrak: Anemia adalah penurunan konsentrasi hemoglobin yang berfungsi untuk membawa oksigen kedalam jaringan tubuh. Penyimpangan kadar hemoglobin darah dari nilai normal dapat digunakan sebagai indikator untuk mendiagnosa anemia. Berdasarkan data yang diperoleh dari Riset Kesehatan Dasar Nasional 2018 diperoleh bahwa 23,7% mengalmai anemia. Jumlah ini meningkat sebanyak 2% dari hasil Riset Kesehatan Dasar Nasional 2013. Sampai saat ini metode yang digunakan untuk memperoleh nilai hemoglobin merupakan metode invasive, dimana pengambilan sampel darah dari pembuluh darah arteri, vena atau kapiler tidak hanya meninggalkan rasa sakit pada pasien, tetapi juga memungkinkan pasien terinfeksi penyakit. Selain itu, jangka waktu untuk deteksi yang lumayan panjang yang tidak memungkinkan untuk pemantauan secara real-time dalam situasi krisis dan menggunakan barang habis pakai. Seiring perkembangan zaman, maka metode invasive bisa diganti dengan metode non-invasive yang tidak perlu melukai pasien. Merode non-invasive yang diterapkan dalam alat ukur hemoglobin darah menggunakan prinsip spektoskopi dengan memanfaatkan reflektansi. Selain itu perkembangan dunia digital memungkinkan sebuah alat untuk menggunakan internet of things (IoT). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan alat ukur hemoglobin darah noninvasive berukuran compact, menyederhanakan cara penggunaan alat, menanamkan sistem IoT, mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi pembacaan alat, dan menambahkan model machine learning. Penelitian yang dilakukan sudah berhasil mengembangkan alat ukur hemoglobin darah non-invasive dengan ukuran yang compact. Alat yang dikembangkan dapat terhubung melalui jaringan internet menggunakan chip ESP8266 sehingga dapat digunakan untuk melakukan proses monitoring, dan juga ditambahkan baterai li-po untuk sumber listriknya. Penyederhanaan cara penggunaan alat dilakukan dengan menambahkan graphical user interface (GUI) pada web server. Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi dan presisi alat ukur hemoglobin darah non-invasive adalah panjang gelombang, intensitas cahaya, warna probe, suhu, kelembaban, dan jenis kelamin. Terdapat dua buah alat yang dibuat, dengan perbedaan warna yaitu probe berwarna hitam dan probe berwarna putih. Kalibrasi dilakukan terhadap alat dengan membandingkan dengan metode invasive. Data yang telah diperoleh kemudian diolah menggunakan machine learning. Persamaan yang diperoleh ditanamkan kedalam alat ukur hemoglobin darah non-invasive. Alat berwarna hitam memiliki akurasi 87,92% dengan presisi 98,51%. Alat berwarna putih memiliki akurasi 87,09% dan presisi 99,89%. Tingkat akurasi dan presisi yang cukup tinggi memungkinkan alat yang dikembangkan untuk mendiagnosa anemia.
Keyword: hemoglobin, IoT, machine learning, non-invasive

Judul: Non-Invasive Hemoglobin Measurement Tool Calibration
Abstrak: Di seluruh dunia prosentase penderita anemia, yaitu suatu keadaan rendahnya kadar hemoglobin dalam darah, masih tinggi. Oleh karena itu alat ukur hemoglobin sangat diperlukan. Namun sampai sekarang kebanyakan alat ukur hemoglobin masih menggunakan metoda invasive yang mengambil sampel darah dengan melukai pasien. Walaupun memiliki ketelitian yang sangat tinggi namun metoda invasive bisa menyebabkan ketidaknyamanan atau trauma bagi sebagian orang. Oleh karena itu dibutuhkan alat ukur hemoglobin non-invasive yang mudah digunakan dan hasilnya bisa diandalkan. Penelitian ini melakukan kalibrasi sekaligus pengembangan terhadap alat ukur hemoglobin non-invasive hasil penelitan sebelumnya. Alat ini bekerja menggunakan prinsip reflektansi dimana LED pada probe memancarkan cahaya yang menembus kulit hingga mencapai pembuluh vena yang berisi darah yang mengandung hemoglobin. Pantulan cahaya dari vena diterima sensor photodiode, yang kemudian dikonversi menjadi data digital oleh ADS1115 dan disimpan dalam bentuk database di dalam Raspberry Pi. Data kemudian diolah menggunakan regresi linear berganda untuk kalibrasi dengan data pengukuran hemoglobin metoda SLS sebagai ground truth sehingga didapatkan persamaan linear berganda. Nilai Root Mean Squared Error (RMSE) pada tahap kalibrasi didapatkan sebesar 1,332, yang berarti memenuhi syarat karena berdasarkan Jurnal Biomedical and Health Informatics persyaratan alat ukur hemoglobin nilai maksimal RMSE sebesar 1,352. Selanjutnya persamaan ini kemudian dimasukkan pada alat untuk proses validasi. Hasil validasi yang mendapatkan nilai RSME sebesar 1,264 yang berarti cukup rendah, atau alatnya cukup teliti., Throughout the world the percentage of people with anemia, which is a condition of low levels of hemoglobin in the blood, is still high. Therefore a hemoglobin measuring tool is needed. However, until now most hemoglobin measuring tools still use invasive methods which take blood samples by injuring the patient. Even though it has very high accuracy, the invasive method can cause discomfort or trauma for some people. Therefore, a non-invasive hemoglobin measuring tool is needed that is easy to use and has reliable results. This study calibrated as well as developed a non-invasive hemoglobin measuring tools resulting from previous research. This tool works using the principle of reflectance where the LED on the probe emits light that penetrates the skin until it reaches the veins which contain blood containing hemoglobin. The light reflected from the veins is received by the photodiode sensor, which is then converted into digital data by the ADS1115 and stored in a database on the Raspberry Pi. The data was then processed using multiple linear regression for calibration with hemoglobin measurement data using the SLS method as the ground truth so that a multiple linear equation was obtained. The Root Mean Squared Error (RMSE) value at the calibration stage was 1.332, which means that it meets the requirements because based on the Biomedical and Health Informatics Journal the maximum RMSE value for the hemoglobin measuring instrument is 1.352. Furthermore, this equation is then entered into the tool for the validation process. The validation results obtained an RSME value of 1,264 which means it is quite low, or the tool is quite thorough.
Keyword: Anemia, hemoglobin, 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: