Judul: Regresi Elastic Net dengan Peringkasan Luas untuk Mengukur Keakuratan Alat Non-Invasive Produk Tahun 2017 dan 2019
Abstrak: Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit yang berbahaya karena sulit untuk disembuhkan. Oleh karena itu, pemeriksaan kadar glukosa darah harus rutin dilakukan agar tidak menaikkan tingkat keparahan penyakit diabetes melitus. Tim Non-Invasive Biomarking IPB sedang mengembangkan purwarupa alat ukur kadar glukosa darah secara non-invasive. Saat ini, tim Non-Invasive Biomarking IPB sudah menciptakan 2 alat, yaitu produk tahun 2017 dan tahun 2019 dengan output berbentuk spektrum residu intensitas terhadap time-domain. Oleh karena itu, dibutuhkan pemodelan kalibrasi untuk memprediksi kadar glukosa darah. Metode pemodelan kalibrasi terbaik pada produk tahun 2017 ditemukan oleh Herianti (2020) dengan menggunakan regresi elastic net dengan algoritma detect deviating cell (DDC) untuk mengatasi pencilan. Pada tahun 2019 dilakukan pengukuran kadar gula darah non-invasive dengan alat yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan alat yang lebih stabil dalam mengukur kadar gula darah secara non-invasive dari 2 alat yang tersedia, serta untuk menentukan metode peringkasan dari spektrum residu intensitas yang lebih akurat. Alat yang lebih stabil untuk mengukur kadar gula darah secara non-invasive adalah produk tahun 2017. Peringkasan pada penelitian ini menggunakan pendekatan peringkasan luas trapesium dan peringkasan 3 angka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, metode peringkasan terbaik adalah metode peringkasan luas., Diabetes melitus is one of dangerous disease because it’s hard to be cured. This is shows it’s important for everyone to always control and checking their blood glucose levels to prevent make the diabetes melitus is getting worse. Non-invasive biomarking team from IPB currently developing blood glucose device measurement with non-invasive method. Now, the non-invasive biomarking team from IPB already created 2 products, design product for 2017’s and 2019’s with the output in the form of a residual intensity spectrum with respect to the time-domain. Therefore, calibration modeling is needed to predict blood glucose level. The best calibration modeling method for 2017’s device discovered by Herianti (2020) with elastic net regression and DDC algorithm for resolve the outlier. In 2019, measuring the blood glucose level were using different tools. This research aims to determine a more stable tool for measuring the blood glucose level with non-invasive method from 2 available tools, and to determine a more accurate summarization method of the intensity residual spectrum. More stable tool for measuring the blood glucose level is a 2017’s device. The summarization method in this research uses a trapezoidal area and 3 digit summarization approach. The result showed that the best summarization method is trapezoidal area summarization approach.
Keyword: 3 digit summarization, area summarization, detect deviating cell, elastic net, non-invasive

Judul: Perbandingan Metode Peringkasan Data Hasil Keluaran Alat Pengukur Glukosa Darah Non-Invasif Menggunakan Model Klasifikasi
Abstrak: Diabetes melitus merupakan penyakit menahun (kronis) yang dapat diderita seumur hidup. Pada tahun 2021, Indonesia menempati urutan kelima dari 144 negara yang diteliti dengan penderita diabetes terbanyak dengan angka penderita diabetes pada usia 20—79 tahun sebesar 19,5 juta orang. Tim non-invasif biomarking IPB sedang mengembangkan alat pengukur glukosa darah dengan metode non-invasif. Prinsip kerja alat ini menggunakan konsep spektroskopi inframerah yang menghasilkan output berupa data spektrum residu intensitas. Keluaran nilai residu intensitas dapat terbaca dengan jumlah berbeda setiap amatan. Penyeragaman jumlah nilai residu yang menjadi peubah prediktor ini dapat dilakukan menggunakan beberapa pendekatan peringkasan data, antara lain rataan, simpangan baku, rataan dibagi simpangan baku, dan luas puncak. Hubungan antara kelas kadar glukosa darah hasil pengukuran alat invasif dengan spektrum residu intensitas cahaya hasil pengukuran alat non-invasif dapat dianalisis menggunakan metode klasifikasi. Tujuan penggunaan metode klasifikasi adalah untuk melihat seberapa tepat alat pengukur glukosa darah non-invasif mengelompokkan nilai residu intensitas responden berdasarkan kelas kadar glukosa darah. Perbandingan kinerja decision tree, random forest, dan double random forest digunakan untuk menentukan hasil terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peringkasan data terbaik menggunakan model klasifikasi pada data kadar glukosa darah hasil keluaran alat invasif dan non-invasif. Evaluasi hasil klasifikasi menunjukkan metode peringkasan luas puncak merupakan metode peringkasan terbaik dibandingkan dengan peringkasan rataan, simpangan baku, dan rataan dibagi simpangan baku. Peringkasan luas puncak memiliki nilai akurasi paling tinggi yaitu sebesar 65,22% pada model klasifikasi decision tree dan random forest. Pada pemodelan double random forest, peringkasan luas puncak memiliki akurasi yang lebih kecil dibandingkan dengan peringkasan rataan dan rataan dibagi simpangan baku. Pemodelan double random forest tidak mutlak menghasilkan akurasi yang lebih baik dari random forest., Diabetes mellitus is a chronic disease that can last a lifetime. In 2021, Indonesia is in fifth place from 144 countries studied with the most diabetes sufferers aged 20-79 years, amounting to 19.5 million people. IPB's non-invasive biomarking team is developing a blood glucose measuring device with a non-invasive method. The working principle of this tool uses the concept of infrared spectroscopy which produces output in the form of residual intensity spectrum data. The output residual intensity value can be read different amount for each observation. Standardize the number of residual values that become independent variables can be done using several data summary approaches, such as mean, standard deviation, mean divided by standard deviation, and graph area. The relationship between classes of blood glucose levels measured by invasive devices and the residual intensity measured by non-invasive devices can be analyzed using a classification method. The aim of using the classification method is to see how accurate the non-invasive blood glucose measuring device classifies respondent’s residual intensity values based on blood glucose level classes. Comparison of the performance of decision trees, random forests, and double random forests is used to determine the best results. This study aims to identify the best data summary using some classification models on blood glucose level data resulting from invasive and non-invasive devices. Evaluation of the classification results shows that the graph area summarization method is the best summarization method compared to the summarization of the mean, standard
Keyword: blood glucose, decision tree, random forest, double random forest, non-invasive device

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia