Judul: Decision Tree Classification Method to Classify the Diabetic Risk at Pondok Rumput Area
Abstrak: The expanding diabetic epidemic worldwide has influenced health status of many countries including Indonesia. The change in how people consume food and in lifestyle has made Indonesia into top ten of country with diabetic risk. Diabetes mellitus (DM) is a group of metabolic disorders characterized by high blood glucose levels over a prolonged period. The purpose of this study is to classify diabetic risk of Pondok Rumput resident in the classification model. The attributes in the study are made up from personal information obtained from the participant’s information and their blood glucose level collected during the research. This classification analysis is implemented to generate the decision tree consisting of useful variable related to the diabetic risk.
Keyword: decision tree analysis, blood glucose, classification tree

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: The Isomerization of Xylenes Using Bentonite as catalyst
Abstrak: Isomerisasi xilena dilakukan dengan menggunakan katalis bentonit tanpa aktivasi, teraktivasi asam, dan terimpregnasi ion heksakloroplatinat(IV). Aktivasi bentonit dilakukan dengan variasi waktu aktivasi dan konsentrasi asam sulfat. Waktu aktivasi yang digunakan adalah 1 jam, 2 jam, 4 jam, dan 6 jam, sedangkan variasi konsentrasi asam sulfat yang dipakai adalah 6%, 12%, 24%, dan 48%. Seleksi dari berbagai variabel aktivasi dilakukan berdasarkan nisbah Si/Al. Dari 10 jenis bentonit, maka dipilih 3 jenis bentonit berdasarkan nisbah Si/Al, yaitu bentonit HP-1 (3,30), bentonit HP-8 (5,90), dan bentonit HP-10 (9,36). Ketiga bentonit yang diaktivasi dengan asam menunjukkan bahwa waktu aktivasi selama 4 jam memberikan nisbah Si/Al paling tinggi, sedangkan konsentrasi yang memberikan perbandingan paling tinggi untuk bentonit HP-1 dan HP-8 adalah 24% dan untuk bentonit HP-10 adalah 48%. Impregnasi ion dilakukan dengan merendam bentonit dalam larutan garam kalium heksakloroplatinat(IV). Isomerisasi xilena dilakukan pada suhu 300°C, yaitu dengan membandingkan produk isomerisasi xilena tanpa katalis, isomerisasi xilena oleh katalis bentonit tanpa aktivasi, isomerisasi xilena oleh katalis bentonit yang diaktivasi, dan isomerisasi xilena oleh katalis bentonit yang diimpregnasi. Distribusi relatif isomer o-, m-, dan p- xilena ditetapkan dengan metode spektroskopi inframerah. Penelitian ini memberikan informasi bahwa bentonit secara umum dapat digunakan untuk katalis isomerisasi xilena. Katalis bentonit yang diimpregnasi cenderung menghasilkan isomer para-. Katalis bentonit HP-1 tanpa aktivasi dan yang diaktivasi serta HP-8 yang diaktivasi hanya menghasilkan isomer meta-, sedangkan isomer orto- dihasilkan oleh bentonit HP-8 dan HP-10 tanpa aktivasi. Sebagian besar jenis reaksi yang terjadi adalah reaksi isomerisasi orto- dan para- membentuk meta-. Di samping itu perubahan yang terjadi pada distribusi relatif isomer xilena dipengaruhi oleh reaksi lain, yaitu reaksi transalkilasi etilbenzena yang akan meningkatkan produk isomer dan reaksi disproporsionasi xilena yang akan mengurangi produk isomer.
Keyword: