Judul: Jaringan Syaraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation dalam Pemodelan Kalibrasi Alat Pengukur Kadar Glukosa Darah Non-Invasif
Abstrak: Kesehatan merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia, sehingga gangguan terhadap kesehatan dapat berdampak pada semua aspek kehidupan. Salah satunya adalah gangguan glikemik yang berkaitan dengan kadar glukosa darah. Pemeriksaan terhadapnya masih terkendala beberapa hal, seperti ketidaknyamanan alat karena harus melukai tubuh. Oleh karena itu, muncul ide untuk mengembangkan alat pengukur glukosa darah tanpa melukai tubuh (noninvasif). Alat ini menggunakan prinsip kerja spektroskopi inframerah. Ketika lampu inframerah pada alat ini menyinari jari tangan, sebagian intensitasnya akan diserap dan sebagian lain dilewatkan. Intensitas yang terlewat ini selanjutnya diolah untuk menghasilkan keluaran berupa spektrum time domain terhadap frekuensi. Dugaan nilai kuantitatif kadar glukosa darah dapat diketahui dengan memodelkan spektrum tersebut melalui model kalibrasi. Pendekatan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation digunakan dalam penelitian ini. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa pemodelan dapat dilakukan pada data yang terlebih dahulu diringkas dengan fungsi simpangan baku dan melalui proses analisis komponen utama. Pemodelan ini membentuk jaringan tanpa lapisan tersembunyi dengan hasil RMSE dan RMSEP masing-masing sebesar 9.4008 dan 9.3462.
Keyword: backpropragation, glukosa darah, jaringan syaraf tiruan, non-invasif, analisis komponen utama

Judul: Pendugaan Konsentrasi Glukosa dalam Darah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan pada Alat Non-Invasive
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) menjadi persoalan kesehatan serius dunia. DM adalah suatu penyakit yang menyebabkan kadar glukosa didalam tubuh tinggi akibat tubuh tidak dapat menghasilkan atau kekurangan hormon insulin. Pengendalian kadar glukosa darah dengan melakukan kontrol secara rutin merupakan hal yang penting bagi penderita penyakit diabetes. Namun pengukuran secara rutin masih jarang dilakukan. Hal ini karena pengukuran masih dilakukan secara invasive sehingga menimbulkan rasa sakit dan dengan biaya pengukuran yang mahal. Dibutuhkan alat yang dapat mendeteksi kadar glukosa dengan cepat tanpa melukai tubuh dengan biaya yang lebih terjangkau. Oleh karena itu, sedang dikembangkan suatu alat pengukur glukosa tanpa melukai tubuh (non-invasive). Metode alternatif yang mampu menyatakan hubungan antara spektrum nilai hasil keluaran alat pengukuran non-invasive dengan kadar glukosa darah adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST) JST adalah sistem komputasi yang arsitektur dan operasinya diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologi di dalam otak manusia. JST dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisis pola dari data yang dimasukkan. JST berusaha mencari suatu formula atau fungsi yang akan menghubungkannya dengan keluaran yang diinginkan. Salah satu algoritma dalam JST yang banyak dipakai adalah backpropagation (BP). Metode BP merupakan suatu teknik supervised learning yang banyak digunakan pada banyak lapisan untuk pengenalan pola-pola yang kompleks. Dibalik kelebihannya BP memiliki kelemahan, yaitu membutuhkan waktu yang cukup lama dalam proses pembelajarannya. Banyak penelitian yang dilakukan untuk memperbaiki kelemahan tersebut salah satunya pada algoritma resilient backpropagation (Rprop). Pada Rprop parameter laju pembelajaran akan selalu berubah-ubah sesuai dengan kondisi perubahan galat pada tiap iterasinya. Penelitian ini mencoba memodelkan persamaan kalibrasi spektrum nilai tegangan yang dikeluarkan oleh alat pengukur kadar glukosa non-invasive untuk menduga kadar glukosa dalam darah dengan menggunakan algoritma multilayer perception (MLP), backpropagation dan resilient backpropagation. Pada ketiga algoritma tersebut dicobakan beberapa macam model. Dari ketiga algoritma akan dibandingkan ketepatan pendugaan dan efisiensinya dengan melihat RMSE, RMSEP dan R2 yang dihasilkan serta banyak iterasi yang dibutuhkan. Model kuadrat X ln Y dengan 1 lapisan (10 node), kuadrat X akar Y dengan 1 lapisan (10 node), dan model kuadrat X akar Y dengan 2 lapisan (10 node,10 node) adalah model terbaik dari beberapa model yang telah dicobakan dalam melakukan pendugaan glukosa darah. Model ini memperbaiki pelanggaran heteroskedastisitas ragam galat, meningkatkan nilai R2, memperkecil RMSE dan RMSEP. Menurut hasil analisis, algoritma JST terbaik adalah Rprop yang memberikan nilai dugaan yang lebih akurat dan efisien karena dengan iterasi yang lebih sedikit dapat menghasilkan RMSE dan RMSEP lebih kecil serta R2 yang jauh lebih besar dibandingkan dengan algoritma MLP dan BP. Pada algoritma BP terjadi pelanggaran heteroskedastisitas pada ragam galat sehingga ragam galat yang dimiliki tidak homogen.
Keyword: JST, MLP, backpropagation, resilient backpropagation, non-invasive

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: