Judul: Prediksi Parameter Kinematika Glukosa Menggunakan Quantum Neural Network Terbantu Oral Minimal Model.
Abstrak: Meningkatnya penderita diabetes mellitus khususnya DM tipe 2 yang ada di seluruh dunia juga di Indonesia. Pasien-pasien pra-diabetes juga mengalami perkembangan jumlah penderita. Adanya tes diabetes dapat membantu menanggulangi maraknya penderita DM tipe 2, akan tetapi tes yang ada sekarang sangat tidak nyaman untuk dilakukan karena setiap beberapa menit sekali darah pasien akan diambil dari 6 – 10 kali. Kemampuan machine learning tepatnya quantum neural network(QNN) yang dapat belajar dari data-data eksperimen diprediksi dapat mengurangi frekuensi pengambilan darah pasien untuk tes diabetes dan pada penelitian ini ditargetkan untuk menggunakan 4 data glukosa pada darah. Penelitian ini membutuhkan program oral minimal model(OMM) untuk menyiapkan data pembelejaran untuk QNN. Performa QNN dilihat dari eror hasil program. Performa QNN untuk parameter kinematika glukosa cukup menjanjikan dengan menghasilkan nihil pada eror dalam prosesnya. Hal ini menyebabkan program QNN dianggap memiliki potensi yang besar untuk mengurangi frekuensi pengambilan darah untuk tes diabetes.
Keyword: diabetes, glucose kinematics, QNN, OMM

Judul: Aplikasi Gravitational Search Algorithm untuk Mendeteksi Resistansi Insulin pada Penderita Diabetes Melitus Tipe 2
Abstrak: Gangguan metabolik yang ditandai oleh kenaikan gula darah akibat resistensi insulin dan berkurangnya kemampuan sel β–pankreas dalam mensekresikan insulin merupakan suatu gejala dari penyakit diabetes melitus. Mekanisme laju glukosa insulin dalam darah dapat dijelaskan dengan minimal model glukosa dan insulin plasma. Minimal model tersebut digunakan untuk mendeteksi resistansi insulin dengan memperkirakan nilai parameter optimal yang menunjukan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa yang didapat dari data Intravenous Glucose Tolerance Test (IVGTT). Dalam prosedur pengambilan sampel IVGTT, subjek akan diberikan injeksiglukosaintravena kedalam tubuh. Dilihat dari proses dalam pengambilan sampel data tes IVGTT, hal ini kurang mencerminkan kebiasaan dari pasien dalam konsumsi glukosa sehari – hari. Oleh karena itu, data Oral Glucose Tolerance Test(OGTT) digunakan untuk menggantikan data tes IVGTT. Untuk memperkirakan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa dari data OGTT maka minimal model glukosa dan insulin plasma dimodifikasi dengan model matematika yaitu Oral Minimal Model (OMM). Data OGTT diambil dari tesis karya jonas bech moler dengan 120 subjek jepang yang terdaftar di Rumah Sakit Universitas Tokyo, Jepang.Nilai parameter optimal yang menunjukan sensitivitas insulin dan efektivitas glukosa didapat dari Gravitational Search Algorithm (GSA) adapun kesesuaian model OMM termodifikasi dengan data eksperimen OGTT dapat diketahui dari grafik yang dihasilkan dari Matlab dengan metode ode45. Jika nilai koefisien determinasi grafik tersebut diatas 90%, maka hasil simulasi tersebut dikatakan memiliki keseuaian yang baik dengan data eksperimen.
Keyword: diabetes melitu, , gravitational, minimal model, oral, resistansi insulin

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: