Judul: Penerapan Partial Least Squares Regression untuk Menduga Kadar  Glukosa Darah Non-Invasif dengan Pendekatan Luas Dibagi Jumlah Titik
Abstrak: Diabetes mellitus adalah kelainan metabolisme pada tubuh manusia yang tidak dapat memproduksi atau menggunakan insulin dengan baik. Prevalensi diabetes mellitus di Indonesia diperkirakan akan terus meningkat. Data yang digunakan adalah data keluaran alat invasif sebagai peubah respon serta data keluaran alat non-invasif tahun 2019 terdiri dari 50 peubah bebas hasil pemilihan data puncak dan 25 peubah bebas hasil pemilihan data periode. Peubah bebas yang digunakan merupakan hasil peringkasan nilai di bawah grafik residu intensitas terhadap time domain serta jumlah titik yang ada. Alat non-invasif mengeluarkan data berupa spektrum residu intensitas dan time domain. Keluran alat non-invasif tersebut sangat beragam sehingga diperlukan metode peringkasan data untuk menyeragamkan jumlah peubah. Penelitian ini bertujuan melakukan pemilihan data berdasarkan puncak dan periode kemudian melakukan pendekatan beberapa peringkasan yakni peringkasan luas dan peringkasan ide baru yaitu luas dibagi jumlah titik. Partial Least Squares Regression digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada data kalibrasi alat. Hasil penelitian ini diperoleh pemilihan data berdasarkan periode lebih tepat diterapkan pada data yang cenderung fluktuatif. Peringkasan luas dibagi jumlah titik memberikan pendugaan yang lebih akurat karena nilai rataan RMSEP lebih kecil pada sebagian besar skema pemodelan., Diabetes mellitus is a metabolic disorder in the human body that cannot produce or use insulin properly. The prevalence of diabetes mellitus in Indonesia is expected to continue to increase. The data used are invasive tool-output data as dependent variables and non-invasive tool-output data in 2019 consisting of 50 independent variables from peak data and 25 independent variables from period data. The independent variables used result from value residues below the intensity of the time domain and the number of points. Non-invasive tools produce spectrum data of intensity residue and time domains. The output of non-invasive tools is very diverse so data summation method is needed to homogenize the number of variables. This study aims to select data based on peaks and periods and then approach several summations of the graph area summation and the new idea of graph area summation divided by the number of points. Partial Least Squares regression addresses multicollinearity problems on calibration data. The research shows that the data selection based on periods is more appropriately applied to data that tends to fluctuate. The graph area summation divided by the number of points provides a more accurate estimate because of smaller RMSEP on most schemes modeling.
Keyword: blood glucose, calibration model, non-invasive, partial least squares regression

Judul: Perbandingan Metode Regresi Komponen Utama, Regresi Kuadrat Terkecil Parsial dan Support Vector Regression dalam Menduga Kadar Glukosa Darah Non-Invasif.
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) merupakan suatu penyakit yang dapat terjadi pada manusia yang disebabkan oleh kondisi kadar glukosa darah tinggi (hiperglikemia) yang kronis dan tidak terkontrol. Pendeteksian dini penting dilakukan sebagai upaya pencegahan dan pengontrolan berkelanjutan bagi yang tidak maupun telah menderita penyakit ini. Pendeteksian kadar glukosa darah dapat dilakukan menggunakan metode invasif (melukai) yaitu dapat menggunakan glukometer atau pemeriksaan di laboratorium. Pendeteksian dengan cara ini dapat menimbulkan ketidaknyamanan bagi pasien. Oleh karena itu, dikembangkanlah pendeteksian kadar glukosa darah tanpa melukai tubuh dikenal dengan metode non-invasif. Tim non-invasif biomarking IPB mengembangkan purwarupa alat pengukur glukosa darah non-invasif menggunakan prinsip spektroskopi. Data yang dihasilkan oleh alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif adalah data spektrum time domain terhadap residu intensitas. Diperlukan metode analisis dalam memodelkan hasil tersebut agar diperoleh dugaan kadar glukosa darah. Salah satu metode alternatif yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara kadar glukosa darah invasif dengan non-invasif adalah model kalibrasi. Permasalahan yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi adalah ill conditioned akibat kolinearitas ganda maupun singularitas. Hal ini dikarenakan banyaknya peubah bebas yang lebih besar dari banyaknya pengamatan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan beberapa metode diantaranya Regresi Komponen Utama (RKU), Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) dan Support Vector Regression (SVR). Fungsi kernel yang digunakan pada SVR yaitu fungsi kernel linier, polinomial, dan radial basis. Perbandingan metode juga dilakukan dengan pendekatan RKU dan RKTP yang dapat mengatasi permasalahan kalibrasi. Model yang diperoleh selanjutnya digunakan untuk menduga kadar glukosa darah hasil pengukuran non-invasif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model kalibrasi terbaik pada alat pengukur kadar glukosa darah non-invasif dengan pendekatan RKU, RKTP dan SVR. Peubah prediktor yang digunakan pada penelitian ini adalah data hasil pengukuran glukosa darah non-invasif dan peubah respon adalah data glukosa darah hasil pengukuran invasif (laboratorium). Data yang digunakan adalah data primer yang merupakan bagian dari penelitian pengembangan dan uji klinis purwarupa alat pemantauan kadar glukosa darah secara non-invasif. Hasil analisis menggunakan semua data menunjukkan bahwa model RKTP memiliki nilai R2 terbesar yaitu 88.6%. Nilai R2, RMSE dan RMSEP pada model RKU besarnya tidak terpaut jauh dengan RKTP. Model yang terbentuk pada RKTP lebih parsimoni (sederhana) karena memiliki peubah laten yang lebih sedikit. Hal ini dikarenakan komponen yang terbentuk mampu menerangkan keragaman dari peubah X dan pada saat yang sama komponen tersebut mempunyai hubungan dengan peubah respon y. Pada data tanpa pencilan, model terbaik berdasarkan nilai R2 terbesar dan RMSE terkecil adalah model SVR-RB. Model RKTP memiliki nilai R2 dan RMSE yang tidak berbeda jauh dengan model SVR-RB. Model yang memiliki nilai R2 terkecil dan RMSE terbesar adalah model RKU. Nilai RMSEP ketiga model juga memiliki nilai yang tidak berbeda jauh. Model kalibrasi terbaik yang digunakan pada alat non-invasif adalah pendugaan pada rentang data yang lebar, sehingga model yang tepat digunakan adalah regresi kuadrat terkecil parsial. Salah satu kelemahan pada metode yang diterapkan pada alat non-invasif yaitu belum bisa mendeteksi kadar glukosa darah dengan baik ditandai dengan nilai galat yang relatif besar. Penyebab permasalahan tersebut karena sampel yang digunakan belum mewakili untuk kadar glukosa darah yang tergolong pradiabetes dan diabetes.
Keyword: diabetes mellitus, non-invasif, kalibrasi, regresi komponen utama, regresi kuadrat terkecil parsial, support vector regression

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: