Judul: Pembuatan Sistem Monitoring Kadar Glukosa Darah Berbasis Internet of Things (IoT).
Abstrak: Internet of Things (IoT) dapat dijadikan sarana penunjang dalam penanganan penyakit diabetes. Inovasi ini memungkinkan perangkat perawatan kesehatan terhubung dengan jaringan internet, sehingga data pasien dapat diperbaharui dan diakes secara real-time. Selain mempermudah akses, penggunaan IoT juga memberikan nilai tambah pada efesiensi biaya pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang software system monitoring glukosa darah berbasis website sehingga pasien dapat melakukan pemeriksaan, konsultasi, dan melihat data rekam medis dari jarak jauh. Data hasil pemeriksaan disimpan didalam cloud dan ditampilkan secara online. ESP8266 digunakan sebagai mikrokontroller yang telah dilengkapi dengan modul WiFi, Thingspeak sebagai cloud, aplikasi online “Pantau Medis” sebagai dashboard yang mampu menampilkan presentasi data grafis. Aplikasi ini dibangun dengan Bahasa Hypertext Preprocessor (PHP) sebagai bahasa pemrogramannya. Peneliltian ini melibatkan pihak medis dalam pengambilan keputusan. Umpan balik yang diberikan kepada pasien berupa anjuran seperti resep obat, pola makan, dan kegiatan fisik yang harus dilakukan oleh pasien.
Keyword: diabetes, esp8266, glukosa, internet of things

Judul: Kalibrasi Alat Ukur Kadar Glukosa Darah Non-Invasive Berbasis Raspberry Pi
Abstrak: Glukosa darah menjadi parameter dalam kesehatan sebagai pendeteksi penyakit diabetes melitus. Bagi penderita DM, pengukuran glukosa darah sangat penting untuk memantau status glikemik. Namun saat ini rata-rata pengukuran kadar glukosa darah masih menggunakan teknik invasive (mengambil sampel darah dari pasien), yang bisa saja menyebabkan trauma. Sehingga dibutuhkan alat yang mampu bekerja secara non-invasive yang sudah terkalibrasi dengan baik. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk meng-upgrade dan mengetahui tingkat akurasi alat ukur kadar glukosa darah non-invasive berbasis Raspberry Pi hasil upgrade penelitian sebelumnya. Penelitian ini memanfaatkan prinsip reflektansi, dimana LED pada probe menembakkan cahaya. Selanjutnya sensor membaca tegangan yang diterima photodiode, yang kemudian dikonversi menjadi data digital oleh ADS1115. Data yang didapatkan kemudian diolah menggunakan regresi linear berganda untuk mendapatkan persamaan. Persamaan ini yang kemudian dimasukkan pada alat, guna proses kalibrasi. Didapatkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 7,836, menandakan akurasi yang baik dengan toleransi kesalahan < 10 berdasarkan standar ISO 15197:2013., Blood glucose is a parameter in health as a detector for diabetes mellitus. For people with DM, blood glucose measurement is very important to monitor glycemic status. However, currently the average blood glucose level measurement is still using invasive techniques (taking blood samples from patients), which can cause trauma. So we need a tool that is able to work non-invasively that is well calibrated. Based on this, this study aims to upgrade and determine the level of accuracy of non-invasive blood glucose level measuring devices based on Raspberry Pi, the results of previous research upgrades. This research utilizes the reflectance principle, where the LED on the probe shoots light. Furthermore, the sensor reads the voltage received by the photodiode, which is then converted into digital data by ADS1115. The data obtained were then processed using multiple linear regression to obtain the equation. This equation is then entered in the tool, for the calibration process. The Root Mean Squared Error (RMSE) value is 7,836, indicating good accuracy with an error tolerance < 10 based on ISO standards 15197:2013.
Keyword: blood glucose, non-invasive, Raspberry Pi

Judul: Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana), Studi Taksonomi Katak Subgenus Papurana (Lesson, 1831) dari Halmahera (Anura, Ranidae, Hylarana
Abstrak: I reevaluated taxonomic of subgenus Papurana position from Halmahera based on morphological and molecular analyses. My results show that two separate species occur on the Halmahera Island, each nested within two distinct clades (hereafter papua clade and celebensis clade), one of which corresponds to H. moluccana (celebensis clade) and the other to an unidentified species (papua clade). By p-distance ranging from 6.9 to 11.5% on the 16S rRNA gene, the unidentified species (Hylarana sp.) is genetically different from all congeners of the papua clade. The Hylarana sp. can be distinguished from all congeners by following combination of charactes: vomer teeth in two oblique rows with narrow inter-vomer distance; snout rounded dorsally; dorsum with few scattered cone-shaped tubercles that are black with white tips; distinct skin folds (ridges) on the dorsal side of the thigh coinciding with dark brown cross bars; a marbled pattern on the ventral side of the thigh and yellowish groin. I also present new data for H. daemeli, H. volkerjane, and H. arfaki from the western region of Papua. Furthermore, I found that H. celebensis has numerous mtDNA lineages, indicating cryptic diversity within the celebensis clade. The discovery of two separate species on Halmahera necessitates more research into the biogeographic history of Hylarana in Northern Moluccas.
Keyword: frog, Halmahera, Hylarana, morphology, Papurana, phylogenetic