Judul: Potensi Antibakteri Propolis Lebah Madu Trigona spp. terhadap Bakteri Kariogenik (Streptococcus mutans)
Abstrak: Sampai saat ini masalah penyakit periodontal temasuk karies gigi masih banyak terjadi di kalangan masyarakat dunia. Pasta gigi komersial biasanya mengandung fluorida yang berperan penting dalam mencegah kerusakan gigi. Over dosis penggunaan senyawa berfluorida dapat menyebabkan fluorosis kerusakan tulang dan anemia. Oleh karena itu, propolis diujikan sebagai zat alternatif antikaries dengan menghambat pertumbuhan bakteri S. mutans. Penelitian bertujuan untuk menentukan aktivitas antibakteri propolis dan menentukan konsentrasi hambat tumbuh minimum propolis terhadap S. mutans. Rendemen ekstrak propolis yang diperoleh sebesar 8,52%. Ekstrak propolis mengandung golongan senyawa flavonoid, tanin, alkaloid, saponin, triterpenoid, dan saponin berdasarkan analisis fitokimia. Efektivitas ekstrak propolis sebesar 96,05%, 41,03%, dan 240,57% masing-masing terhadap propolis merk X, ampisilin 10 mg/mL, dan NaF 3000 ppm. Nilai konsentrasi terendah dari ekstrak yang masih menunjukkan penghambatan terhadap pertumbuhan S. mutans sebesar 6,25%. Oleh karena itu, ekstrak propolis ini dapat dijadikan zat antikaries alternatif dalam pasta gigi. Berdasarkan analisis statistik, ekstrak propolis 100%, propolis merk X, dan ampisilin 10 mg/mL dapat menurunkan jumlah koloni S. mutans.
Keyword: 

Judul: Penapisan Ekstrak Daun Zingiberaceae Sebagai Antibakteri Streptococcus Mutans Dan Pendegradasi Biofilm Pada Gigi
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi kandungan fitokimia dari ekstrak n-heksana, etil asetat, dan metanol dari daun 10 spesies dalam famili Zingiberaceae, baik secara kualitatif dan kuantitatif. Aktivitas antibakteri Streptococcus mutans dan pendegradasi biofilm dari setiap ekstrak dievaluasi menggunakan metode mikrodilusi. Ekstrak diperoleh dari daun kering menggunakan maserasi bertingkat. Rendemen tertinggi diperoleh dari ekstrak metanol daun kapulaga (10.14%). Berdasarkan uji kualitatif, ekstrak etil asetat dan metanol untuk semua daun positif mengandung golongan flavonoid dan triterpenoid. Sementara itu, uji kuantitatif menunjukkan ekstrak etil asetat daun kapulaga memiliki kandungan flavonoid tertinggi dan ekstrak metanol daun temulawak memiliki kandungan total fenol tertinggi. Ekstrak metanol daun temulawak memiliki potensi antibakteri yang baik dengan nilai KHM dan KBM sebesar 15.63 μg/mL dan ekstrak etil asetat temu putih dengan nilai KHM=15.63 dan KBM=125 μg/mL. Aktivitas pendegradasi biofilm yang paling baik diperoleh dari nilai IC50 pada ekstrak metanol daun kapulaga sebesar 95.61 μg/mL.
Keyword: antibakteri, biofilm, fitokimia, Streptococcus mutans, Zingiberaceae

Judul: Identification of Yellowfin Tuna (Thunnus Albacares), Mackarel Tuna (Euthynnus affinis), and Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Using Deep Learning
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tongkol (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) memiliki nilai ekonomis penting bagi sektor perikanan tangkap di Indonesia. Selama ini, kegiatan identifikasi ikan-ikan tersebut dan jenis tuna lainnya dilakukan secara manual yang dapat menimbulkan kesalahan dan pada akhirnya memengaruhi statistik, pendugaan stok, atau ketertelusuran (traceability). Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode deep learning dalam pengidentifikasian tiga spesies tuna, yaitu tuna sirip kuning, tongkol, dan cakalang. Model terbaru YOLO yaitu YOLOv5 digunakan untuk pengidentifikasian ikan tersebut. Salah satu parameter pembelajaran pada proses pembelajaran yaitu epoch. Jumlah epoch yang menghasilkan nilai accuracy optimum untuk digunakan pada model YOLOv5 yaitu jumlah epoch 400. Saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 didapatkan training loss yang rendah. Bertambahnya jumlah epoch akan mengurangi training loss dan meningkatkan accuracy yang dapat meningkatkan kemampuan untuk memperbaiki nilai error. Nilai untuk training loss, accuracy, precision, recall dan F1-Score saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 yaitu 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, dan 96%. Berdasarkan hasil tersebut, ketiga spesies dari ikan tuna dapat teridentifikasi dengan accuracy yang tinggi., Yellowfin tuna (Thunnus albacares), mackarel tuna (Euthynnus affinis), and skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) have important economic values for the capture fisheries in Indonesia. Activities of identifying these fish and other types of tuna have been done manually, which can lead to errors and ultimately affect statistics, stock estimates, or traceability. The aim of this research is to use deep learning methods in identifying three species of tuna, specifically yellowfin tuna, mackarel tuna, and skipjack tuna. YOLO's newest model, YOLOv5, was used to identify the fish. One of the learning parameters in the training process is epoch. The number of epochs that produces the optimum accuracy value for use in the YOLOv5 model is the number of epochs of 400. Low training loss is obtained when the model is learning with the number of epochs of 400. Increasing the number of epochs will reduce training loss and increase accuracy which can increase the ability to correct error values. The values for training loss, accuracy, precision, recall and F1-Score when the model is learning with a total of 400 epochs are 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, and 96%. Based on these results, the three species of tuna can be identified with high accuracy.
Keyword: Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5, Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5