Judul: Seleksi Khamir Lokal Penghasil Selenium Organik Asal Feses Sapi untuk Imbuhan Pakan Ternak.
Abstrak: Selenium (Se) merupakan mikromineral esensial, Se berperan dalam melindungi tubuh ternak dari paparan radikal bebas. Pemberian Se-organik dapat meningkatkan ketersediaan mineral dalam tubuh ternak sehingga daya serapnya tinggi. Khamir merupakan mikroorganisme yang berperan dalam menyerap dan mengakumulasi Selenium. Pemberian mineral dalam bentuk organik lebih efektif dibandingkan mineral anorganik sehingga dapat dilakukan penggantian pada mineral anorganik konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menyeleksi khamir dari isolat lokal yang berasal dari feses sapi sebagai penghasil selenium organik. Isolat dari kotoran sapi diseleksi dan diidentifikasi dengan uji mikroskopis, makroskopis, dan biokimia untuk menentukan genus isolat. Didapatkan empat isolat dengan kode FS 1, FS 3, FS 5, dan FS 6 dengan dugaan kuat isolat khamir berturut-turut yaitu genus Saccharomyces, Hansenula, Torulaspora, dan Candida. Isolat terpilih diberi perlakuan dengan penambahan natrium selenit (Na2SeO3) sebanyak 30 ppm, 45 ppm, dan 60 ppm yang kemudian dihitung menggunakan perhitungan Total Plate Counting (TPC). Isolat dengan nilai pertumbuhan terbaik yaitu FS 1 dengan jumlah koloni 1,53 x 1011 cfu mL-1 pada media tumbuh dengan konsentrasi Se 30 ppm. Khamir FS1 merupakan genus Saccharomyces yang dihitung kandungan Se-nya menggunakan metode GF-AAS yaitu sebesar 0,975 mg L-1. FS1 mampu tumbuh baik pada media yang mengandung Se, Cu dan Zn hingga konsentrasi 60 ppm.
Keyword: cow feces, isolation, local yeast selenium organic

Judul: Isolation and Identification of Yeast from Cow Rumen Fluid as Organic Selenium Producers (Se-yeast)
Abstrak: Khamir adalah fungi uniseluler yang memiliki habitat hidup semua tempat yaitu wilayah akuatik, daratan dan udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi khamir dari cairan rumen sapi, untuk memproduksi selenium organik. Khamir diisolasi dari cairan rumen melalui metode cawan sebar. Penelitian ini dilakukan dalam 4 tahapan yaitu pembuatan media, isolasi khamir, identifikasi dan dan uji ketahanan hidup pada media yang mengandung Selenium anorganik (0, 30, 45 dan 60 ppm), serta analisis kadar selenium menggunakan metode Graphite Furnace Atonomic Spectrometry (GF-AAS). Khamir yang diisolasi dari cairan rumen berjumlah 9 isolat dengan kode isolat RM1, RM2, RM3, RM4, RM5, RM6, RM7, RM8 dan RM9. Isolat yang didapat ditumbuhkan dalam media yang mengandung 30, 45, dan 60 ppm sodium selenite (Na2SeO3). Identifikasi isolat yang diperoleh berdasarkan karakteristik morfologi sel, morfologi koloni dan uji media oxidative fermentative. Kandidat potensial isolat khamir lokal asal rumen sapi yang diperoleh ada 4 yaitu RM4, RM5, RM8 dan RM9 yang termasuk dalam genus Saccharomyces, Debaryomycetes, Saccharomyces, dan Candida. Isolat dengan jumlah koloni tertinggi pada media yang mengandung selenite 60 ppm adalah RM 9 (1,34 × 〖10〗^11 CFU/ml). Isolat RM 9 diduga merupakan genus Candida dengan kadar Se organik yang diperoleh 1,2125 mg/L.
Keyword: identification, isolation, rumen fluid, selenium organic, yeast

Judul: Analisis Grafologi Berdasarkan Huruf a dan t Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar
Abstrak: Graphology or handwriting analysis is a method of identifying, analysing, evaluating, and understanding personality through the strokes and patterns revealed by handwriting. People who can analyze handwriting called graphologist. Graphologist can have a subjective assesment. Different graphologist can analyze the same handwriting but give different results. In addition, the accuracy of handwriting analysis depend on the graphologists ability. A system that can recognize handwrititng patterns is required to overcome these problems. Identification system which is implemented in this research uses Backpropagation Neural Network (BPNN). This research used 135 images of letter a and 150 images of letter t. This research is divided into three parts which are determining optimal combination of BPNN parameter, identifying personality based on letter a, and identifying personality based on letter t then classifies them into one of three character classes available. The results of this research is that the system has 98.15% accuracy for letter a and 73.33% for letter t. The result shows that Backpropagation Neural Network can be used to classify the personality
Keyword: