Judul: Formulasi media produksi po-beta-hidroksialkanoat (PHA) oleh Ralstonia eutropha menggunakan hidrolisat minyak sawit dan diamonium hidrogen fosfat ((NH4)2HPO4)
Abstrak: Plastik digunakan secara luas yaitu antara lain sebagai bahan pengemas. Pembuangan sampah yang terbuat dari bahan plastik menyebabkan terjadinya pencemaran lingkungan karena plastik termasuk bahan yang tidak dapat didegradasi secara biologis. Salah satu upaya untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan penyediaan bahan plastik yang dapat didegradasi secara biologis. Poli-ß-hidroksialkanoat (PHA) merupakan polimer yang dapat menjadi bahan alternatif plastik karena dapat didegradasi secara biologis (bioplastik). PHA dihasilkan dari proses kultivasi bakteri, antara lain Ralstonia eutropha. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh tingkat konsentrasi karbon dan konsentrasi nitrogen terbaik dengan menggunakan hidrolisat minyak sawit sebagai sumber karbon dan diamonium hidrogen fosfat ((NH4)2HPO4) sebagai sumber nitrogen untuk menghasilkan perolehan PHA tertinggi oleh Ralstonia eutropha. Minyak sawit yang digunakan sebagai substrat dihidrolisis secara enzimatis oleh lipase dari Candida cylindracea. Penelitian dibagi dalam dua tahap. Tahap pertama adalah pengujian karakteristik minyak sawit yang digunakan, analisis aktivitas lipase dan pembuatan hidrolisat minyak sawit. Hidrolisis minyak sawit dilakukan secara enzimatis dengan menggunakan lipase dari Candida cylindracea dengan kecepatan pengadukan fermentor 300 rpm dan suhu 35°C. Hidrolisis mencapai derajat optimal sebesar 95,43% dalam waktu empat jam dengan konsentrasi substrat 25% (v/v), konsentrasi enzim 50 U/g substrat dan nilai aktivitas lipase sebesar 2,72 x 10 U/g substrat. Kultivasi PHA dilakukan selama tujuh hari pada inkubator goyang dengan kecepatan 120 rpm dan suhu 25°C. Selama kultivasi dilakukan pengukuran pH, densitas optik (optical density/OD) dan bobot kering sel. Tahap kedua adalah produksi PHA dan proses hilirnya. Kultivasi dilakukan terhadap 12 perlakuan formulasi media kultivasi dengan dua kali ulangan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan faktorial tersarang dengan dua faktor yaitu faktor konsentrasi karbon dan faktor konsentrasi nitrogen (tersarang pada faktor konsentrasi karbon) pada rasio C/N yang konstan. Perlakuan pada penelitian ini adalah C₁N, (konsentrasi karbon (C) = 10 g/l, konsentrasi nitrogen (N) = 1 g/l), C₁N₂ (C= 10 g/l, N= 0,2 g/l), CN3 (C 10 g/l, N= 0,1 g/l), CN4 (C= 10 g/l, N= 0,05 g/l), C2Ns (C-20 g/l, N=2 g/l), C2N (C=20 g/l, N= 0,4 g/l), C2N, (C= 20 g/l, N = 0,2 g/l), C2N (C=20 g/l, N= 0,1 g/l), C3N9 (C=30 g/l, N = 3 g/l), C3N10 (C30 g/l, N= 0,6 g/l), C3N11 (C=30 g/l, N = 0,3 g/l) dan C3N12 (C=30 g/l, N = 0,15 g/l).
Keyword: 

Judul: Eksplorasi bakteri selulolitik penghasil polihidroksialkanoat(PHA)
Abstrak: Mikroorganisme kini telah banyak dimanfaatkan dalam bidang industri. Polihidroksialkanoat (PHA) merupakan cadangan makanan dan karbon yang diakumulasi bakteri di dalam selnya dan bisa digunakan sebagai bahan baku plastik biodegradabel. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bakteri selulolitik yang teridentifikasi mampu menghasilkan PHA dari berbagai sampel di alam yang diambil dari beberapa lokasi di Pulau Jawa dan Kalimantan Tengah. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari-November 2003 di Laboratorium Mikrobiologi dan Bioteknologi Lingkungan, Pusat Penelitian Lingkungan Hidup, Institut Pertanian Bogor. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan sebanyak 15 isolat bakteri pendegradasi selulosa yang mampu menghasilkan PHA di dalam selnya. Indikasi adanya zona bening disekitar koloni sel setelah dilakukan pewarnaan iodium menunjukkan bahwa isolat tersebut mampu mendegradasi selulosa. Uji kemampuan akumulasi PHA 15 isolat tersebut dilakukan dengan pewarnaan Sudan Black B, xylene, dan safranin, dengan indikasi adanya granul yang berwarna kehitaman atau kebiruan di dalam sel bakteri sedangkan sitoplasma berwarna merah ketika diamati di bawah mikroskop dengan perbesaran 1000x. Sepuluh dari 15 isolat bakteri selulolitik yang dapat menghasilkan PHA, diidentifikasi lebih lanjut menggunakan Microbact 12E (Australia). Sepuluh isolat tersebut adalah: Pseudomonas sp (ICBB 7122), Alcaligenes sp (ICBB 7123), Micrococcus sp (ICBB 7124), Microbacterium lacticum (ICBB 7125 dan ICBB 7126), Citrobacter freundi (ICBB 7127), Corynebacterium sp (ICBB 7128), Bacillus brevis (ICBB 7129), Shigella sp (ICBB 7130), Bacillus pumilus (ICBB 7131).
Keyword: 

Judul: Detecting Suicidal Ideation of Tweets Using Long Short-Term Memory and Fasttext Word Embedding
Abstrak: Suicide is a global health crisis. It has become the second greatest cause of mortality for people aged 15 to 29. In Indonesia, around five people commit suicide every day. To avert the tragedy of suicide in diverse high-risk groups, early detection of suicidal behaviors and adequate and timely interventions are essential. The younger generation has started to turn to the Internet to seek help and discuss depression and suicide-related topics. The huge amount of textual data generated by users on SNS became the main component in building the early detection tool. For a binary text classification task, LSTM Performs better compared to CNN. Fasttext word embedding can handle uncommon words, misspelled words, and word suffixes and prefixes. This research aims to build an accurate text classification model using LSTM and fasttext to identify tweets containing suicidal ideation. Without applying any text preprocessing or imbalanced class treatments, the model had outstanding performance with a 78% sensitivity, 97% specificity, and an 88% F1 score. No text preprocessing technique led to an improvement in the F1 score. However, improvements in sensitivity were achieved through the implementation of class weighting and oversampling. Notably, the ADASYN technique yielded a substantial sensitivity increase., Bunuh diri merupakan krisis kesehatan global. Bunuh diri telah menjadi penyebab kematian terbesar kedua bagi kelompok umur 15 hingga 29 tahun. Di Indonesia, ada sekitar lima korban bunuh diri setiap hari. Untuk mencegah tragedi bunuh diri dalam berbagai kelompok berisiko tinggi, deteksi dini terhadap perilaku bunuh diri dan intervensi yang tepat dan cekatan menjadi sangat penting. Generasi muda beralih ke Internet untuk mencari bantuan dan mendiskusikan topik terkait depresi dan bunuh diri. Besarnya jumlah data teks yang dihasilkan oleh pengguna di jejaring sosial menjadi komponen utama dalam membangun alat deteksi dini. LSTM memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam melakukan klasifikasi teks. Fasttext dapat menangani kata-kata yang tidak umum digunakan, kata-kata yang salah eja, serta kata berimbuhan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi teks menggunakan LSTM dan fasttext untuk mengidentifikasi tweet yang mengandung pemikiran bunuh diri. Tanpa menerapkan metode pra-pemrosesan teks dan penanganan kelas yang tidak seimbang, model telah memiliki performa yang baik dengan sensitivitas 78%, spesifisitas 97%, dan skor F1 88%. Seluruh teknik pra-pemrosesan teks yang digunakan dalam penelitian ini tidak dapat meningkatkan skor F1. Namun, peningkatan sensitivitas tercapai melalui implementasi pembobotan kelas dan oversampling. Terutama, teknik ADASYN menghasilkan peningkatan sensitivitas yang signifikan.
Keyword: fasttext, LSTM, suicidal ideation, text classification, twitter