Judul: Penapisan awal senyawa aktif antioksidan dari spons asal Pulau Panggang, Kepulauan Seribu, Jakarta
Abstrak: Spons memproduksi metabolit sekunder untuk mempertahankan dirinya dari serangan predator dalam bentuk senyawa bioaktif. Senyawa-senyawa ini telah banyak diketahui mempunyai peranan yang besar dalam bidang kesehatan. Salah satunya adalah sebagai antioksidan.
Keyword: 

Judul: Kandungan Senyawa Bioaktif Antioksida Spons Petrosia nigricans Alami dan Transplamtasi di Perairan Pualau Pramuka, Kep. Seribu
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli-November 2010. Pengambilan sampel spons Petrosia nigricans alami dan transplantasi di area Perlindungan Laut Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu. Penelitian laboratorium dimulai dari Agustus hingga November 2010 bertempat di Laboratorium Kering, Bagian Hidrobiologi, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Penelitian dilanjutkan di laboratorium Produktivitas Lingkungan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan dan Laboratorium Mikrobiologi Hasil Perairan, Departemen Teknologi Hasil Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Transplantasi spons Petrosia nigricans dilakukan pada bulan September 2009 pada kedalaman 7 meter. Spons yang didapat diamati rendemen, kandungan senyawa antioksidan dan senyawa bioaktif yang terkandung didalamnya dengan menggunakan tiga pelarut dengan tingkat kepolaran yang berbeda, yaitu metanol (polar), etil asetat (semi polar), dan heksan (non polar). Bobot ekstrak spons Petrosia nigricans berkisar 0,4069-15,0096 gram sehingga didapatkan nilai rendemen ekstrak yang berkisar 0,1628-6,0038%. Spons Petrosia nigricans hasil transplantasi memiliki aktivitas antioksidan yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang alami baik pada ulangan 1 maupun ulangan 2 pada pelarut etil asetat. Kandungan bioaktif pada spons Petrosia nigricans alami maupun hasil transplantasi tidak berbeda jauh, keduanya mengandung alkaloid, steroid, flavonoid, saponin, fenol hidrokuinon, dan karbohidrat.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: