Judul: Uji Daya Hambat Terhadap HMG-CoA Reductase Ekstrak Daun Undis (Cajanus cajan) dan Jahe (Zingiber officinale) sebagai Kandidat Antihiperkolesterolemia.
Abstrak: Salah satu indikator suatu bahan dapat dijadikan sebagai kandidat antihiperkolesterolemia adalah mempunyai daya hambat terhadap kinerja enzim 3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme A (HMG CoA) reductase. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis daya hambat ekstrak daun undis, jahe merah, dan jahe emprit terhadap kinerja enzim HMG CoA reductase. Daun Undis, Jahe Merah dan Jahe Emprit diekstrak dengan metode maserasi dengan tiga jenis pelarut yaitu air, alkohol 70% dan alkohol 96%. Sembilan jenis ekstrak yang dihasilkan kemudian diuji daya hambatnya terhadap enzim HMG CoA reductase menggunakan kit analisis enzim HMG-CoA reduktase nomor katalog K588-100 (merek BioVision’s). Hasil penelitian menunjukkan daya hambat enzim HMG-CoA reductase dari kesembilan ekstrak memiliki kisaran sebesar -25% hingga 47%. Ekstrak daun undis yang memiliki daya hambat terhadap enzim HMG-CoA reductase tertinggi adalah ekstrak dengan pelarut etanol 70%, yaitu sebesar 39.38%. Ekstrak jahe emprit yang memiliki persen inhibisi enzim HMG-CoA reductase tertinggi adalah ekstrak dengan pelarut etanol 70%, yaitu sebesar 47.87%. Sedangkan ekstrak jahe merah yang memiliki daya hambat terhadap enzim HMG-CoA reductase tertinggi adalah ekstrak dengan pelarut akuades, yaitu sebesar 40.61%. Ekstrak daun undis, jahe merah dan jahe emprit dengan persen inhibisi enzim HMG-CoA reductase tertinggi tersebut termasuk daya hambat tingkat medium. Daya hambat terendah dimiliki oleh ekstrak jahe merah dalam pelarut etanol 70%, yaitu sebesar -25.83%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa ketiga jenis ekstrak tersebut memiliki kemampuan sebagai kandidat antihiperkolesterolemia dengan cara menghambat kerja enzim HMG-CoA reductase dengan tingkat daya hambat medium.
Keyword: Cajanus cajan, HMG-CoA Reductase, Uji Daya Hambat, Zingiber officinale var amarum, Zingiber officinale var rubrum

Judul: Uji Hipoglikemik Ekstrak Daun Undis (Cajanus cajan) dan Jahe Merah (Zingiber officinale var. rubrum) sebagai Kandidat Antidiabetes
Abstrak: Daun undis (Cajanus cajan) dan jahe merah (Zingiber officinale var. rubrum) merupakan tanaman obat herbal yang banyak digunakan untuk mengobati berbagai penyakit. Tujuan penelitian ini adalah menguji aktivitas hipoglikemik ekstrak C. cajan dan Z. officinale sebagai kandidat antidiabetes. C. cajan dan Z. officinale diekstraksi dengan metode maserasi menggunakan pelarut air, etanol 70% dan etanol 96% sehingga diperoleh enam jenis ekstrak. Tiga jenis ekstrak Z. officinale diuji terhadap aktivitas antioksidan dengan metode 1,1-difenil-2-pikrilhidrazil (DPPH). Uji hipoglikemik ekstrak C. cajan dan Z. officinale dilakukan secara in vivo pada 39 ekor tikus jantan Sprague Dawley. Kondisi hiperglikemik pada tikus didapatkan dengan pemberian glukosa 60% sebanyak 1 ml/ekor. Hasil penelitian menunjukkan aktivitas antioksidan Z. officinale terbaik adalah ekstrak dengan pelarut etanol 96%, yaitu sebesar 196,83 ppm. Hasil uji hipoglikemik menunjukkan bahwa semua dosis perlakuan yang diberikan berpengaruh terhadap penurunan kadar glukosa darah tikus percobaan. Ekstrak etanol 96% C. cajan menunjukan daya hipoglikemik terbaik pada dosis 300 mg/kg BB. Kombinasi ekstrak etanol 96% C. cajan pada dosis 200 mg/kg BB dan ekstrak etanol 96% Z. officinale pada dosis 60 mg/kg BB menunjukan daya hipoglikemik terbaik. Ekstrak C. cajan dan Z. officinale mempunyai potensi sebagai kandidat antidiabetes.
Keyword: Cajanus cajan, diabetes melitus, hipoglikemik, Zingiber officinale

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification