Judul: Penentuan Parameter Transport Pada Model Compartement Absorpsion And Transit Menggunakan Algoritma Pso
Abstrak: ModelCompartmental Absorption and transit merupakan model matematika untuk memperkirakan penyerapan obat dengan transport pasif. Pada Penelitian ini diperkenalkan Sebuah persamaan sederhana dari fraksi dosis dengan memprediksi massa yang diserap. Model CAT memberikan keuntungan diantaranya mampu memperkirakan tingkat penyerapan obat dan menjelaskan beberapa model pharmacokinetics dengan mudah. Model ini berisi nilai parameter-parameter yang digunakan untuk memprediksi penyerapan obat. Penentuan parameter tersebut menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization(PSO) yang meniru perilaku kawanan serangga. Hasil dari pemodelan dengan menggunakan nilai-nilai parameter tersebut akan menghasilkan pola grafik yang tidak jauh berbeda antara hasil simulasi dengan data eksperimen. Sehingga dapat juga dilihat dari nilai korelasi yang didapatkan melebihi 90% untuk kasus obat atenolol dengan dosis 25 mg, 50 mg, dan 100 mg.
Keyword: Penyerapan Obat, Model compartement absorption and transit, Particle swarm optimization

Judul: Aplikasi Gravitational Search Algorithm pada Model Modified Compartmental Absorption and Transit untuk Prediksi Penyerapan Obat Oral
Abstrak: Laju penyerapan obat oral di dalam tubuh dapat diprediksi dengan menggunakan model Compartmental Absorption and Transit (CAT). Namun, pengembangan model yang sudah ada ini perlu dilakukan sehingga mampu menghasilkan model yang lebih baik dalam memprediksi laju penyerapan obat oral di dalam tubuh. Dalam penelitian ini, model CAT dimodifikasi dengan menambahkan konstanta disolusi pada tujuh kompartemen di usus halus. Penambahan konstanta disolusi dibuat dengan memvariasikan nilai konstanta difusi dan waktu difusi pada konstanta laju transit, sehingga konsentrasi obat dalam plasma dapat diprediksi. Model Modified Compartmental Absorption and Transit (MCAT) selanjutnya dioptimasi dengan metode Gravitational Search Algorithm (GSA) untuk hasil yang lebih optimal. Jenis obat oral yang digunakan yaitu atenolol dengan dosis 25, 50, dan 100 mg. Simulasi dilakukan dengan menggunakan program Matlab dengan metode Ordinary Differential Equation (ode45). Berdasarkan hasil simulasi prediksi konsentrasi plasma atenolol pada dosis 25, 50, dan 100 mg, membuktikan bahwa hasil simulasi model MCAT dengan optimasi GSA memiliki prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan model MCAT tanpa optimasi GSA. Prediksi yang lebih baik pada model MCAT dengan optimasi GSA ini dipengaruhi oleh konstanta laju mikroskopik (k12, k21, k13, k31, k10) yang dihasilkan lebih akurat. Selain itu, keakuratan yang dihasilkan juga dikonfirmasi oleh nilai koefisien determinasi (R2) yang meningkat dari kisaran 80% menjadi lebih dari 90% dan juga menunjukkan bahwa hasil simulasi sesuai dengan data eksperimen. Peningkatan koefisien determinasi atenolol pada dosis 25, 50, dan 100 mg adalah 96%, 95%, dan 97% untuk model MCAT dengan variasi konstanta difusi dan 96%, 93%, dan 97% untuk model MCAT dengan variasi waktu difusi. Selain itu, optimasi oleh GSA terlihat cukup membantu mengoptimalkan model MCAT dalam memprediksi konsentrasi plasma obat dalam fase penyerapan, distribusi, dan metabolisme atau yang terjadi pada 8 jam pertama setelah pemberian obat.
Keyword: atenolol, disolusi, gravitational search algorithm, model CAT, model MCAT

Judul: Pemeliharaan Lanskap dan Pelaksanaan Renovasi Tata Hijau Welcome Area Nirmawa Bali Resort, Tabanan
Abstrak: Nirwana Bali Resort merupakan suatu kawasan rekreasi menawarkan sederetan fasilitas mewah termasuk lapangan golf terbaik yang ada di pulau ini, hotel Le Meridien berbintang lima, villa-villa anggun dan rumah resort (rumah sewaan) yang berada di puncak tebing di sepanjang pantai. Kawasan ini dalam operasionalnya dikelola oleh tiga manajemen yaitu Bakrie Nirwana Resort (BNR), Internasional Management Group (IMG), dan Le Meridien I-lotel. Khusus untuk Nirwana Bali Golf Club dikelola oleh IMG, suatu organisasi manajemen dan pemasaran olah raga terbesar di dunia.
Keyword: