Judul: Sitotoksisitas Fraksi Teraktif Kemedangan Aquilaria malaccensis Hasil Inokulasi dari Pulau Bintan terhadap Sel Kanker MCF-7.
Abstrak: Kemedangan Aquilaria malaccensis yang berasal dari Pulau Bintan, telah diinokulasi menggunakan Fusarium solani selama dua tahun diduga mengandung senyawa yang memiliki aktivitas antikanker. Pada penelitian ini sampel diekstraksi dengan etil asetat, diuji fitokimia, difraksionasi, diuji toksisitas terhadap larva udang, diuji sitotoksisitas terhadap sel kanker MCF-7, dan diidentifikasi profil kromatogramnya. Ekstrak etil asetat bersifat toksik dengan nilai LC50 250.44 μg/mL. Fraksionasi dilakukan sebanyak dua tahap, yaitu menggunakan kromatografi cair vakum dan kromatografi kolom. Fraksionasi dengan kromatografi cair vakum menghasilkan 7 fraksi; fraksi 5 merupakan fraksi yang paling toksik dengan nilai LC50 7.79 μg/mL. Fraksi teraktif yang dihasilkan dari fraksionasi tingkat II memiliki toksisitas yang cukup baik dengan nilai LC50 4.88 μg/mL dan menunjukkan sitotoksisitas terhadap sel kanker dengan nilai IC50 12.60 μg/mL. Hasil analisis kromatografi cair-spektrofotometri massa menunjukkan fraksi 5b mengandung senyawa yang diduga sebagai 6,7-dimetoksi-2-(2- feniletil)kromon dan 2-[2-(4´-metoksifenil)etil]kromon.
Keyword: Aquilaria malaccensis, fraksionasi, ekstrak etil asetat, kemedangan, sitotoksisitas, toksisitas

Judul: Sitotoksisitas Fraksi Teraktif Kemedangan Aquilaria malaccensis Hasil Inokulasi dari Pulau Lingga terhadap Sel MCF-7
Abstrak: Kemedangan Aquilaria malaccensis hasil inokulasi 2 tahun dengan Fusarium solani dari Pulau Lingga diduga memiliki aktivitas antikanker. Penelitian ini diawali dengan tahap ekstraksi dengan etil asetat, selanjutnya uji fitokimia, fraksionasi, uji toksisitas terhadap larva Artemia salina, uji sitotoksisitas terhadap sel kanker payudara MCF-7, dan identifikasi profil kromatogram. Ekstrak etil asetat mengandung fenol, flavonoid, dan steroid dengan kandungan fenol total 97 mg GAE/g dan flavonoid total 68 mg QE/g. Ekstrak etil asetat bersifat toksik dan berpotensi mengandung senyawa bioaktif dengan LC50 202 g/mL. Fraksionasi menggunakan kromatografi cair vakum menghasilkan 7 fraksi. Fraksi 3 bersifat paling toksik terhadap A. salina dengan LC50 46 g/mL. Fraksionasi kembali Fraksi 3 dengan kromatografi kolom menghasilkan empat fraksi. Fraksi 3b menunjukkan sifat yang paling toksik dengan LC50 13 g/mL dan menunjukkan sitotoksisitas terhadap sel MCF-7 dengan IC50 17 g/mL. Profil kromatogram cair-spekrum massa menunjukkan fraksi 3b memiliki banyak senyawa dengan kelimpahan tertinggi pada waktu retensi 11.56 menit dan m/z 311.13.
Keyword: Aquilaria malaccensis, fraksionasi, sitotoksisitas, toksisitas

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Empat Waktu Sebelumnya
Abstrak: The exchange rate of Rupiah to US Dollar fluctuates according to time in a long period. An existing exchange rate might happen again in the future. Assume that the causes of the fluctuation are not observed directly and form a Markov chain, then the exchange rate of Rupiah to US Dollar can be modeled by the hidden Markov time series. In this research, the model used to describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar is the four previous time in hidden Markov time series. This model assumes that the exchange rate of Rupiah to US Dollar depends on Markov chain explained by the cause of occurence and the four previous exchange rates of Rupiah to US Dollar. The model parameter is estimated by using the maximum likelihood method, while the estimation itself is calculated using the expectation maximization algorithm, which is implemented using Mathematica. After estimating the parameter, the exchange rate of Rupiah to US Dollar are calculated. The results are as follows. The symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) is 2,1%, the maximum absolute error is 19,16%, the minimum absolute error is 0,0036%, and only 1,95% of the whole absolute percentage error that is bigger than 10%. These results show that the four previous time in hidden Markov time series can describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar very well.
Keyword: