Judul: Pengaruh yogurt terhadap kadar imunoglobulin tikus putih galur Sprague dawley yang mengalami peradangan
Abstrak: Manfaat yogurt bagi kesehatan tubuh terutama untuk menstimulasi sistem kekebalan tubuh telah banyak dibuktikan oleh para peneliti di dunia. Yogurt yang mengandung bakteri asam laktat L. bulgaricus dan S. thermophilus dapat meningkatkan produksi limfosit B dan aktivitas dari IgA, sel T, dan makrofag. Limfosit B, IgA, sel T dan makrofag dibutuhkan pada elemen sistem imun yang mengontrol respons radang sehingga diharapkan yogurt dapat mempercepat penyembuhan peradangan. Senyawa antimikrob pada yogurt juga diharapkan dapat berperan pada elemen sistem imun yang mengontrol respons radang sehingga dapat mempercepat penyembuhan peradangan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh yogurt terhadap kadar imunoglobulin akibat peradangan pada tikus putih galur Sprague dawley. Tikus dibagi menjadi empat kelompok. Kelompok pertama tikus dibuat luka di bibir kemudian dicekok yogurt, kelompok kedua tikus dibuat luka di bibir kemudian dicekok akuades, kelompok ketiga tikus tanpa luka dicekok yogurt, dan kelompok empat tikus tanpa luka dicekok akuades. Pencekokan yogurt dan akuades pada tikus dilakukan selama 10 hari dengan dosis 2 ml setiap harinya. Pengambilan darah tikus dilakukan melalui ekor setiap tiga hari. Untuk mengetahui kadar imunoglobulin dilakukan analisis serum darah menggunakan elektroforesis agarosa. Kadar protein serum ditentukan nilainya menggunakan densitometer pada 2 = 595nm. Protein serum pada elektroforesis agarosa terpisah menjadi albumin, a, globulin, az globulin, B globulin, dan y globulin. Data hasil analisis elektroforesis diuji secara statistik dengan metode rancangan acak kelompok dengan dua faktor. Analisis statistik menunjukkan bahwa perlakuan luka telah mempengaruhi secara nyata kadar albumin, a, globulin, dan y globulin. Pemberian yogurt pada tikus telah mempengaruhi nilai a, globulin, a globulin, dan y globulin secara nyata. Dengan demikian pemberian yogurt dapat memepercepat kerja sistem kekebalan tubuh terhadap penyembuhan radang.
Keyword: Analysis control

Judul: Pengaruh pemberian yogurt sinbiotik berbasis probiotik indigenus terhadap profil histologi dan kandungan Imunoglobulin A (IgA) usus halus tikus percobaan
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk melihat potensi aktivitas antidiare dan imunomodulator beberapa formula yogurt dengan penambahan bakteri asam laktat indigenus (Lactobacillus plantarum 2C12 dan Lactobacillus fermentum 2B4) dan prebiotik (fruktooligosakarida) terhadap profil histologi dan kandungan Imunoglobulin A (IgA) usus halus. Penelitian ini diawali dengan uji antibakteri penyebab diare pada empat formula yogurt, yaitu yogurt F1 (L.bulgaricus + S. thermophillus + FOS 5%), F2 (L. bulgaricus + S. thermophillus + L. plantarum 2C12 + FOS 5%), F3 (L. bulgaricus + S. thermophillus + L. fermentum 2B4 + FOS 5%), dan F4 (L. bulgaricus + S. thermophillus + L. plantarum 2C12 + L. fermentum 2B4 + FOS 5%). Pengujian antibakteri ini menggunakan metode kontak, dimana formula yogurt dikontakkan dengan Enteropatogenik E.coli K1.1 (EPEC K1.1) selama 2, 4 dan 6 jam. Analisis statistik menunjukkan bahwa masing-masing formula yogurt tidak memberikan pengaruh nyata terhadap rata-rata log kematian EPEC K1.1 pada setiap waktu kontak (P>0.05). Derajat keasaman (pH) pada seluruh formula yogurt menunjukkan nilai pH yang tidak berbeda nyata (P>0.05). Dari segi organoleptik, yogurt F3 memiliki tekstur paling baik dilihat dari whey yang paling sedikit
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: