Judul: Debrominasi Difenil Eter Terpolibrominasi serta Isolasi dan Elusidasi Theonellapeptolide Id dari Spons Laut Theonella swinhoei.
Abstrak: Pencarian senyawa aktif dapat difokuskan pada eksplorasi reaksi kimia dan isolasi dari sumber hayati laut untuk bahan obat baru. Penelitian ini bertujuan memodifikasi senyawa mayor 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)fenol 1 melalui reaksi debrominasi, serta mengisolasi dan mengelusidasi struktur molekul aktif spons laut Theonella swinhoei asal Sulawesi Selatan. Berdasarkan elusidasi resonansi magnetik inti (NMR) proton (1H), produk reaksi debrominasi didapatkan sebagai senyawa 4 dan senyawa campuran 5−6 (nisbah 1:1) dengan rendemen masing-masing 1.95%. Lapisan etil asetat (EtOAc) T. swinhoei (5.8924 g) memiliki sitotoksik ampuh terhadap sel kanker MCF-7. Fraksionasi lapisan EtOAc menghasilkan 16 fraksi A−P. Rekristalisasi fraksi G menghasilkan senyawa 7 (36.9 mg) yang dielusidasi sebagai theonellapeptolide Id (C70H125O16N13) berdasarkan data gabungan spektroskopi massa resolusi tinggi dan NMR multidimensi. Berdasarkan pustaka, senyawa 7 dianggap sebagai senyawa sitotoksik yang baik terhadap berbagai sel kanker.
Keyword: elusidasi struktur, reaksi debrominasi, Theonella swinhoei, theonellapeptolide Id

Judul: Isolasi dan Elusidasi Struktur Molekul Aktif dari Spons Laut Lamellodysidea herbacea asal Ujung Kulon
Abstrak: Penelitian bertujuan mengisolasi dan mengelusidasi struktur molekul aktif spons laut Lamellodysidea herbacea asal Ujung Kulon. Lapisan CH2Cl2 (4.05 g) memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri S. aureus (20 mm) dan P. aeruginosa (12 mm) pada konsentrasi 100 g/cakram menggunakan metode difusi plat-agar. Lapisan CH2Cl2 direkristalisasi dengan CHCl3−Me2CO−MeCN menghasilkan senyawa 3 (C12H6O4Br6) dalam kelompok ruang monoklinik P21/n (Z = 4) yang diidentifikasi sebagai 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3',5'-dibromo-2'-hidroksi fenoksi) fenol setelah dielusidasi dengan 1H NMR, UV-Vis, FTIR, dan kristal tunggal difraksi sinar-X. Senyawa 3 mempunyai konformasi seperti twist dengan sudut torsi 1 = 27.7 (6) ; 2 = 86.5 (5) dan sudut ikatan eter 117.5. Senyawa 3 menunjukkan aktivitas antibakteri Gram-positif S. aureus ATCC 6535 dan Gram-negatif K. pneumoniae. Senyawa 3 tidak menunjukkan aktivitas terhadap bakteri patogen Gram-negatif E.coli (resisten ampicillin) hingga konsentrasi 50 g/cakram. Toksisitas senyawa 3 terhadap embrio D. rerio adalah LC50 > 10 g/mL.
Keyword: antibakteri, Danio rerio, elusidasi struktur, kristalografi sinar-X, Lamellodysidea herbacea

Judul: Modelling National Area Harvested of Paddy Using GARCH Methods (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) Model.
Abstrak: Time series data of national area harvested of paddy has high volatility and non homogeneous variance. A time series data with non homogeneous variance at time is called time series data with conditional heteroscedasticity. Time series analysis methods that can be used to overcome heteroskedasticity are GARCH models. However, the data of area harvested of paddy contained in the possibility of asymmetric volatility. To overcome the influence of asymmetry, some asymmetry GARCH models can be used, such as: exponential asymmetric GARCH model (EGARCH), quadratic asymmetric GARCH model (QGARCH), T-GARCH model, and non-linear asymmetry GARCH model (NAGARCH). This study aims to model the national area harvested of paddy by incorporating elements of varians heterogeneity and the influence of asymmetry on its data using five types of symmetry, asymmetry, and non-linear GARCH models, and find the best models of those five types of GARCH models. Model for national area harvested of paddy are ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2) and ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2). Based on the mean absolute percentage error (MAPE) value to twenty two periods ahead, ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2) better than ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2) but MAPE values for both models is quite high because there is some predicted value deviates quite far from the actual value. However, the value of MAPE to twelve periods ahead is low, 16.88% for ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2). Furthermore, based on the value of mean absolute deviation (MAD) and mean square error (MSE), ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2) also seems to be the better model than ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2). Thus, it can be concluded that the quadratic GARCH model is a fit model of national area harvested of paddy with a fairly good prediction results.
Keyword: time series data, area harvested, GARCH, asymmetric