Judul: Aktivitas Antimalaria Ekstrak Kayu Bidara Laut (Strychnos ligustrina Blume)
Abstrak: Kayu bidara laut (Strychnos ligustrina Blume) telah lama dimanfaatkan sebagai salah satu obat antiimalaria oleh masyarakat Indonesia. Tujuan dari penelitian ini telah menentukan ekstrak dan aktivitas antimalaria ekstrak kayu bidara laut serta identifikasi terhadap ekstrak teraktif. Ekstrak kayu bidara laut diperoleh menggunakan pelarut n-heksana, etil asetat, dan etanol secara berurutan. Ekstrak kemudian diuji pada parasit Plasmodium falciparum secara in vitro. Komponen kimia dari ekstrak teraktif kemudian dianalisa menggunakan analisis kualitatif fitokimia dan gas kromatografi spektroskopi massa (GCMS). Hasil penelitian menunjukan rendeman n-heksana, etil asetat dan etanol secara berturut 0.62%, 0.66%, dan 4.23%. Ekstrak yang menunjukan aktivitas malaria untuk menghambat pertumbuhan parasit P. falciparum yaitu ekstrak etanol dengan nilai IC50 3.09 ug/mL. Ekstrak etanol terdeteksi terdiri atas golongan alkaloid, flavonoid, fenol hidroquinon dan tanin. Pada ekstrak etanol terdeteksi 28 senyawa dimana salah satunya adalah strychnine yang diketahui memiliki aktivitas antimalaria
Keyword: aktivitas antimalaria, ekstrak kayu, Plasmodium  falciparum, Strychnos ligustrina

Judul: Profil Fitokimia dan Aktivitas Antimalaria Ekstrak Kayu Bidara Laut Berdasarkan Perbedaan Bagian Batang dan Metode Ekstraksi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rendemen dan menguji aktivitas antimalaria ekstrak air berbagai bagian kayu bidara laut, dan menganalisis profil fitokimia menggunakan LC-MS/MS untuk mengetahui senyawa bioaktif antimalaria melalui studi in silico, serta membandingkan ekstrak kayu teras bidara laut hasil ekstraksi menggunakan metode maserasi dan metode Ultrasound-assisted extraction (UAE). Perbedaan bagian batang dan metode ekstraksi kayu bidara laut mempengaruhi rendemen ekstrak, aktivitas antimalaria, dan profil fitokimia yang dihasilkan. Ekstrak aquades kayu teras bidara laut menghasilkan rendemen ekstrak tertinggi (6,62%) dan aktivitas antimalaria tertinggi, yang tergolong aktif (IC50 9,65 μg/mL). Analisis LC-MS/MS menunjukkan bahwa ekstrak kayu teras S. ligustrina mengandung strychnine, quinaprilat, 3,4-bis-cyclobut-3-ene-1,2-dione, dan choline. Alkaloid jenis quinine mendominasi dalam ekstrak kulit kayu. Ekstraksi kayu teras bidara laut dengan metode UAE selama 60 menit menghasilkan rendemen ekstrak tertinggi (7,95%) dan aktivitas antimalaria tertinggi yang tergolong sangat aktif (IC50 4,13 μg/mL). Berdasarkan hasil studi molecular docking, senyawa yang berperan sebagai antimalaria adalah senyawa quinaprilat, 3,4-bis-cyclobut-3-ene-1,2-dion, dan quinine. Ekstraksi dengan metode UAE lebih efektif dibandingkan dengan maserasi. UAE menghemat waktu ekstraksi, ramah lingkungan, dan meningkatkan kualitas ekstrak, sehingga metode ekstraksi UAE sangat efisien untuk pengembangan di industri produk alami., This study aims to determine the yield and the test of antimalarial activity of bidara laut wood extracts from various parts of the stem, and to analyze the phytochemical profiles using LC-MS/MS to determine the antimalarial bioactive compounds through in silico studies, as well as of this study was to compare the results of the bidara laut heartwood extracts extraction using the maceration and the Ultrasound-Assisted Extraction (UAE) method. Differences in stem parts and extraction methods of bidara laut wood affect the extract yield, antimalarial activity, and the resulting phytochemical profile. Bidara laut wood aquades extract produced the highest yield (6,62%) and the highest antimalarial activity (IC50 9,65 μg/mL), which was classified as active. LC-MS/MS analysis showed that bidara laut heartwood extract contained strychnine, quinaprilat, 3,4-bis-cyclobut-3-ene-1,2- dione, and choline. Quinine type alkaloids predominate in bark extracts. Extraction of bidara laut heartwood using the UAE method for 60 minutes resulted in the highest extract yield (7,95%), and the highest antimalarial activity which was classified as very active (IC50 4,13 μg/mL). Based on the results of molecular docking studies, compounds that act as an antimalarial activity are quinaprilat compounds, 3,4-bis-cyclobut-3-ene-1,2-dion, and quinine. Extraction using the UAE method is more effective than a maceration. UAE saves extraction time, environmentally friendly, and improves extract quality, so that the UAE extraction method is very efficient to develope in the natural product industry.
Keyword: Bark, Heartwood, Plasmodium falciparum, Sapwood, Strychnos lingustrina

Judul: Pemodelan Klasifikasi pada Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Abstrak: Daging sapi merupakan salah satu bahan makanan yang memiliki nilai jual cukup tinggi. Harga yang cukup tinggi inilah yang membuat beberapa oknum di pasar atau tempat berbelanja lainnya untuk memanipulasi penjualan seperti mencampur daging sapi dengan daging babi. Perbedaan antara daging babi dan daging sapi sebenarnya terdapat pada warna dan tekstur daging. Namun, masih banyak masyarakat yang belum memahami perbedaan tersebut. Selain sosialisasi kepada terkait pemahaman perbedaan antara kedua jenis daging tersebut, solusi lainnya yaitu dengan membuat suatu teknologi yang mampu mengenali dan membedakan daging babi dan sapi. Hal inilah yang mendasari penelitian ini untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan kedua jenis daging tersebut. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning dalam perkembangan ilmu Artificial Intelligence yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi gambar. Namun, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kinerja model CNN diantaranya adalah adanya overfitting dan penentuan hyperparameter. Overfitting terjadi ketika model hanya akurat dalam memprediksi data latih namun tidak mampu menggeneralisasi terhadap data uji. Penentuan hyperparameter juga sangat mempengaruhi performa model. Jika hyperparameter yang diterapkan tidak fit dengan data, maka akurasi model dapat berkurang bahkan model kemungkinan juga tidak akan bisa mencapai konvergen. Beberapa teknik regularisasi dan perbandingan hyperparameter diterapkan dalam pembentukan model CNN untuk memperoleh hasil klasifikasi citra daging sapi dan babi yang terbaik. Diketahui bahwa akurasi dari model terbaik yaitu sebesar 98,7 % diperoleh dari model CNN dengan penerapan teknik dropout menggunakan 𝑝��� = 0,7 didukung oleh hyperparameter seperti 20 neuron pada dua lapisan konvolusi, 128 neuron pada dua lapisan fully connected, ukuran kernel 5 × 5, dan fungsi aktivasi ReLU. Hal yang juga mendasari terpilihnya model tersebut ialah rendahnya nilai loss model yaitu sebesar 0,097, AUC sebesar 0,996, dan F1- Score sebesar 0,982.
Keyword: Beef and Pork, Model, Classification, CNN