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: Aktivitas antimalaria fraksi hasil fraksinasi ekstrak etanol Kayu Bidara Laut (Styrchnos ligustrina BLUME)
Abstrak: Ekstrak kayu bidara laut (Stychnos ligustrina Blume.) berpotensi mengandung zat ekstraktif yang bersifat anti malaria.Tujuan dari penelitian ini adalah menfraksinasi ekstrak etanol kayu bidara laut, menentukan kadar fraksi dan aktivitas anti malarianya serta menganalisis komponen kimia dua fraksi teraktif. Fraksinasi menggunakan metode kromatografi cair vakum (KCV) dengan pelarut kloroform dan methanol. Fraksi diuji aktivitas antimalarianya dengan parasit Plasmodium falciparum secara in vitro. Fraksi teraktif dianalisis komponen kimianya dengan kromatografi gas spektrofotometer massa (GC-MS). Fraksinasi ekstrak etanol dalam KCV menghasilkan 6 fraksi dengan rendemen berturut-turut 2.38, 0.1, 14.28, 22.34, 30.34, dan 25.57%. Fraksi 3 dan fraksi 4 memiliki aktivitas antimalaria sangat tinggi dengan nilai IC50 1.99 dan 0.39 µg/mL. Fraksi 1 tergolong aktif dengan nilai IC50 81.04 µg/mL, sedangkan fraksi 2, 5, dan 6 tidak tergolong fraksi yang aktif dengan nilai IC50 berturut-turut 1581.60, 1123.22, dan 81.04 mg/mL. Fraksi 3 dan fraksi 4 mengandung senyawa golongan alkaloid, fenolik, dan asam lemak.
Keyword: antimalarial activity, bidara laut, extract, Plasmodium falciparum

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