Judul: IPB (Bogor Agricultural University)
Abstrak: Aterosklerosis merupakan penyebab kematian utama di negara industri maju (Titus,1985). Di Indonesia, penyakit ini juga merupakan penyebab kematian tertinggi diantara penyakit-penyakit yang tidak menular (Laporan Dep.Kes. 1972, Laporan Dep.Kes. 1986). Hipotesa mengenai penyebab dari terjadinya aterosklerosis adalah: 1). Teori cedera, dapat terjadi oleh berbagai macam sebab. 2 ). Infiltrasi lemak kedalam intima khususnya kolesterol. Yang terakhir adalah 3). "Unified theoryw atau teori gabungan yang menyatakan lemak sendiri setelah mengalami oksidasi (antara lain oleh radikal bebas atau oksidan lain) menjadi sangat sitotoksik sehingga dapat mencederai endotel pembuluh darah arteri sekaligus mempermudah terjadinya infiltrasi lemak ke dalam intima.
Keyword: 

Judul: Hewan coba (animal models) untuk aterogenesis
Abstrak: Data survei Kesehatan Rumah Tangga 1980 menunjukkan bahwa penyakit jantung koroner merupakan penyebab kematian nomor tiga di Indonesia. Sedangkan survei yang sama tahun 1987 mengungkapkan bahwa penyakit jantung koroner menempati peringkat kedua penyebab kematian di Indonesia. Karena itu perlu dilakukan berbagai usaha pencegahan dan khususnya yang berkaitan dengan proses aterosklerosis pada pembuluh darah koroner. Aterosklerosis merupakan suatu keadaan dimana dinding pembuluh darah arteri menebal dan mengeras karena timbunan lapisan yang berisi kolesterol, asam lemak, jaringan fibrosa, dan sebagainya. Faktor penyebab terjadinya aterosklerosis adalah konsumsi makanan berkolesterol tinggi. Selain itu kebiasaan merokok, tekanan darah tinggi, hiperlipidemia diabetes mellitus, faktor cekaman (stres), kegemukan serta faktor keturunan merupakan suatu resiko untuk terjadinya aterosklerosis. ...
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: