Judul: Aktivitas Ekstrak Daun Miana (Coleus scuttellarioides [L] Benth) Sebagai Antifungi Candida tropicalis
Abstrak: Candidiasis is an infection caused by yeast of Candida tropicalis. One of the leaves thought to contain anti microbial is (Coleus scutellarioides [L] Benth) leaves. The aim of this study is to test the activity of the leaf extract (Coleus scutellarioides [L] Benth) as an antifungal Candida tropicalis in vitro. This using diffusion wells and growth methods. Extracts tested are aquades extract, 70% ethanol extract and acetone extract of leaves miana. The extract can inhibit the growth of Candida tropicalis is miana leaf acetone extract. Minimum Inhibitory Concentration acetone extract solvent is DMSO and acetone, respectively at 25 mg/mL with inhibition zone diameter 1.55 mm and 1.50 mm.The results of statistical tests with SPSS 16.0 software showed that acetone extract of the (Coleus scutellarioides [L] Benth) leaves can significantly inhibit the growth of Candida tropicalis (ANOVA α 0.05) although its inhibition zone diameter is less than Nystatin. Acetone extract was analyzed by GC-MS and have the dominant content of the compound is 2-hexadecen-1-ol, 3, 7, 11, 15-tetramethyl-, [R-[R*, R*- (E)]] – (CAS) phytol and neophytadiene.
Keyword: extract (Coleus scutellarioides [L] Benth), C. tropicalis, antimicrobial

Judul: Isolasi dan Karakterisasi Senyawa Antibakteri Ekstra Daun Miana (Coleus scuatellariodes [L] Benth)
Abstrak: Miana is Lamianceae. It is commonly used as traditional medicine for infection and inflamation, cause by bacterial. The aim of this study to isolate and characterize ofantibacterial compound from miana leave extract. It is expected that the result will give information on characteristics and minimum inhibition concentration (MIC) of miana leave extract which have the highest antibacterial activity. The method of this research were extraction by Harborne method, antibacterial activity test by agar well diffution to staphylococcus aureus, staphylococcus epidermidis, Escherichia coli and Salmonella entereditidis and determination of MIC by dilution methode. The result showed that miana extract has the highest antibacterial activity on S. aureus and S. epidermidis. Miana extract was better than fresh and "infusan" miana leave on inhibition activity of S. aureus and S. epidermidis. MIC value of S. aureus and S. epidermidis were 3 mg/ml. The active fraction of maina leave extract contain phthalic acid derivates by GG-MS.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Space Time Autoregressive (Star) Dan Generalized Space Time Autoregressive (Gstar) Melalui Metode Autoregressive (Ar) Dan Vector Autoregressive (Var).
Abstrak: Pemodelan merupakan proses penyederhanaan suatu kejadian. Salah satu tujuan pembuatan model adalah peramalan. Model yang baik, yaitu model yang mampu menjelaskan keseluruhan data dalam bahasa yang sederhana. Peramalan yang baik, yaitu berasal dari pemodelan yang benar, artinya ketepatan peramalan tergantung pada proses pembuatan model. Proses pembuatan model dapat dilihat dari independensinya terhadap ruang dan waktu. Pengamatan terhadap suatu kejadian seringkali tidak hanya dilihat dari data deret waktu di satu lokasi saja, namun juga dilihat pada beberapa lokasi. Data seperti inilah yang disebut dengan data panel (space time). Pada dasarnya, data panel merupakan gabungan antara data lintas individu/lokasi dan data deret waktu. Contoh dari pemodelan data panel yaitu Space Time Autoregressive (STAR) dan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Kendala yang dihadapkan pada identifikasi model STAR dan GSTAR adalah penentuan ordo ruang dan ordo waktu. Penentuan ordo ruang dan waktu biasanya menggunakan kajian latar belakang teori sesuai studi kasus yang digunakan. Penentuan ordo ruang ini akan menentukan jumlah bobot lokasi yang akan digunakan. Pada penelitian ini akan dibatasi dengan bobot matriks Queen Contiguity dengan ordo ruang sebesar 1, yaitu dianggap tetangga lokasi terdekatlah yang mempengaruhi peubah yang diamati. Tujuan dari penelitian ini adalah penentuan ordo waktu dari STAR dan GSTAR yang didekati ordo waktu AR di masing-masing lokasi dan ordo waktu VAR di semua lokasi secara simultan. Selain itu penelitian ini akan membahas evaluasi metode AR, VAR, STAR, dan GSTAR dengan memperhatikan ordo waktu autoregressive yang sama dan berbeda di setiap lokasi. Data yang digunakan adalah data hasil simulasi. Metode yang digunakan yaitu dengan membangkitkan data pola autoregressive stasioner ordo satu, AR(1) untuk ordo waktu yang sama serta ordo satu dan dua, AR(1) dan AR(2) untuk ordo waktu yang berbeda dengan parameter tertentu yang stasioner. Lokasi yang dibangkitkan berjumlah 3 dengan masing – masing mempunyai 100 series waktu, 10 persen data digunakan sebagai alat evaluasi antar metode, yaitu dengan mencari nilai Root Mean Square Error (RMSE) peramalan. Metode ini diulang sebanyak 100 kali untuk melihat kekonsistenan RMSE. Hasil didapatkan bahwa metode STAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu sama. Hal ini dapat dilihat dari frekuensi RMSE terkecil dari STAR yang paling banyak, yaitu sebanyak 37% di lokasi 1, 32% di lokasi 2, dan 32% di lokasi 3. Sedangkan metode GSTAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu berbeda, yaitu 22% di lokasi 1, 25% di lokasi 2, dan 31% di lokasi 3.
Keyword: Autoregressive, Generalized Space Time Autoregressive, Root Mean Square Error, Space Time Autoregressive, Vector Autoregressive