Judul: Penurunan potensi antibiotik ampisilina trihidrat serbuk oral yang dilarutkan dalam akuades dengan pH 4 dan pH 5 pada suhu ruangan selama 4 jam
Abstrak: Ampisilina adalah senyawa aminobensil turunan dari asam 6 aminopenisilin (aminobenzylpenicillin). Ampisilina mempunyai kelebihan dibandingkan penisilina, karena memili- ki spektrum antibakteri yang lebih luas dan sifatnya yang tahan asam. Ampisilina trihidrat mempunyai biostabilitas yang paling baik dibandingkan kristal (serbuk) ampisilina mono ataupun dihidrat. Sifat ampisilina yang tahan asam membuat- nya dapat diaplikasikan secara oral. Ampisilina dapat di- serap dengan baik oleh hampir semua hewan melalui pemberian oral, dengan konsentrasi tertinggi dalam serum darah terca- pai sekitar dua jam setelah pemberian. Ampisilina trihidrat sering dipergunakan di peternakan- peternakan unggas untuk mencegah infeksi ataupun komplikasi kuman Escherichia coli, pada unggas yang terserang CRD (ch- ronic respiratory disease). Aplikasi yang lazim dilakukan adalah dengan mencampurkannya dalam air minum unggas. Air minum yang diberikan kepada unggas oleh peternak unggas, biasanya diambil dari sumber air setempat (sumur, mata air dan sebagainya) yang belum diketahui pH nya. Dalam air minum itulah antibiotik dilarutkan. Di samping itu, penggan- tian air minum ternak yang sudah mengandung antibiotik harus dilakukan secara rutin dalam jangka waktu tertentu. Hal ini sering dilupakan atau kurang diperhatikan oleh peternak. Syarat untuk suatu antibiotikum yang baik potensinya, adalah bila dalam jumlah (kadar) yang sama mempunyai poten- si antara 80% sampai 120 % dari potensi sediaan antibioti- kum standar yang sejenis. Bila potensi antibiotikum sudah di luar kisaran tersebut, akan timbul kesulitan dalam apli- kasi, karena dosismya menjadi tidak sesuai, bahkan mungkin dapat menimbulkan resistensi atau superinfeksi…dst
Keyword: 

Judul: Penapisan Penicillium spp. penghasil antibakter
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menapis isolat-isolat Penicillium spp. penghasil antibakteri dengan ampisilin sebagai pembanding. Ampisilin 100 g/ml menurunkan tingkat kekeruhan suspensi E. coli 104 sel/ml pada jam ke-5 inkubasi sebesar 45,45%. Antibakteri diproduksi pada media Luria Bertani Broth (LBB) dengan menanam inokulan Penicillium spp. dan menginkubasinya selama 7 hari dalam kondisi statis. Supernatan 12 isolat dari 32 isolat Penicillium spp. yang diuji, menunjukkan kemampuan menurunkan tingkat kekeruhan suspensi E. coli 104 sel/ml, tetapi hanya 4 isolat yaitu isolat IPBCC 88.052 (31,65%), IPBCC 08.603 (28,33%), IPBCC 08.616 (25%), dan IPBCC 08.588 (23,33%) saja yang memiliki persentase penghambatan >20%. Uji konfirmasi yang dilakukan pada dua konsentrasi E. coli 105, dan 106 sel/ml menunjukkan bahwa keempat isolat tersebut memiliki persentase penghambatan pertumbuhan yang semakin kecil pada konsentrasi bakteri yang lebih besar. Pengujian filtrat pekat Penicillium spp. dengan metode Kirby-Bauer terhadap E. coli menunjukkan adanya hambatan. Diameter Zona hambatan filtrat antibakteri E. coli mengalami penurunan pada konsentrasi bakteri semakin meningkat. Isolat IPBCC 88.052 memiliki persentase penghambatan dan diameter zona hambatan tertinggi.
Keyword: E. coli, P. crysogenum, P. notatum, Patulin

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition