Judul: Profil Kimia dan Aktivitas Formula Jamu Antidiabetes Berbasis Sambiloto pada Tikus Sprague-Dawley yang Diinduksi Streptozotosin
Abstrak: Formula jamu antidiabetes berbasis sambiloto (Andrographis paniculata) telah diprediksi menggunakan sistem pendekatan yang dikenal dengan SI-IJAH (Sistem Informasi Jamu Herbal Indonesia). Tujuan penelitian ini adalah menentukan profil kimia, toksisitas, dan aktivitas formula jamu pada tikus diabetes yang diinduksi streptozotosin. Simplisia diekstraksi menggunakan pelarut etanol 70%, profil kimia menggunakan Kromatografi Lapis Tipis (KLT), toksisitasnya dengan metode Brine Shrimp Lethality Test (BSLT), dan efektifitas jamu antidiabetes yang diujikan secara in vivo pada tikus dewasa jantan Sprague-Dawley secara oral selama 28 hari. Hasil penelitian menunjukkan pemrofilan menggunakan KLT menghasilkan 11 pita yang terpisah. Toksisitas pada jamu terkategori toksik sedang. Formula jamu antidiabetes dengan konsentrasi sambiloto 5 mg/kgBB dan 10 mg/kgBB, tidak menunjukkan efikasi sebagai penurun gula darah pada tikus diabetes induksi streptozotosin. Penelitian mengekplorasi dosis formula yang efektif masih perlu dilakukan dan perlunya pendekatan metabolomik.
Keyword: BSLT, formula jamu antidiabetes, KLT, toksisitas

Judul: Aktivitas Inhibisi Enzim α-Glukosidase dan Antioksidan Formula Jamu Berpotensi Antidiabetes
Abstrak: Pengobatan diabetes merupakan pengobatan multitarget antara lain melalui mekanisme penurunan gula darah dengan menghambat enzim α-glukosidase dan mengurangi stress oksidatif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengevaluasi aktivitas inhibisi enzim α-glukosidase, antioksidan, dan kandungan total fenol serta analisis sidik jari sebagai kendali mutu formula jamu antidiabetes berbasis daun sambiloto (Andrographis paniculata). Formula yang diujikan ialah formula 1 dengan kandungan sambiloto setengah dari formula 2 dan keduanya mengandung campuran 3 jenis herbal lainnya dalam komposisi yang sama. Uji aktivitas inhibisi α-glukosidase dibandingkan dengan obat komersial akarbosa dan antioksidan dengan metode DPPH (2,2-difenil-1-pikrilhidrazil). Hasil uji kedua formula tidak menunjukkan aktivitas inhibisi α- glukosidase. Namun, aktivitas antioksidan formula 2 berdasarkan konsentrasi inhibisi (IC50) lebih tinggi (8.52 μg/mL) dibandingkan Formula 1 (18.90 μg/mL). Nilai total fenol dalam formula 1 dan 2, berturut-turut, 1.28 mg GAE/g dan 1.68 mg GAE/g. Profil sidik jari pada formula 2 menunjukkan jumlah spot sebanyak 11 pita dan pada formula 1 terdapat 10 pita. Kedua formula tidak berpotensi sebagai antidiabetes.
Keyword: IC50, jamu, konsentrasi inhibisi, sambiloto, sidik jari, fenolik total

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: