Judul: Komposisi Kimia dan Inhibitor Protease dari Chaetoceros gracilis yang Dikultivasi Menggunakan Sinar Matahari
Abstrak: Mikroalga menghasilkan metabolit sekunder yang memiliki karakteristik berbeda untuk setiap genus, spesies, atau strain tertentu sehingga tidak mengherankan jika satu spesies mikroalga memiliki beberapa potensi senyawa bioaktif, salah satunya inhibitor protease. Inhibitor protease adalah senyawa yang dapat mengganggu aktifitas enzim protease. Aktivitas senyawa aktif dari mikroalga berhubungan dengan komposisi kimianya. Komposisi kimia mikroalga bergantung pada spesies, nutrisi dan kondisi fisika seperti suhu, intensitas cahaya, dan aerasi selama pertumbuhan selnya. Salah satu mikroalga yang banyak ditemukan di perairan lepas pantai Indonesia adalah Chaetoceros gracilis (C. gracilis). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komposisi kimia dan potensi inhibitor protease C. gracilis yang dikultivasi menggunakan sinar matahari dan dipanen pada umur berbeda. Kultivasi C. gracilis dilakukan dalam stoples kaca menggunakan media NPSi dan NPSi+NaHCO3 dilengkapi dengan aerasi dan memanfaatkan sinar matahari sebagai sumber cahaya. Analisis yang dilakukan meliputi analisis jumlah sel, kandungan protein, total lipid dan potensi inhibitor protease. Hasil yang diperoleh kandungan protein dari biomassa C. gracilis yang dikultivasi dalam medium NPSi umur panen 8 dan 15 hari adalah 34,75% dan 32,94%, sedangkan yang dikultivasi dalam medium NPSi+NaHCO3 umur panen 8 dan 15 hari adalah 28,13% dan 27,13%. Kandungan lipid C. gracilis yang dikultivasi dalam medium NPSi umur panen 8 dan 15 hari sebesar 16,36% dan 18,06%, sedangkan yang dikultivasi dalam medium NPSi+NaHCO3 umur panen 8 dan 15 hari sebesar 23,86% dan 25,40%.
Keyword: 

Judul: Kandungan Pigmen Karoten Mikroalga Chaetoceros gracilis yang Berpotensi sebagai Antioksidan pada Kondisi Kultur yang Berbeda
Abstrak: Mikroalga Chaetoceros gracilis memiliki potensi yang sangat besar untuk dikembangkan dalam industri pangan maupun farmasi, sebab mikroalga C. gracilis memiliki komposisi nutrisi dan aktivitas antioksidan yang cukup tinggi. Salah satu komponen mikroalga Chaetoceros gracilis yang berpotensi sebagai antioksidan adalah pigmen karoten. Tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan kurva pertumbuhan dan mendapatkan biomassa maupun pigmen karoten serta menguji aktifitas antioksidan dari biomassa dan pigmen karoten C. gracilis pada kondisi kultivasi yang berbeda. C. gracilis dikultivasi dengan lama pencahayaan 12 jam dan 24 jam untuk mendapatkan kurva pertumbuhan. Kultivasi C. gracilis kembali dilakukan untuk mendapatkkan biomassa dengan perlakuan pencahayaan 12 jam dan 24 jam serta pemanenan pada fase log dan stasioner. Biomassa yang diperoleh kemudian diekstrak untuk mendapatkan pigmen karoten. Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan pada pigmen karoten maupun biomassa C. gracilis. Hasil analisis pigmen karoten yang diekstrak dari biomassa 12 jam log, 12 jam stasioner, 24 jam log dan 24 jam stasioner menunjukkan bahwa total karoten tertinggi terdapat pada biomassa dengan pencahayaan 12 jam dan pemanenan pada fase log yaitu 0,31%. Total karoten sampel 12 jam stasioner, 24 jam log dan 24 jam stasioner secara berturut-turut yaitu 0,23%; 0,27%; 0,2%.
Keyword: 

Judul: Zero-inflated negative binomial models in small area estimation.
Abstrak: The problem of over-dispersion in Poisson data is usually solved by introducing prior distributions which lead to negative binomial models. Poisson data sometime is also suffered by excess zero problems, a condition when data contains too many zero or exceeds the distribution's expectation. Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method can be utilized to solve such problems. This paper demonstrates the adaption of ZINB methods in Small Area Estimation with excess zero data. It is shown that the excess zero problem has substantially influenced the Empirical Bayes (EB) estimates, and the adaption of ZINB methods has improved the precision and reliability of the estimates. Key Words: Small Area Estimation, Zero-Inflation, Poisson-Gamma, Negative Binomial Regression, Empirical Bayes
Keyword: