Judul: Nanoenkapsulasi ketoprofen tersalut kitosan-alginat berdasarkan jenis dan ragam konsentrasi surfaktan
Abstrak: Dalam penelitian ini dilakukan nanoenkapsulasi ketoprofen tersalut kitosan-alginat dengan mengevaluasi pengaruh jenis dan konsentrasi surfaktan. Ragam dilakukan dengan waktu sonikasi (15, 30, dan 60 menit) serta konsentrasi surfaktan (1, 2, dan 3%) Tween 80 (polietilena sorbitan monooleat) dan Span 80 (sorbitan monooleat). Hasilnya memperlihatkan bahwa efisiensi enkapsulasi terbesar (51.2-52.3%) diperoleh dalam kurun waktu sonikasi 29-53 menit dengan konsentrasi Tween 80 1.3-2.3%. Efisiensi enkapsulasi terbesar yang menggunakan Span 80 sebesar 49.3-50.8% terjadi dalam rentang konsentrasi Span 80 2.26-3% dan waktu sonikasi 15-18 menit. Jumlah kapsul berukuran 10-1000 nm yang dihasilkan pada surfaktan Tween 80 dan Span 80 berturutturut sebesar 34.7-36.3% dan 30.1-31.3%. Kapsul tersebut diperoleh pada waktu sonikasi dan konsentrasi surfaktan yang sama (60 menit dan 3%).
Keyword: Crustaceae, Ultrasonic probe, Ketoprofen

Judul: Optimasi Waktu Sonikasi dan Konsentrasi Surfaktan Untuk Nanoenkapsulasi Ketoprofen Terjerap Kitosan-Alginat
Abstrak: Nanopartikel ketoprofen dapat digunakan untuk membuat sistem pengantaran terkendali ketoprofen. Komposisi material dan metode pembuatan nanopartikel yang digunakan berpengaruh terhadap pembentukan nanopartikel ketoprofen. Penelitian ini bertujuan membuat nanopartikel ketoprofen dengan meragamkan waktu sonikasi, konsentrasi alginat, dan konsentrasi tween 80 serta mencirikan efisiensi penyalutan ketoprofen, ukuran nanopartikel, dan tingkat kehomogenannya, lalu mendapatkan persamaan matematis yang menggambarkan hubungan antara variasi formula pembuat nanopartikel terhadap respon yang dicirikan. Metode yang digunakan dalam analisis dan optimasi data yaitu Response Surface Methodology (RSM). Rancangan percobaan ini menggunakan formulasi Box-Behnken. Program yang digunakan untuk analisis data adalah Design Expert 6.0.8. Nanopartikel ketoprofen dibuat dengan metode ultrasonikasi. Efisiensi enkapsulasi ketoprofen ditentukan dengan analisis spektrofotometri UVVis, sedangkan ukuran nanopartikel ditentukan dengan menggunakan particle size analyzer (PSA). Formula terbaik diperoleh pada komposisi waktu sonikasi 20 menit, konsentrasi alginat 1% (b/v), dan tween 80 3% (v/v). Efisiensi enkapsulasi, ukuran partikel, dan tingkat kehomogenan (PdI) formula tersebut berturut-turut 29.122%, 655.9 nm, dan 0.708. Kondisi optimum respon diprediksi pada waktu sonikasi 18.41 menit dengan konsentrasi alginat dan tween 80 masing-masing 1% (b/v) dan 3% (v/v). Hasil optimal masing-masing respon yang akan didapat jika menggunakan kondisi optimum diprediksi sekitar 21.412 ± 8.78% untuk efisiensi enkapsulasi, ukuran partikel 650.056 ± 284.47 nm, dan tingkat kehomogenan (PdI) 0.623 ± 0.10. Persamaan yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan nilai optimum efisiensi enkapsulasi dan ukuran partikel pada rentang waktu sonikasi 10 – 30 menit, konsentrasi alginat 0.2 – 1%, dan konsentrasi tween 80 1 – 3%.
Keyword: enkapsulasi kitosan-alginat, ketoprofen, response surface method, sonikasi, tween 80

Judul: Analysis of Unequal Income Distribution with Cobb-Douglas Production Function
Abstrak: This paper studies the economic growth model by Moav (2002). Moav model shows the existence of unequal income distribution between low-income with high-income community. That kind of unequal income distribution is caused by uneven distribution of income. On this Moav model, there is one area called the threshold. Threshold becomes a benchmark to determining whether a society is categorized into low- or high- income community. The production function used in this paper is the Cobb-Douglas function. The dynamics of this model is described as difference equation of low-income, threshold, and high-income community. Simulation study on the model is carried out using Maple 13 and Mathematica 7.0 software. Overall, from the observed case, high-income community will reach a stable condition earlier, followed by the threshold, and then the low-income community.
Keyword: