Judul: Inhibisi Ekstrak Kumis Kucing, Sambiloto, dan Buah Salak terhadap Aktivitas Xantina Oksidase secara In Vitro
Abstrak: Gout merupakan penyakit persendian akibat penimbunan kristal garam urat yang menyebabkan respons inflamasi akut, atau penimbunan kristal tersebut pada jaringan lunak (kartilago). Kumis kucing, sambiloto, dan buah salak merupakan tanaman asli Indonesia yang biasa digunakan untuk menurunkan kadar asam urat dalam tubuh. Penelitian ini bertujuan menguji potensi bioaktif dan daya inhibisi enzim xantina oksidase secara in vitro oleh ekstrak air dan etanol 70% ketiga tanaman tersebut untuk mengevaluasi potensinya sebagai antigout. Uji fitokimia ekstrak masing-masing memperlihatkan keberadaan flavonoid dan tanin. Hasil analisis probit ekstrak air dan etanol 70% pada semua ekstrak menunjukkan nilai konsentrasi letal 50 (LC50) di bawah 1000 μg/mL, dan nilai LC50 terkecil dihasilkan oleh ektrak air kumis kucing, yakni 366.34 μg/mL. Daya inhibisi terhadap enzim xantina oksidase oleh ekstrak air kumis kucing diperlihatkan oleh nilai IC50 terkecil, yaitu 84.78 μg/mL, yang membuktikan ekstrak air daun kumis kucing berpotensi sebagai bahan herba untuk alternatif pengobatan asam urat.
Keyword: antigout, buah salak, kumis kucing, sambiloto, xantina oksidase

Judul: Kajian Potensi Beberapa Ekstrak Tanaman Herbal sebagai Anti Asam Urat dan Aktivitas Inhibisinya terhadap Xantina Oksidase
Abstrak: Artritis gout (asam urat) adalah penyakit gangguan sendi. Pencegahan gout dapat dilakukan dengan cara memberikan obat-obatan yang bekerja langsung pada enzim yang berperan meningkatkan kadar asam urat yaitu xantina oksidase. Penghambatan xantina oksidase terjadi oleh alopurinol. Penelitian bertujuan meninjau berbagai tulisan mengenai potensi beberapa ekstrak tanaman herbal sebagai inhibisi terhadap xantina oksidase untuk mengetahui potensinya sebagai anti gout (asam urat). Metode yang digunakan adalah menelaah pustaka primer berbagai tulisan, berupa jurnal, berita, makalah, skripsi, tesis, dan disertasi. Hasil penelitian menunjukan terdapat beberapa tanaman herbal yang memiliki senyawa aktif seperti flavonoid yang mampu menjadi inhibitor bagi xantina oksidase. Tanaman tersebut di antaranya, sidaguri, tempuyung, daun salam, daun alpukat, daun jarum tujuh bilah, dan keladi candik. Tanaman-tanaman tersebut memiliki potensi yang baik dalam menghambat xantina oksidase. Hal ini dapat dilihat dari nilai aktivitas inhibisinya yang lebih tinggi dari alopurinol, Gout artritis (uric acid) is a disease of joint disorders. Prevention of gout can be done by giving drugs that work directly on enzymes that play a role in increasing uric acid levels, is xanthine oxidase. Allopurinol is inhibited by xanthine oxidase. This study aims to review various articles on the potential of several herbal plant extracts as xanthine oxidase inhibitors to determine their potential as anti-gout. The method used is a literature review for the primary literature of various kinds of writings, in the form of journa ls, news, papers, theses, and dissertations. The results showed that there were several herbal plants that had active compounds such as flavonoids which were able to become inhibitors of xanthine oxidase. These plants include sidaguri, tempuyung, bay leaves, avocado leaves, jarum tujuh bilah leaves, and keladi taro. These plants have good potential in inhibiting xanthine oxidase. This can be seen from the value of its inhibitory activity which is better than alopurinol.
Keyword: gout, alopurinol, herbal plants, inhibition.

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification