Judul: Aktivitas Antioksidan Teripang Gama (Stichopus variegatus) dan Spirulina (Spirulina platensis) dalam Menurunkan Malondialdehid Serum Darah dan Hati Tikus Diabetes
Abstrak: Diabetes merupakan penyakit yang ditandai dengan hiperglikemia kronis yang dapat mengakibatkan jumlah Reactive Oxygen Species meningkat sehingga memicu peningkatan kadar malondialdehid (MDA) hasil dari peroksidasi lipid. Perlu adanya asupan tambahan antioksidan eksogen untuk menekan peningkatan kadar MDA. Potensi yang dimiliki oleh teripang gama (S. variegatus) dan spirulina (S. platensis)dalam menghasilkan antioksidan dapat digunakan sebagai obat bagi penderita diabetes. Penelitian ini bertujuan menentukan aktivitas antioksidansediaan teripang gama dan spirulina dalam menurunkan pembentukan malondialdehid serum darah dan hati tikus diabetes. Sebanyak 25 tikus dibagi menjadi 5 kelompok yaitu kelompok normal, kelompok diabetes diinduksi streptozotosin 50 mg/kg bb diberi cekok akuades, glibenklamid 5 mg/kg bb, sediaan teripang gama 2840 mg/kg bb dan sediaan spirulina 81 mg/kg bb. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teripang gama mampu menekan peningkatan MDA serum darah dan hati tikus diabetes sebesar 41.99% dan 47.57%. Sediaan spirulina mampu menekan peningkatan MDA serum darah dan hati tikus diabetes sebesar 28.22% dan 45.35%. Selain itu, teripang gama dan spirulina juga menekan penurunan bobot badan tikus sebesar 5.33-8.32 %.
Keyword: Diabetes, malondialdehid, teripang gama, spirulina

Judul: Aktivitas Antioksidan Teripang Emas dan Spirulina terhadap Malondiladehida Serum Darah dan Hati Tikus Diabetes yang Dilukai.
Abstrak: Teripang emas dan spirulina diketahui memiliki senyawa antioksidan yang dapat menekan konsentrasi senyawa toksik malondialdehida (MDA) secara in vitro. Hal ini mendorong dilakukannya penelilitian secara in vivo pada tikus jantan galur Sprague dawley selama 21 hari. Penelitian ini bertujuan menentukan pengaruh aktivitas antioksidan teripang emas dan spirulina terhadap konsentrasi MDA serum darah dan hati tikus diabetes yang diberi luka. Tikus diabetes (DM) diinduksi dengan streptozotocin 50 mg/kg bb. Tikus yang digunakan sebanyak 25 ekor dan dibagi menjadi 5 kelompok yaitu normal, DM+Akuades, DM+glibenklamid 5 mg/kg bb, DM+teripang emas 2840 mg/kg bb dan DM+spirulina 81 mg/kg bb. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian sediaan teripang emas lebih efektif dalam menekan konsentrasi MDA serum darah (86.49%), sedangkan sediaan spirulina bekerja lebih efektif dalam menekan konsentrasi MDA organ hati (38.67%). Konsentrasi MDA serum darah kelompok pemberian teripang emas yaitu 5.16±1.26 nmol/mL dan konsentrasi MDA hati kelompok pemberian spirulina yaitu 31.63±3.63 nmol/mL. Nilai tersebut tidak berbeda nyata dengan kelompok normal dan obat komersil glibenklamid (p>0.05).
Keyword: Diabetes, malondialdehida, spirulina, teripang emas

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: