Judul: Potensi Antibakteri Ekstrak Daun Kedondong Bangkok (Spondias dulcis Forst.)
Abstrak: Tanaman kedondong bangkok merupakan tanaman kebun yang berpotensi sebagai tanaman obat. Hampir semua bagian tanaman ini dapat digunakan untuk mengobati penyakit. Penelitian ini bertujuan menentukan Konsentrasi Hambat Tumbuh Minimum (KHTM) ekstrak daun kedondong bangkok terhadap bakteri Gram positif (Bacillus subtilis dan Staphylococcus aureus) dan bakteri Gram negatif (Escherichia coli dan Pseudomonas aeruginosa) dan menentukan senyawa metabolit pada tanaman tersebut. Berdasarkan uji aktivitas filtrat, daun kedondong bangkok tua yang segar secara umum memiliki aktivitas antibakteri yang lebih besar dibandingkan dengan daun yang muda. Daun kedondong bangkok tua yang telah dikeringkan diekstraksi dengan menggunakan tiga pelarut, yaitu metanol, aseton, dan heksana. Ekstrak metanol menghasilkan rendemen tertinggi, yaitu 37.59%. Semua ekstrak daun kedondong bangkok diuji aktivitas antibakterinya. Ekstrak metanol memiliki zona hambat paling besar terhadap bakteri uji. Ampisilin (0.4 mg/mL) digunakan sebagai pembanding. Ekstrak metanol menunjukkan hasil positif untuk senyawa saponin, alkaloid, dan tanin berdasarkan uji fitokimia. Semakin tinggi konsentrasi ekstrak daun kedondong bangkok, maka semakin besar zona hambat yang dihasilkan. Nilai KHTM ekstrak metanol daun kedondong bangkok terhadap bakteri E. coli sebesar 2 mg/mL, P. aeruginosa sebesar 5 mg/mL, S. aureus sebesar 5 mg/mL, dan B. subtilis sebesar 4 mg/mL.
Keyword: 

Judul: Aktivitas antibakteri Daun Senggugu (Clerodendron serratum [L.] Spr.)
Abstrak: Salah satu tanaman obat yang sering digunakan masyarakat untuk mengobati penyakit adalah senggugu. Seluruh bagian tanaman senggugu hampir semuanya digunakan untuk mengobati penyakit. Penelitian ini mempelajari aktivitas antibakteri dari daun senggugu tehadap bakteri uji (Staphylococcus aureus, Bacillus subtilis, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa), menentukan Konsentrasi Hambat Tumbuh Minimumnya (KHTM), serta melakukan uji kualitatif fitokimia. Daun senggugu dimaserasi dengan menggunakan pelarut metanol, aseton, dan heksana. Konsentrasi yang digunakan untuk menentukan KHTM bervariasi dari 500 mg/mL sampai 1 mg/mL. Ampisilin 0.4 mg/mL digunakan sebagai pembanding. Uji kualitatif fitokimia dilakukan untuk mengetahui golongan senyawa aktif yang diharapkan berpotensi sebagai antibakteri. Senyawa aktif yang diduga berpotensi sebagai antibakteri yang dimiliki oleh daun senggugu adalah alkaloid dan steroid. Ekstrak aseton memiliki aktivitas antibakteri paling besar. Konsentrasi terkecil ekstrak aseton daun senggugu yang masih bisa menghambat bakteri P. aeruginosa adalah 3 mg/mL, sedangkan pada S. aureus, B. subtilis, E. coli adalah 2 mg/mL. Hubungan konsentrasi dengan zona hambat pada semua bakteri uji berbanding lurus, yaitu semakin tinggi konsentrasi ekstrak daun senggugu maka semakin tinggi zona hambat yang dihasilkan. Potensi antibakteri yang dimiliki oleh ekstrak daun senggugu adalah lemah.
Keyword: 

Judul: Graphics Card Utilization as a Computing Tool in Information Retrieval Vector Space Model.
Abstrak: In recent years, the ability of the graphics card or GPU increase dramatically. This condition allows the GPU to do other than computing or graphics processing is known as the General Purpose GPU (GPGPU). With hundreds to thousands of processors inside GPU, hardware is expected to improve the performance of most applications. Unluckly, the price to be able to implement GPU GPGPU could not be reached by the majority of the community. This research tried to emulate GPGPU on GPU with Shader Model 2.0a support which is a standard GPU. Vector Space Model is used as a case study because it is easy to implement. Information retrieval computation done in parallel by the CPU and GPU. Process in the GPU is divided into three, namely: multiplication, addition, and sorting. Odd-even transition sort algorithms used to sort the most relevant documents. The results showed that the emulation GPGPU on GPU with Shader Model 2.0a support able to retrieve the same results with the results retrieved by the CPU. However, this emulation can not produce the expected performance, even the GPU requires more memory than the CPU. Keyword: GPGPU, GPU Computing, Vector Space Model, Odd-Even Transition Sort
Keyword: