Judul: Peranan Tiosianat dalam Dinamika Iodin dalam Tubuh Tikus Kekurangan Iodin
Abstrak: Gangguan akibat kekurangan iodin (GAKI) merupakan masalah kesehatan yang belum tertanggulangi dengan baik. Semakin tinggi tingkat kekurangan iodin maka makin banyak komplikasi GAKI. Penelitian ini bertujuan untuk (1). Mengetahui peranan tiosianat dalam dinamika iodin dalam tubuh tikus, (2). Mengetahui pengaruh dosis KCN yang diberikan pada tikus terhadap kecepatan terjadinya perubahan dinamika iodin dalam tubuh tikus , (3). Mengetahui peranan fortifikan KIO3 dalam dinamika iodin dalam tubuh tikus , (4). Mengetahui hubungan antara dosis KCN dalam ransum dan perubahan dinamika iodin dalam tubuh tikus, dan (5). Mengidentifikasi dampak fisiologis kekurangan iodin akibat peranan tiosianat (KCN) pada tubuh tikus.
Keyword: 

Judul: Uji biologis iodium dari rumput laut dan pengaruhnya terhadap kemampuan belajar tikus percobaan
Abstrak: Kecerdasan merupakan salah satu parameter penting untuk menentukan kualitas sumberdaya manusia. Potensi kecerdasan anak akan tenvujud bila didukung oleh kondisi lingkungan yang memadai serta berbagai faktor lain. Salah satu faktor pendukung adalah status gizi ibu terutama pada periode kehamilan hingga usia anak mencapai tiga tahun. Status gizi yang baik berkaitan erat dengan kemampuan organ otak secara utuh dan sempurna, baik struktur maupun fungsinya. Salah satu zat gizi yang sangat berperan penting terhadap kecerdasan adalah iodium yang temasuk dalam komponen truce element. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh konsumsi rumput laut (Euclzeuma cottoniij sebagai sumber iodium terhadap kemampuan belajar tikus percobaan. Selain itu dalam penelitian ini akan dilihat daya serap dan retensi iodium serta pengaruh pemberian iodium terhadap pertambahan jumlah sel neuron otak tikus dan kmlitas anak yang dilahlrkan dari induk tikus perlakuan. Untuk mencapai tujuan dari penelitian ini, maka dilakukan pembagian tikus dalam empat perlakuan yaitu tanpa KI-TRL 0%, KI-1'RL 0%, tanpa KI-TRL 5% dan tanpa KI-TRL 10%. Penelitian ini dilakukan dalam tiga tahap, yaitu penelitian pendahuluan, tahap satu dan penelitian tahap dua. Pada penelitian pendahuluan dilakukan pembuatan dan analisis kimiawi tepung rumput laut serta pembuatan ransum perlakuan. Penelitian tahap satu meliputi pengamatan pertumbuhan tikus, pengujian daya serap serta retensi iodium, pengamatan jumlah sel neuron otak dan pengukuran kemampuan belajar tikus. Sedangkan penelitian tahap dua dilakukan pengamatan terhadap halitas anak yang dilahirkan dari induk perlakuan yang meliputi jumlah, berat lahir anak tikus serta pertambahan berat badan selama 26 hari, berat dan volume otak, jumlah sel neuron otak kiri pada anak tikus umur satu hari dan 30 hari serta pengukuran kemampuan belajar anak tikus umur 30 hari. Pada penelitian pendahuluan, diperoleh data analisis proksimat tepung rumput laut Euclzeunzu cottonii dalam persen berat kering yaitu kadar abu 5.11%, lemak 1.47%, protein 5.43%, karbohidrat 87.99%, serat pangan larut 38.77%, serat pangan tidak lamt 43.17%, total serat pangan 81.94% dan kadar iodium 54.59 ppm. Ransum perlakuan meiniliki kadar iodium untuk perlakuan tanpa KITRL 0%; KI-TRL 0%; tanpa KI-TFU 5% dan perlakuan tanpa KI-TRL 10% secara berturut-turut yaitu 5.78 ppm, 23.05 ppm, 22.96 ppm dan 37.76 ppm. Perbedaan kadar iodium pada ransum mengakibatkan perbedaan daya serap dan retensi pada tubuh tikus percobaan. Rata-rata retensi iodium per han masingmasing perlakuan yaitu 43.75 kg untuk perlakuan tanpa KI-TRL 0%; 242.33 kg untuk KI-TRL 0%; 190.73 kg untuk tanpa KI-TRL 5% dan 358.09 Lg untuk tikus tanpa KI-TRL 10%.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: