Judul: Uji toksisitas bubuk ekstrak kompleks Cu-turunan klorofil (Na-Cu-Klorofin) daun cincau hijau (Premna oblongifolia Merr.) sebagai bahan baku suplemen makanan
Abstrak: Suplemen makanan berbasis klorofil banyak beredar di Indonesia, yang diyakini dapat membantu meningktkan kesehatan, dimana hampir semua merupakan impor dan berharga mahal. Sebagai negara tropis, Indonesia memiliki ketersediaan sumber-sumber klorofil dari tanaman sangat besar. Oleh karena itu, eksplorasi terhadap sumber-sumber klorofil perlu dikembangkan untuk dijadikan bahan baku suplemen makanan. Manfaat klorofil dan turunannya bagi kesehatan antara lain: antioksidan antimutagenik, menurunkan serum kolesterol dan trigliserida, meringanlan konstipasi kronis.
Keyword: 

Judul: Karakteristik fisiko-kimia dan uji toksisitas bubuk Cu-turunan klorofil (Cu-Chlorophyllin) daun murbei (Morus alba L.) sebagai prototipe bahan suplemen makanan
Abstrak: Klorofil dan beberapa turunannya memiliki manfaat untuk meningkatkan kesehatan, sehingga bisa dimanfaatkan sebagai suplemen makanan (Hendler & Rorvik 2001; Prangdimurti 2007; Limantara 2009). Klorofil memiliki sifat labil dan mudah berubah menjadi bentuk turunannya jika terkena cahaya, panas, oksigen dan degradasi kimia (Gross 1991). Oleh sebab itu perlu dilakukan proses penambahan Cu sehingga membentuk Cu-turunan klorofil yang lebih stabil (Hendry & Houghton 1996). Sumber klorofil yang digunakan adalah daun murbei (Morus alba L.) varietas Kanva dengan kandungan klorofil sebanyak 844 ppm (Kusharto et al 2008). Budidaya tanaman murbei di Indonesia telah lama dilakukan, khususnya untuk pakan ulat sutera. Namun peternakan ulat sutera umumnya baru menghasilkan produk berupa kokon sebagai bahan baku produksi benang sutera yang harga jualnya relatif rendah. Penelitian ini secara umum bertujuan untuk menganalisis karakteristik fisiko-kimia dan uji toksisitas bubuk Cu-turunan klorofil (Cu-Chlorophyllin) daun murbei (Morus alba L.) sebagai prototipe bahan suplemen makanan.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Space Time Autoregressive (Star) Dan Generalized Space Time Autoregressive (Gstar) Melalui Metode Autoregressive (Ar) Dan Vector Autoregressive (Var).
Abstrak: Pemodelan merupakan proses penyederhanaan suatu kejadian. Salah satu tujuan pembuatan model adalah peramalan. Model yang baik, yaitu model yang mampu menjelaskan keseluruhan data dalam bahasa yang sederhana. Peramalan yang baik, yaitu berasal dari pemodelan yang benar, artinya ketepatan peramalan tergantung pada proses pembuatan model. Proses pembuatan model dapat dilihat dari independensinya terhadap ruang dan waktu. Pengamatan terhadap suatu kejadian seringkali tidak hanya dilihat dari data deret waktu di satu lokasi saja, namun juga dilihat pada beberapa lokasi. Data seperti inilah yang disebut dengan data panel (space time). Pada dasarnya, data panel merupakan gabungan antara data lintas individu/lokasi dan data deret waktu. Contoh dari pemodelan data panel yaitu Space Time Autoregressive (STAR) dan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Kendala yang dihadapkan pada identifikasi model STAR dan GSTAR adalah penentuan ordo ruang dan ordo waktu. Penentuan ordo ruang dan waktu biasanya menggunakan kajian latar belakang teori sesuai studi kasus yang digunakan. Penentuan ordo ruang ini akan menentukan jumlah bobot lokasi yang akan digunakan. Pada penelitian ini akan dibatasi dengan bobot matriks Queen Contiguity dengan ordo ruang sebesar 1, yaitu dianggap tetangga lokasi terdekatlah yang mempengaruhi peubah yang diamati. Tujuan dari penelitian ini adalah penentuan ordo waktu dari STAR dan GSTAR yang didekati ordo waktu AR di masing-masing lokasi dan ordo waktu VAR di semua lokasi secara simultan. Selain itu penelitian ini akan membahas evaluasi metode AR, VAR, STAR, dan GSTAR dengan memperhatikan ordo waktu autoregressive yang sama dan berbeda di setiap lokasi. Data yang digunakan adalah data hasil simulasi. Metode yang digunakan yaitu dengan membangkitkan data pola autoregressive stasioner ordo satu, AR(1) untuk ordo waktu yang sama serta ordo satu dan dua, AR(1) dan AR(2) untuk ordo waktu yang berbeda dengan parameter tertentu yang stasioner. Lokasi yang dibangkitkan berjumlah 3 dengan masing – masing mempunyai 100 series waktu, 10 persen data digunakan sebagai alat evaluasi antar metode, yaitu dengan mencari nilai Root Mean Square Error (RMSE) peramalan. Metode ini diulang sebanyak 100 kali untuk melihat kekonsistenan RMSE. Hasil didapatkan bahwa metode STAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu sama. Hal ini dapat dilihat dari frekuensi RMSE terkecil dari STAR yang paling banyak, yaitu sebanyak 37% di lokasi 1, 32% di lokasi 2, dan 32% di lokasi 3. Sedangkan metode GSTAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu berbeda, yaitu 22% di lokasi 1, 25% di lokasi 2, dan 31% di lokasi 3.
Keyword: Autoregressive, Generalized Space Time Autoregressive, Root Mean Square Error, Space Time Autoregressive, Vector Autoregressive