Judul: Solvent Extraction Optimization of Bungur Leaf and Bark and Their Inhibitory Activity against Cyclooxygenase 2.
Abstrak: Inflamasi merupakan respons perlindungan normal terhadap cedera jaringan. Pengujian terhadap aktivitas antiinflamasi dapat dilakukan secara in vitro dengan metode inhibisi terhadap enzim siklooksigenase 2 (COX-2) menggunakan ekstrak daun dan kulit batang bungur (Langerstroemia speciosa (L.) Pers). Penelitian ini bertujuan melakukan optimisasi pelarut akuades dan etanol 30% untuk mendapatkan rendemen terbaik dan melihat potensi daun dan kulit batang bungur sebagai antiinflamasi. Rendemen tertinggi diperoleh pada ekstrak etanol 30% kulit batang, yaitu sebesar 18,13%. Pengujian daya inhibisi terhadap COX-2 dari ekstrak akuades dan etanol 30% daun dan kulit batang bungur dibuat pada rentang konsentrasi 10–100 µg/mL lalu dibandingkan dengan obat sintetis yang biasa digunakan sebagai antiinflamasi, yaitu diklofenak. Daya inhibisi terhadap COX-2 tertinggi ditunjukkan oleh ekstrak akuades kulit batang, yaitu sebesar 51,30%, sedangkan daya inhibisi diklofenak mencapai 93,43%. Nilai IC50 yang diperoleh dari ekstrak akuades kulit batang tergolong aktif, yaitu sebesar 96,51 µg/mL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tanaman bungur memiliki potensi sebagai antiinflamasi.
Keyword: antiinflammatory, bungur, COX-2, inhibitor, Langerstroemia speciosa

Judul: Molecular docking of flavonoid compounds in bay leaf (Syzygium polyanthum) on the cyclooxygenase-2 as an anti-inflammatory
Abstrak: Inflamasi adalah suatu respon yang disebabkan oleh kerusakan pada jaringan. Obat antiinflamasi memiliki banyak efek samping sehingga dilakukan pengembangan antiinflamasi dari bahan alam. Daun salam memiliki kandungan flavonoid yang diketahui mempunyai aktivitas antiinflamasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis interaksi molekuler dan daya inhibisi senyawa flavonoid daun salam pada COX-2 sebagai antiinflamasi. Metode dalam penelitian ini menggunakan senyawa flavonoid daun salam yang ditambatkan pada reseptor enzim COX-2 kode PDB: 4OTJ dengan menggunakan aplikasi YASARA structure. Sisi katalitik pada COX-2 yaitu Tyr 385 dan Ser 530. Hasil penelitian menunjukkan 3 senyawa aktif terbaik yang berpotensi sebagai inhibitor enzim COX-2 berdasarkan analisis energi bebas ikatan (ΔG), konstanta disosiasi (Kd), interaksi ligan-reseptor, uji bioavailabilitas dan toksisitas, yaitu delfinidin, kuersetin dan mirisitrin. Senyawa tersebut merupakan senyawa terbaik yang dapat berpotensi sebagai inhibitor COX-2 berdasarkan parameter yang dianalisis. Ligan yang memiliki energi ikatan yang terendah secara berturut adalah delfinidin (∆G -10,03 kkal/mol), kuersetin (∆G -9,75 kkal/mol), dan mirisitrin (∆G -9,70 kkal/mol).
Keyword: anti-inflammatory bay leaves, cyclooxygenase-2, molecular docking

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