Judul: Klasifikasi Ekstrak Daun Tempuyung (Sonchus arvensis) Berdasarkan Pelarut Pengekstraksi Menggunakan Kemometrik.
Abstrak: Spektrum inframerah fourier transform (FTIR) ekstrak daun tempuyung (Sonchus arvensis) dengan pelarut pengekstraksi berbeda memiliki pola yang kompleks sehingga pengelompokkan secara langsung dan visual tidak mudah. Oleh karena itu diperlukan analisis kemometrik, seperti principal component analysis (PCA). Penelitian ini bertujuan mengelompokkan ekstrak daun tersebut dengan prapemrosesan berbeda. Spektrum FTIR dipraproses dan diklasifikasi dengan PCA. Kisaran bilangan gelombang yang diamati ialah 3200−2800 cm-1 dan 1800−400 cm-1. Ekstrak etanol 70% dan etanol p.a. berada pada sisi negatif komponen utama 1 (PC1), sedangkan ekstrak air, etanol 10%, 30%, dan 50% berada di sisi positif PC1. Prapemrosesan menghasilkan pengelompokan yang lebih baik dibandingkan tanpa prapemrosesan. Prapemrosesan terbaik yang mengelompokkan ekstrak berdasarkan PC secara jelas dan terpisah adalah kombinasi smoothing Savitzky-Golay, baseline, dan normalisasi mean. Kombinasi spektroskopi FTIR dengan kemometrik berpotensi sebagai suatu metode untuk mengelompokkan ekstrak daun tempuyung.
Keyword: pengelompokkan, prapemrosesan, principal component analysis, spektrum inframerah, tempuyung

Judul: Penentuan flavonoid total tempuyung, Sonchus arvensis L.  secara cepat dengan teknik spektroskopi inframerah dan kemometrik
Abstrak: Kehadiran spektrometer inframerah transformasi Fourier (FTIR) pada dasawarsa terakhir mampu meningkatkan aplikasi radiasi inframerah untuk analisis kuantitatif contoh yang rumit. Penelitian ini menggunakan teknik spektroskopi FTIR dan kemometrik sebagai alternatif metode analisis kandungan flavonoid total tempuyung (Sonchus arvensis L.). Analisis dilakukan secara cepat menggunakan serbuk tempuyung tanpa proses pemisahan terlebih dahulu. Serbuk contoh tempuyung dari tiga tempat tumbuh yang berbeda dianalisis dengan FTIR. Informasi spektrumnya (spektrum asli dan spektrum hasil proses pendahuluan dengan dan tanpa segmentasi) diolah dengan teknik kemometrik analisis komponen utama (principal component analysis, PCA) dan proyeksi struktur laten (partial least square, PLS). PCA digunakan untuk mengelompokkan tempuyung berdasarkan perbedaan tempat tumbuhnya, sedangkan PLS digunakan untuk membangun model prediksi flavonoid total tempuyung. Pengelompokan dan pembentukan model prediksi flavonoid total tempuyung yang cukup baik dihasilkan dari data spektrum hasil proses pendahuluan pada kisaran bilangan gelombang 3751-2815 cm-1. PCA mengekstraksi data spektrum segmen ini menjadi tujuh komponen utama pertama yang menggambarkan 99% total variasi tempuyung. Model regresi PLS dari segmen ini cenderung lebih stabil daripada model yang lain. Model ini dapat digunakan untuk memprediksi flavonoid total contoh tempuyung yang belum diketahui (r kalibrasi = 0.974, r validasi = 0.742, RMSEC = 0.023, RMSEP = 0.076, SEC = 0.023, bias kalibrasi = 0.000, SEP = 0.078, bias prediksi = -0.001, dan jumlah komponen utama = 7).
Keyword: 

Judul: Dynamical System of Hepatitis B in Three Groups with Vaccination
Abstrak: The aim of this study is to modify the hepatitis B transmission model in three age groups involving vaccination from the model conducted by Zhoe and Zhang.The method used is to analyze the stability of the fixed point and its basic reproduction number (R_0). Performed stability analysis and numerical simulation to see population dynamics. Next, a sensitivity analysis of the parameters was carried out to see its effect on R_0. From the analysis obtained two fixed points, namely non-endemic and endemic fixed points. Non-endemic fixed points are locally asymptotically stable if R_0 <1 Meanwhile, the endemic fixed point is locally asymptotically stable if R_0 > 1. Hepatitis vaccination affects the number of susceptible population, because the more successful the vaccination, the smaller the number of susceptible populations so that the smaller the population will be infected.
Keyword: Dynamic, Hepatitis B, Vaccine, Mathematical model