Judul: Debrominasi Difenil Eter Terpolibrominasi serta Isolasi dan Elusidasi Theonellapeptolide Id dari Spons Laut Theonella swinhoei.
Abstrak: Pencarian senyawa aktif dapat difokuskan pada eksplorasi reaksi kimia dan isolasi dari sumber hayati laut untuk bahan obat baru. Penelitian ini bertujuan memodifikasi senyawa mayor 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)fenol 1 melalui reaksi debrominasi, serta mengisolasi dan mengelusidasi struktur molekul aktif spons laut Theonella swinhoei asal Sulawesi Selatan. Berdasarkan elusidasi resonansi magnetik inti (NMR) proton (1H), produk reaksi debrominasi didapatkan sebagai senyawa 4 dan senyawa campuran 5−6 (nisbah 1:1) dengan rendemen masing-masing 1.95%. Lapisan etil asetat (EtOAc) T. swinhoei (5.8924 g) memiliki sitotoksik ampuh terhadap sel kanker MCF-7. Fraksionasi lapisan EtOAc menghasilkan 16 fraksi A−P. Rekristalisasi fraksi G menghasilkan senyawa 7 (36.9 mg) yang dielusidasi sebagai theonellapeptolide Id (C70H125O16N13) berdasarkan data gabungan spektroskopi massa resolusi tinggi dan NMR multidimensi. Berdasarkan pustaka, senyawa 7 dianggap sebagai senyawa sitotoksik yang baik terhadap berbagai sel kanker.
Keyword: elusidasi struktur, reaksi debrominasi, Theonella swinhoei, theonellapeptolide Id

Judul: Modifikasi Sintesis Difenil Eter Terpolibrominasi menggunakan Reksi Metilasi: Hubungan StrukturAktivitas Antibiotik
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mendapatkan produk modifikasi sintesis senyawa mayor 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)fenol 3 dan 2,3,5-tribromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)fenol 4 dari spons Indonesia Lamellodysidea herbacea melalui reaksi metilasi parsial dan total dengan trimetilsilildiazometana. Berdasarkan gabungan data elusidasi struktur menggunakan UV-Vis, FTIR, LC-MS, NMR, dan kristalografi sinar-X dapat diidentifikasi senyawa 57 merupakan 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)anisola (5A), 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)fenol (5B), 2,3,4,5-tetra-bromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)anisola (6), dan 2,3,5-tribromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)anisola (7). Struktur PBDE yang diperoleh selanjutnya dievaluasi dengan bakteri Gram-positif S. aureus ATCC 6538 pada konsentrasi 0.311.25 μg/disk, dan memberikan aktivitas terbaik pada senyawa 3, yaitu 12.5 ± 0.714.0 ± 0.0 mm. Dapat disimpulkan bahwa kehadiran 2 gugus fenol pada senyawa PBDE berperan penting untuk aktivitas antibakteri.
Keyword: antibacterial, structure elucidation, X-ray crystallography, PBDE

Judul: Modelling National Area Harvested of Paddy Using GARCH Methods (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) Model.
Abstrak: Time series data of national area harvested of paddy has high volatility and non homogeneous variance. A time series data with non homogeneous variance at time is called time series data with conditional heteroscedasticity. Time series analysis methods that can be used to overcome heteroskedasticity are GARCH models. However, the data of area harvested of paddy contained in the possibility of asymmetric volatility. To overcome the influence of asymmetry, some asymmetry GARCH models can be used, such as: exponential asymmetric GARCH model (EGARCH), quadratic asymmetric GARCH model (QGARCH), T-GARCH model, and non-linear asymmetry GARCH model (NAGARCH). This study aims to model the national area harvested of paddy by incorporating elements of varians heterogeneity and the influence of asymmetry on its data using five types of symmetry, asymmetry, and non-linear GARCH models, and find the best models of those five types of GARCH models. Model for national area harvested of paddy are ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2) and ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2). Based on the mean absolute percentage error (MAPE) value to twenty two periods ahead, ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2) better than ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2) but MAPE values for both models is quite high because there is some predicted value deviates quite far from the actual value. However, the value of MAPE to twelve periods ahead is low, 16.88% for ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2). Furthermore, based on the value of mean absolute deviation (MAD) and mean square error (MSE), ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ QGARCH(1,2) also seems to be the better model than ARIMA(2,0,0)(1,1,0)12 ‒ GARCH(1,2). Thus, it can be concluded that the quadratic GARCH model is a fit model of national area harvested of paddy with a fairly good prediction results.
Keyword: time series data, area harvested, GARCH, asymmetric