Judul: Efikasi Minyak Beriodium Dosis Rendah Ditambah Beta Karoten Untuk Menanggulangi Gaki Pada Ibu Hamil Di Daerah Endemik
Abstrak: Latarbelakang. Ibu hamil yang menderita Gangguan Akibat kekurangan Iodium (GAKI) menyebabkan transfer iodium pada janin rendah sehingga janin akan mengalami kekurangan hormon tiroid. Kondisi seperti ini akan meningkatkan risiko bayi lahir dengan hipotiroid kongenital yang selanjutnya akan menyebabkan defisit Intelligent Quotient (IQ) sebesar 13,5 poin. Dampak jangka panjangnya akan menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas rendah. Program Pemerintah untuk menanggulangi hal ini salah satunya adalah dengan distribusi kapsul minyak beriodium yang berdosis 200 mg dan diberikan 1 kali selama hamil. Intervensi dilakukan sejak dini yaitu mulai janin masih dalam kandungan. Diduga dosis iodium sebesar 200 mg belum efektif dalam menurunkan prevalensi GAKI pada ibu hamil. Tujuan. Penelitian ini bertujuan pertama, mempelajari pengaruh pemberian suplemen minyak iodium dosis rendah dan minyak iodium dosis rendah+ beta karoten pada ibu hamil terhadap perubahan serum TSH, Free T4, vitamin A, ekskresi iodium urin (EIU) pada masa nifas. Kedua, mempelajari pengaruh pemberian suplemen minyak iodium dosis rendah dan minyak iodium dosis rendah+ beta karoten pada ibu hamil di daerah GAKI terhadap tumbuh kembang bayi dan kadar TSH bayi neonatal.
Keyword: 

Judul: Sintesis Minyak Beriodium Kaya Beta Karoten Dari Minyak Sawit Merah dan Efikasinya Terhadap Pencegahan Defisiensi Iodium
Abstrak: Gangguan Akibat Kekurangan Iodium (GAKI) masih merupakan salah satu masaiah gizi utama di Indonesia. Hasil survei pemetaan GAKI (Depkes, 19981, menunjukkan bahwa 53,8 juta (27,5 %) anak sekofah dasar di Indonesia yang tinggal di daerah endemik GAKI d e n p nilai Total Goitre Rate (TGR) adalah 5 - 2 30 %. Untuk tujuan pencegahan dan pengobatan, selama ini di daerah endemik GAKI digunakan minyak beriodium dengan bahan dasar minyak kacang tanah (Yodiol).
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: