Judul: Rantai Markov Pada Bilangan Biner
Abstrak: Ranlai Markov {Xn} yang didefinisikan pada ruang peluang (n, P, P) dilllana n = (O,I],dan 'Fadalah cr-lapangan Borel, lllelllpunyai ekspansi biner X n = 0, dl(n) din).. n = I, 2, ... Mengkonstruksi rantai Markov ini diawali dengan memilih sembarang bilangan ..Y o di (0,1], nyatakan bilangan Xo dalam ekspansi biner Xo =0, diD) diD) ... d~O) ... dimana { d~O) ,n = 1,2, ... } adalah barisan nol dan satu. Peubah acak XI ditentukan oleh .Xo dan asumsi berikut.
Keyword: 

Judul: Kajian Model Hidden Markov Diskret dengan Algoritme Rabiner dan Aplikasinya pada DNA
Abstrak: Setiap kejadian berkaitan erat dengan penyebab kejadian. Jika penyebab kejadian tersebut tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov, maka pasangan kejadian dan penyebabnya dapat dimodelkan dengan model Hidden Markov (Hidden Markov Model, HMM). Model Hidden Markov (X, Y) adalah sebuah model yang dibangun oleh rantai Markov X = {Xk;k E N} yang tidak diamati, serta proses observasi Y = {Ykik E N} yang dipengaruhi oleh X. Ciri model Hidden Markov adalah: {X} yaitu sebuah rantai Markov dengan ruang state berhingga Sx = {1,2,...,N} yang homogen dan ergodic. aij = P(Xk+1 = j |Xk = i), untuk i,j = 1,2, ... N. ANXN = (aij) adalah matriks transisi dari X dengan a¿; ≥ 0 N dan Σ=1αij = 1. π; = P(X₁ = j) dengan π = (π1,...,πN). π = E[X] dan memenuhi Aл = π dan Σ=1; = 1. {Ykik E N} yaitu sebuah proses observasi dengan ruang state Sy = {1, 2,..., M}. Proses {Xk, Yk; k E N}, dihubungkan oleh distribusi peluang bersyarat b; (j) = P(Yk = j |Xk = i), j = 1,2, ... M; i = 1,2, ..., N. BNXM = (b)), dengan b; (j) ≥ 0, 1 b; (i) = 1, untuk i = 1,2,..., N. Diasumsikan {YKIXk} saling bebas. Dari ketiga ciri tersebut, diperoleh karakteristik model Hidden Markov yaitu: 2 λ = (A, B, π). Diberikan barisan observasi y₁, Y2, ... Yk; Yk € Sy untuk k = 1,2,..., K dan λ = (A, B, π). Masalah dasar dari model Hidden Markov, yaitu: 1. Menghitung peluang munculnya barisan observasi y1, V2, ... YK- 2. Memilih barisan state yang memaksimumkan peluang observasi. 2. Memilih barisan state yang memaksimumkan peluang observasi. 3. Melakukan pendugaan terhadap parameter-parameter model Hidden Markov λ = (A, B, π), sehingga P(Y₁ = 1, ..., YK = уK2) maksimum. Solusi dari 3 masalah di atas berturut-turut dapat diperoleh dengan algoritme forward, algoritme Viterbi dan algoritme Baum-Welch re-estimation (Rabiner 1989). Didefinisikan peubah forward, a (j) = P(Y₁ = Y1, ..., Yk = Yk, Xk = j|λ). Dengan induksi, ak (j) dapat dihitung sebagai berikut: 1. Inisialisasi: a₁(j) = P(Y₁ = Y₁, X1 = jλ) = πjbj(y1), j = 1,2,... N. 2. Induksi: ak+1) = P(Y₁ = Y1,..., Yk+1 = Yk+1, Xk+1 = jλ) = [=1 αk (i) αij]bj (k+1), j = 1,2, ... N; 1 ≤ k ≤ K − 1. Li=1 3. Terminasi: P(Y₁ = Y1,..., YK = Yk|2) = Σ=1 P(Y₁ = Y1,..., YK = YK, XK = j]) = Σ=1αk(j) K Pada masalah kedua, akan dipilih barisan state {x}=1 sehingga P(Y₁ = y1,..., YK = YK, X1 X1, ..., XK = xx 2) adalah maksimum. Didefinisikan, Sk (j) = maxx1,x2, xk-1 P(Y1 = Y1, ..., Yk = Yk, X1 X1, ..., Xk = j|λ). = Barisan yang menghasilkan (i) yaitu, j) = arg maxi=1,...,N Sk-1 (i)αij......dst
Keyword: Markov chain, discrete hidden Markov model, forward algorithm, Viterbi algorithm, Baum-Welch algorithm

Judul: Durability of Specific Immunoglobulin (Ig) Y Againts Influenza and Covid-19 in Sunscreen
Abstrak: The benefit of specific immunoglobulin Y (Ig Y) as an active ingredient in personal care products such as sunscreen has not been properly studied. Our study aims to evaluate the reliability of specific IgY against influenza and the COVID-19 virus in a sample sunscreen product. Specific IgY influenza and COVID-19 viruses were inserted in the sample sunscreen at two concentrations of 0.1% and 0.25%. Three treatments were observed: control (C) sunscreen without IgY, treatment 1 (T1) sunscreen with 0.1% IgY, and treatment 2 (T2) sunscreen with 0.25% IgY. Organoleptic observations were carried out to monitor changes in aroma, color, and texture, and sunscreen sampling was done every week for 6 weeks. The durability of IgY was evaluated using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and a neutralization assay. Organoleptic observation from weeks 1 to 6 showed consistency in its aroma, color, and texture. Enzyme-linked immunosorbent assay and neutralization assay (NA) results of the T1 and T2 groups showed negative results except for sample T1 at week 5, which showed a positive result in the Influenza A ELISA. Based on the results, it seems that IgY concentrations of 0.1% or 0.25% were not optimal. However, this negative result might be due to low concentration of the IgY and the presence of beeswax, which inhibits IgY and causes it to dissolve in distilled water, thus preventing it from being detected in the assay.
Keyword: Immunoglobulin Y, Sunscreen, Influenza, COVID-19, Biological Activity