Judul: Aktivitas antioksidasi dan antikanker ekstrak kulit batang langsat [Lansium domesticum L.]
Abstrak: Kematian akibat kanker di Amerika Serikat menempati posisi kedua setelah penyakit jantung. Diperkirakan satu dari tiga orang di AS mengalami perkembangan kanker dalam tubuhnya (Cooper, 1993). Kanker menyebabkan lebih dari 500.000 kematian tiap tahun di Amerika Serikat (Katzung, 1995). Insiden kanker di Indonesia diperkirakan 100 per 100.000 penduduk per tahun atau sekitar 200.000 penduduk per tahun (Puspitasari et al. 2003). Akhir-akhir ini upaya pengobatan kanker dengan kemoterapi banyak dilakukan. Bahan kemoterapi dari tumbuhan mempunyai prospek sebagai penghambat kanker yang lebih sedikit efek sampingnya. Distribusi senyawa fitokimia yang memiliki aktivitas antikanker sangat luas dalam tumbuhtumbuhan. National Cancer Institute melakukan skreening sekitar 114.000 ekstrak tumbuhan dari tahun 1960 sampai 1982 dan menemukan sekitar 35.000 sampel tumbuhan memiliki aktivitas antikanker. Tahun 1991 sekitar 28.000 sampel tumbuhan dari seluruh dunia telah dikoleksi karena memiliki aktivitas antikanker. Sekitar 62 % dari 87 jenis obat antikanker berasal dari bahan alam (Cragg, 1993).
Keyword: 

Judul: Aktivitas anti tumor ekstrak etanol selaginella pada sel  tumor kelenjar mamari mencit (Mus musculus) C3H.
Abstrak: Di Indonesia diperkirakan setiap tahun terdapat 100 penderita kanker baru dari setiap 100.000 penduduk. Pada tahun 2005 penyakit kanker menempati urutan ke 3 penyebab kematian di Indonesia. Banyak usaha dilakukan untuk mencegah dan mengobati penyakit kanker. Pengobatan medis seperti kemoterapi, pembedahan, dan penyinaran bukanlah pilihan yang diminati pasien karena biaya mahal dan efek samping yang tidak diinginkan. Oleh karena itu perlu adanya alternatif pencegahan dan pengobatan kanker yang aman dan mudah tersedia dengan memanfaatkan dan mengkonsumsi bahan alami yang tumbuh di sekitar tempat tinggal penderita kanker.
Keyword: anti tumor, ekstrak etanol selaginella, sel tumor, kelenjar mamari, Mus musculus

Judul: Pemodelan chord pada piano menggunakan metode fuzzy learning vector quantization
Abstrak: Seorang pemain piano pemula maupun autodidak umumnya belum melalui tahap latihan yang baik sehingga kemampuan untuk mengenali chord yang dimiliki masih kurang. Oleh karena itu, suatu sistem yang dapat mengenali chord untuk membantu proses pemahaman chord yang dimainkan dibutuhkan. Penelitian ini memodelkan chord yang terdiri atas 3 nada (triad) ke dalam beberapa kelas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 24 chord mayor dan minor. Data training dan data testing divariasikan dalam 4 model menggunakan 5-fold crossvalidation. Ekstraksi ciri akan dilakukan dengan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients, dan klasifikasi akan dilakukan dengan metode Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Pemodelan FLVQ dilakukan dengan melakukan variasi pada learning rate serta koefisien fuzzyness. Penelitian ini telah berhasil membentuk model FLVQ dengan akurasi rata-rata 79.38% serta akurasi maksimum 100%. Akurasi maksimum dicapai dengan nilai learning rate α sebesar 0.05 dan koefisien fuzzyness β sebesar 0.05 menggunakan epoch sebanyak 20 pada FLVQ model 2.
Keyword: chord, FLVQ, MFCCs, modeling, note.