Judul: Kadar Glikodelin-A pada Siklus Reproduksi Tikus Putih (Rattus Norvegicus) Betina Setelah Insersi Intra Uterine Device Lippes Loop (IUD-LL).
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kadar glikodelin-A serum dalam setiap fase siklus reproduksi setelah insersi IUD-LL. Penelitian ini menggunakan 12 ekor tikus Sparque-Dawley yang dibagi kedalam 4 kelompok siklus reproduksi. Setiap kelompok dibagi 3 tikus. Kelompok 1: proestrus, kelompok 2: estrus ,kelompok 3: metestrus, kelompok 4: diestrus. Insersi dilakukan setelah pemeriksaan siklus awal selama 5 hari. Serum darah diambil pre-insersi dan pasca-insersi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar glikodelin-A tidak berbeda pada setiap siklus reproduksi. Perbandingan kadar GdA sebelum dan sesudah insersi tidak berbeda nyata, perlakuan insersi tidak mempengaruhi kadar GdA dalam serum darah.
Keyword: Glikodelin-A, ELISA, IUD-LL, serum darah, tikus, siklus reproduksi.

Judul: Kadar Glikodelin-A Tikus Putih (Rattus norvegicus) Betina pada Siklus Reproduksi Berbeda
Abstrak: Glikodelin merupakan protein lipokalin utama pada inti reproduksi dengan beragam fungsi dalam kehadiran sel dan diferensiasinya. Glikodelin dikenal dengan protein endometrial yang terasosiasi dengan progesteron (PAEP). Tujuan penelitian untuk mengetahui tingkat glikodelin-A darah yang terkandung pada setiap siklus reproduksi tikus putih (Rattus norvegicus) betina yang berbeda, dengan mengukur kadar glikodelin-A di dalam darah melalui uji Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA). Penelitian ini menggunakan dua belas tikus Spraque-Dawley betina, yang terbagi dalam empat kelompok siklus reproduksi: proestrus, estrus, metestrus, diestrus. Penentuan panjang siklus reproduksi menggunakan vaginal smear. Hasil disajikan secara analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar glikodelin-A pada fase proliferatif memiliki konsentrasi yang lebih tinggi daripada fase folikular. Hal ini dipengaruhi oleh progesteron yang dihasilkan sebanding dengan tingkat sekresi glikodelin-A.
Keyword: ELISA, glikodelin-A, siklus reproduksi, tikus, vaginal smear.

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: