bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Uji Aktivitas Antibakteri Ekstrak Etanol Kulit Melinjo (Gnetum gnemon L.) terhadap Pertumbuhan Bakteri Propionibacterium acnes
Authors: Rodhiatul Jurdillah  , Vinda Maharani Patricia  , Kiki Mulkiya Yuliawati  
Published: September 2022

Abstract. Acne can occur due to increased production of excess sebum, causing inflammation due to the activity of the bacteria Propionibacterium acnes. Propionibacterium acnes is one of the bacteria that causes acne which has an important role in the pathogenesis of acne. This study was conducted to determine the antibacterial activity of melinjo (Gnetum gnemon L.) fruit peel ethanol extract against the growth of Propionibacterium acnes, find out at what concentration can provide antibacterial activity of melinjo (Gnetum gnemon L.) fruit peel ethanol extract against the growth of Propionibacterium acnes. Extraction was made by maceration method use 96% ethanol. The results of the group identification test showed that the ethanolic extract of melinjo fruit peel was thought to have a class of compounds as antibacterial, namely polyphenols, flavonoids, saponins as well as monoterpenes and sesquiterpenes. Tests were carried out using the agar diffusion method with wells at several concentrations. The concentrations used were 10%, 15%, 20%, 25%, 50% and 80%. The test results showed that the ethanol extract of melinjo fruit peel formed an inhibition zone at a concentration of 80% with an inhibitory diameter of 13,69 mm.
Abstrak. Jerawat dapat terjadi akibat peningkatan produksi sebum yang berlebih sehingga menyebabkan terjadinya inflamasi karena aktivitas dari bakteri Propionibacterium acnes. Bakteri Propionibacterium acnes merupakan salah satu bakteri penyebab jerawat yang memiliki peranan penting dalam patogenis jerawat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aktivitas antibakteri dari ekstrak etanol kulit buah melinjo (Gnetum gnemon L.) terhadap pertumbuhan bakteri Propionibacterium acnes, mengetahui pada konsentrasi berapa yang dapat memberikan aktivitas antibakteri dari ekstrak etanol kulit buah melinjo (Gnetum gnemon L.) terhadap pertumbuhan bakteri Propionibacterium acnes. Ekstraksi dibuat dengan metode maserasi menggunakan etanol 96%. Hasil uji identifikasi golongan senyawa menunjukkan bahwa ekstrak etanol kulit buah melinjo diduga memiliki golongan senyawa sebagai antibakteri yaitu polifenol, flavonoid, saponin serta monoterpena dan sesquiterpena. Pengujian dilakukan menggunakan metode difusi agar dengan sumuran pada beberapa konsentrasi. Konsentrasi yang digunakan sebesar 10%, 15%, 20%, 25%, 50% dan 80%. Hasil pengujian menunjukan bahwa pada ekstrak etanol kulit buah melinjo terbentuk zona hambat pada konsentrasi 80% dengan diameter hambat 13,69 mm.
Uji Sitotoksik Fraksi dan Ekstrak Batang Kayu Bajakah (Uncaria sp.) Menggunakan Metode Brine Shrimp Lethality Test (BSLT)
Authors: Mochamad Farhan Fadilah Zein  , Siti Hazar  , Suwendar  
Published: September 2022

Abstract. The Bajakah Tampala plant is known by another name Uncaria sp. empirically by the people of the interior of the island of Borneo, the Bajakah tampala plant (Uncaria sp.) is used as a stamina enhancer and is often used as a cure for gout, diabetes, hypertension and other diseases. The plant is also used as an anticancer drug. The trunk of Bajakah tampala (Uncaria sp.) is thought to contain secondary metabolites that can be used as anticancer. This research was conducted with the aim to determine the secondary metabolite content of the tampala bajakah trunk (Uncaria sp.) and to determine the cytotoxic activity and the Lethal Concentration (LC50) value of the fraction and extract of the Bajakah stem (Uncaria sp.) against Artemia franciscana Kellogg shrimp larvae. using the Brine Shrimp Lethality Test (BSLT) method. The LC50 value was calculated using the probit analysis method. Furthermore, to prove this, it is necessary to conduct experiments and analyzes of the ethanol extract of the stems and the fraction of the stems. The cytotoxic effect of each extract and fraction was identified on the mortality percentage of Artemia franciscana Kellogg nauplii. and calculated the value of LC50 by probit analysis. The results showed that the ethanol extract was more toxic than the fraction with an LC50 value of 23.8416 ppm.
Abstrak. Tumbuhan Bajakah Tampala dikenal dengan nama lain Uncaria sp. secara empiris oleh masyarakat pedalaman pulau Kalimantan, tumbuhan bajakah tampala (Uncaria sp.) untuk penggunaan sebagai peningkat stamina dan sering digunakan sebagai obat asam urat, diabetes, hipertensi dan penyakit lainnya. Tumbuhan tersebut juga dimanfaatkan sebagai obat antikanker. Batang kayu bajakah tampala (Uncaria sp.) diduga mengandung senyawa metabolit sekunder yang dapat digunakan sebagai antikanker. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kandungan metabolit sekunder dari batang kayu bajakah tampala (Uncaria sp.) dan mengetahui aktivitas sitotoksik serta nilai Lethal Concentration (LC50) dari fraksi dan ekstrak batang kayu bajakah(Uncaria sp.) terhadap larva udang Artemia franciscana Kellogg. dengan metode Brine Shrimp Lethality Test (BSLT). Nilai LC50 dihitung menggunakan metode analisis probit. Selanjutnya untuk pembuktian ini perlu dilakukan percobaan dan analisis ekstrak etanol batang kayu dan fraksi batang kayu. Efek sitotoksik dari masing-masing ekstrak dan fraksi diidentifikasi terhadap persentase kematian nauplii Artemia franciscana Kellogg. dan dihitung nilai LC50 dengan analisa probit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak etanol lebih toksik daripada fraksi dengan nilai LC50 sebesar 23,8416 ppm.
Penetapan Kadar Abu Total dan Bobot Jenis Buah Tin (Ficus carica L.)
Authors: Nurzahra Aghnia , Mulqie Lanny , Hazar Siti 
Published: September 2022

Abstract. The fig plant is one of the plants that can be used as medicine, starting from the fruit, roots, and leaves which have benefits for treating various diseases, diseases such as digestion, respiratory disorders, cardiovascular disorders empirically and is thought to have anti-inflammatory effect, antispasmodic, antibacterial, antioxidant, antivirus, anthelmintic and others. To be able to be used as a medicinal plant that is not only efficacious, but also guaranteed safety and quality, it is necessary to standardize which is an effort to maintain the quality of medicinal raw materials that come from plants. Standardization consists of specific and non-specific parameters. Standardization that will be carried out in this study is non-specific parameters, namely total ash content and specific gravity. The purpose of this study was to determine the total ash content and types contained in figs (Ficus carica L.). The research method used is experimentally in the laboratory of the Islamic University of Bandung. The results obtained for the total ash content of 3.87% and specific gravity of 0.83
Abstrak. Tanaman tin merupakan salah satu tanaman yang dapat dijadikan sebagai tanaman obat, mulai dari buah, akar, dan daunnya memiliki manfaat untuk mengobati berbagai penyakit, seperti penyakit pada pencernaan, gangguan pernafasan, gangguan kardiovaskular secara empiris dan diduga memiliki efek antiinflamasi, antispasmodik, antibakteri, antioksidan, antivirus, antelmintik dan lainnya. Untuk dapat dijadikan suatu tanaman obat yang bukan hanya berkhasiat, tapi juga terjamin keamanan dan mutunya, maka perlu dilakukan standardisasi yang merupakan upaya dalam menjaga kualitas bahan baku obat yang sumbernya dari tanaman. Standardisasi terdiri dari parameter spesifik dan non spesifik. Standardisasi yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah parameter non spesifik yaitu kadar abu total dan bobot jenis. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui nilai kadar abu total dan bobot jenis yang terdapat pada buah tin (Ficus carica L.). Metode penelitian yang digunakan adalah secara eksperimental di laboratorium Universitas Islam Bandung. Hasil yang diperoleh untuk nilai kadar abu total sebesar 3,87% dan bobot jenis sebesar 0,83.
Kata Kunci: Bobot jenis, kadar abu total, buah tin.
Studi Literatur Potensi Beberapa Ekstrak Tumbuhan Mengandung Katekin sebagai Antihipertensi
Authors: Nurul Susanti  , Sri Peni Fitrianingsih  , Fetri Lestari  
Published: September 2022

Abstract. High blood pressure or hypertension is one of the risks of cardiovascular disease with a high prevalence of death. Hypertension is a condition in which blood pressure exceeds its normal value, namely systolic blood pressure of more than 140 mmHg and diastolic blood of more than 90 mmHg. There are compounds in plant extracts such as palm oil (Elaeis guineensis), red pine (Pinus densiflora Sieb. et Zucc), boysenberry (Rubus ursinus), tea (Camellia sinensis) and almond (Terminallia catappa) namely catechins that have potential to lower blood pressure by mechanisms such as ACEI (Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor). The research was conducted using a systematic literature review method in reputable journals using the keyword “Antihypertensive”, “Catechin as Antihypertensive”, “Catechin” and “Catechin as Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor”. The results of the literarute show that there are plant part that contain catechin compunds, namely leaves, bark, and seeds that have the potential to reduce blood pressure by inhibiting ACE (Angiotensin Converting Enzyme).
Abstrak. Tekanan darah tinggi atau hipertensi merupakan salah satu risiko penyakit kardiovaskular dengan prevalensi kematian yang cukup tinggi. Hipertensi merupakan kondisi dimana tekanan darah melebihi nilai normalnya yaitu tekanan darah sistolik lebih dari 140 mmHg dan tekanan darah diastolik lebih dari 90 mmHg. Terdapat senyawa dalam ekstrak tumbuhan seperti kelapa sawit (Elaeis guineensis), pinus merah (Pinus densiflora Sieb. et Zucc), boysenberry (Rubus ursinus), teh (Camellia sinensis), dan almond (Terminallia catappa) yaitu katekin yang memiliki potensi menurunkan tekanan darah dengan mekanisme seperti ACEI (Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor). Penelitian dilakukan dengan metode Systematic Literature Review (SLR) pada jurnal bereputasi dengan menggunakan kata kunci “Antihypertensive”, “Catechin”, “Catechin as Antihypertensive”, dan “Catechin as Angiotensin Converting Enzyme Inhibitor”. Hasil penelusuran literatur menunjukkan bahwa terdapat bagian-bagian tumbuhan yang mengandung senyawa katekin yakni daun, kulit kayu, kulit batang dan biji yang berpotensi menurunkan tekanan darah dengan menghambat ACE (Angiotensin Converting Enzyme).
Tinjauan Pustaka Metode Analisis Senyawa Hidrokuinon dalam Sediaan Krim
Authors: Shifa Fudjayanti  , Bertha Rusdi  , Farendina Suarantika  
Published: September 2022

Abstract. Whitening creams are in great demand by Indonesian women, but not all whitening creams use safe additives such as hydroquinone. Hydroquinone is an active ingredient that can control uneven pigment production to reduce or inhibit melanin formation. The use of hydroquinone in cosmetics should not exceed 0.02%. This study aims to determine the content and amount of hydroquinone (HQ) in facial whitening cream preparations on the market. Hydroquinone levels were tested using quantitative analytical methods such as High Performance Liquid Chromatography (HPLC), High Performance Thin Layer Chromatography-Densitometry (TLC-D), UV/Vis Spectrophotometry and Voltammetry. . Based on the measurement results, the validation parameters of each method that have been developed can be compared based on the accuracy value of 98.30-100%, precision of 0.81-0.97%, specific, LOD 0.14, LOQ 0.46 and linearity 0.9999, the best method is UVDS. Of all the samples that have been studied all positive contain hydroquinone.
Abstrak. Krim pemutih sangat diminati oleh wanita indonesia, tetapi tidak semua krim pemutih menggunakan bahan tambahan yang aman contohnya hidrokuinon. Hidroquinon merupakan bahan aktif yang dapat mengontrol produksi pigmen yang tidak rata untuk mengurangi atau menghambat pembentukan melanin. Penggunaan hidroquinon dalam kosmetik tidak boleh lebih dari 0,02%. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adanya kandungan dan jumlah kadar hidrokuinon (HQ) pada sediaan krim pemutih wajah yang beredar di pasaran. Pengujian kadar hidrokuinon dilakukan dengan menggunakan metode analisis kuantitatif seperti Kromatografi Cair Kinerja Tinggi (KCKT), Kromatografi Lapis Tipis Kinerja Tinggi-Densitometri (KLTKT-D), Spektrofotometri UV/Vis dan Voltametri. . Berdasarkan hasil pengukuran, parameter validasi dari setiap metode yang sudah dikembangkan dapat dibandingkan berdasarkan nilai akurasi 98.30-100%, presisi 0.81-0.97%, spesifik, LOD 0.14, LOQ 0.46 dan linearitas 0.9999, metode yang paling baik yaitu UVDS. Dari semua sampel yang telah diteliti semuanya positif mengandung hidrokuinon.
Regresi Robust Estimasi-M dengan Pembobot Huber dan Tukey Bisquare pada Data Tingkat Pengangguran di Indonesia Menurut Provinsi Tahun 2020
Authors: Azizah Ranty Julianti , Wachidah Lisnur 
Published: September 2022

Abstract. Regression analysis is a method to predict the value of dependent variable (Y) based on independent variable ( ), for that a regression model is needed. Regression model with Ordinary Least Square (OLS) is can’t be used if assumptions is violated. Unfulfilled assumptions can be caused by outliers that affect the regression model, both outliers in the independent variable ( ) and outliers in the dependent variable (Y). Robust regression is used so that the resulting regression model is Robust against outliers. One of the estimates from Robust regression is M-Estimator. The weights in the M-Estimator include of Huber and Tukey Bisquare. In this article, will discuss the M-Estimator Robust regression with Huber and Tukey Bisquare weighting on the unemployment rate data in Indonesia by province in 2020. The data includes the unemployment rate as the dependent variable (Y), the provincial minimum wage as the 1st independent variable. (X1), and the labor force as the 2nd independent variable (X2). Based on the research, it can be concluded that the M-Estimator with Tukey Bisquare weighting produces the best Robust regression model because the Adjusted R-square value of the Tukey Bisquare weighting is greater than the Huber weighting (45.88% > 44.34%) and the Residual Standard Error value (RSE) of the Tukey Bisquare weighting is smaller than the Huber weighting (1,214 < 1,345).
Abstrak. Analisis regresi merupakan suatu metode untuk memprediksi nilai variabel tak bebas (Y) berdasarkan variabel bebasnya ( ), untuk itu diperlukan model regresi. Model regresi dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) kurang tepat apabila terdapat pelanggaran asumsi. Asumsi yang tidak terpenuhi dapat disebabkan oleh adanya pencilan yang mempengaruhi model regresi, baik pencilan dalam variabel bebas ( ) maupun pencilan dalam variabel tak bebas (Y). Regresi Robust digunakan agar model regresi yang dihasilkan kekar (Robust) terhadap adanya pencilan. Salah satu estimasi dari regresi Robust yaitu Estimasi-M. Pembobot dalam Estimasi-M diantaranya pembobot Huber dan Tukey Bisquare. Dalam artikel ilmiah ini akan dibahas mengenai regresi Robust Estimasi-M dengan pembobot Huber dan Tukey Bisquare pada data tingkat pengangguran di Indonesia menurut provinsi tahun 2020. Data meliputi tingkat pengangguran terbuka sebagai variabel tak bebas (Y), upah minimum provinsi sebagai variabel bebas ke-1 (X1), dan angkatan kerja sebagai variabel bebas ke-2 (X2). Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa Estimasi-M dengan pembobot Tukey Bisquare menghasilkan model regresi Robust terbaik karena nilai Adjusted R-square dari pembobot Tukey Bisquare lebih besar daripada pembobot Huber (45,88% > 44,34%) dan nilai Residual Standard Error (RSE) dari pembobot Tukey Bisquare lebih kecil daripada pembobot Huber (1,214 < 1,345).
Fixed Effect Panel Spatial Durbin Error Model pada Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Barat Tahun 2017-2020
Authors: Amalia Tika , Wachidah Lisnur 
Published: September 2022

Abstract. The statistical method used to determine the causal relationship of the independent variable to the dependent variable that has a dependency relationship between observations or regions is the spatial regression method. One approach in Spatial Regression Analysis is the Spatial Durbin Error Model (SDEM). Spatial Durbin Error Model (SDEM) is a regression model that has a spatial lag on the error variable (ɛ) and also on the independent variable (X). In addition, because the data used consists of cross-sectional units and time series, a panel data model is used with one approach, namely the fixed effect. In this study, the data used is the Human Development Index (HDI) data in West Java Province by Regency/City in 2017-2020. The variable used in this study is the Human Development Index (Y) as the dependent variable. Average Length of School (X1), Poor Population (X2), Life Expectancy (X3), Per capita Expenditure (X4), and Number of Health Facilities (X5) as independent variables. Based on the analysis, the Adjusted R-Square value is 99.99% and the five independent variables directly affect the Human Development Index, while the variables that have a spatial effect are Average Length of School, Number of Poor Population, and Number of Health Facilities.
Abstrak. Metode statistika yang digunakan untuk menentukan hubungan sebab-akibat dari peubah bebas terhadap peubah tak bebas yang memiliki hubungan ketergantungan antar pengamatan atau wilayah adalah metode regresi spasial. Salah satu pendekatan dalam Analisis Regresi Spasial yaitu Spatial Durbin Error Model (SDEM). Spatial Durbin Error Model (SDEM) merupakan model regresi yang memiliki spasial lag pada variabel error (ɛ) dan juga pada variabel bebas (X). Selain itu, karena data yang digunakan terdiri dari unit cross-section dan time-series maka digunakan model data panel dengan salah satu pendekatan yaitu fixed effect. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Jawa Barat menurut Kabupaten/Kota tahun 2017-2020. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu Indeks Pembangunan Manusia (Y) sebagai variabel tak bebas. Rata-rata Lama Sekolah (X1), Penduduk Miskin (X2), Angka Harapan Hidup (X3), Pengeluaran Perkapita (X4), dan Jumlah Fasilitas Kesehatan (X5) sebagai variabel bebas. Berdasarkan analisis diperoleh nilai Adjusted R-Square sebesar 99,99% dan kelima variabel bebas tersebut berpengaruh secara langsung terhadap Indeks Pembangunan Manusia, sedangkan variabel yang memiliki spatial effect yaitu Rata-rata Lama Sekolah, Jumlah Penduduk Miskin, dan Jumlah Fasilitas Kesehatan.
WLS Penimbang Kaplan Meier untuk Estimasi Model Regresi Linear Data Tersensor Kanan
Authors: Rahmadani Anisa Dwi , Kudus Abdul 
Published: September 2022

Abstract. The method for estimating parameters in linear regression is to use Ordinary Least Square (OLS). But the use of linear regression is limited when the independent variables are continuous and the entire data set is complete observed data. Therefore, it is not appropriate to examine phenomena that contain censored data. In the case of dependent variables with censored data, the Weighted Least Square method with Kaplan Meier weighing and Synthetic Data Transformation is a solution to estimate linear regression parameters. This article will discuss the Weighted Least Square method with the Kaplan Meier Weigher on right censored data. The application is carried out on the problem of regression of the length of marriage time until divorce, which is modeled with several independent variables such as the difference in the age of the couple and the number of children. The dependent variable is the length of mating time, which is the right censored data. The data that will be used is obtained from the case file of the Bandung City Religious Court in December 2021. The results of linear regression modeling with kaplan-Meier weighing have a model time until divorced = 4,34 – 0,126 (Age difference) + 5,52 (number of children) .The value of R2 is 37,64% and the MSE is 48,29501. Dependent number of children is significant to length of marriage time, in otherwise the difference in age is not significant.
Abstrak. Metode untuk mengestimasi parameter pada regresi linear adalah dengan menggunakan Ordinary Least Square (OLS). Tetapi penggunaan regresi linear terbatas ketika variabel tak bebas bersifat kontinu dan seluruh data merupakan data teramati lengkap. Oleh karena itu kurang tepat apabila meneliti fenomena yang mengandung data tersensor. Metode Weighted Least Square dengan penimbang Kaplan Meier dan Synthetic Data Transformation merupakan solusi untuk menaksir parameter regresi linear pada kasus variabel tak bebasnya terdapat data tersensor. Pada skripsi ini akan membahas mengenai metode Weighted Least Square dengan Penimbang Kaplan Meier pada data tersensor kanan. Penerapan dilakukan pada masalah regresi lamanya waktu perkawinan sampai dengan bercerai yang dimodelkan dengan beberapa variabel bebas seperti selisih usia pasangan dan jumlah anak. Variabel tak bebasnya ialah lamanya waktu perkawinan yang merupakan data tersensor kanan. Data yang akan digunakan adalah data yang diperoleh dari berkas perkara Pengadilan Agama Kota Bandung pada Bulan Desember Tahun 2021. Hasil pemodelan regresi linier dengan penimbang Kaplan Meier memiliki model Waktu sampai perceraian = 4,34 – 0,126 (Selisih Usia) + 5,52 (Jumlah Anak). Variabel bebas jumlah anak signifikan terhadap lama perkawinan sedangkan selisih usia tidak signifikan.
Penerapan Metode Support Vector Regression (SVR) pada Data Survival KPR PT. Bank ABC, Tbk.
Authors: Kusuma Meuthiya Putri , Kudus Abdul 
Published: September 2022

Abstract. Support Vector Regression is an adaptation of machine learning theory that was previously used to solve classification problems, namely Support Vector Machine (SVM). The difference is, SVM is applied to classification cases whose outputs produce integers or discrete numbers, while SVR is applied to regression cases whose outputs produce real or continuous numbers. When the dependent variable is survival data, it is necessary to adjust the existing SVR method. SVR has the ability to overcome the problem of overfitting, so it can get a function with a small error rate and produce good predictions by finding the best Hyperplane (separation line). In this research, we will discuss the application of the SVR method to the problem of predicting the length of time until the customer is stuck. The dependent variable is survival data. The data used are mortgage debtors PT.Bank ABC, Tbk. In the test, it is necessary to add a kernel function, namely in this study a linear kernel is used. Then the model estimation is obtained with the equation with an RMSE of 25.25435. And obtained prediction results with the same pattern with the actual data.
Abstrak. Support Vector Regression merupakan adaptasi dari teori machine learning yang sebelumnya digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM). Perbedaannya, SVM diterapkan pada kasus klasifikasi yang outputnya menghasilkan bilangan bulat atau diskrit, sedangkan pada SVR diterapkan pada kasus regresi yang outputnya menghasilkan bilangan riil atau kontinu. Manakala variabel dependennya merupakan data survival, maka perlu ada penyesuaian dari metode SVR yang ada. SVR memiliki kemampuan untuk mengatasi permasalahan overfitting, sehingga bisa mendapatkan suatu fungsi dengan tingkat kesalahan yang kecil dan menghasilkan prediksi yang bagus dengan cara menemukan Hyperplane (garis pemisah) terbaik. Dalam jurnal ini akan dibahas mengenai penerapan metode SVR pada masalah prediksi lamanya waktu sampai nasabah macet. Dependen variabel tersebut merupakan data survival. Data yang digunakan adalah debitur KPR PT.Bank ABC, Tbk. Dalam pengujiannya perlu ditambahkannya fungsi kernel yaitu pada penelitian ini digunakan kernel linier. Kemudian didapatkan pendugaan model dengan persamaan dengan RMSE sebesar 25.25435. Serta didapatkan hasil prediksi dengan pola yang sama dengan data aktualnya.