Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian mengenai klasifikasi emosi manusia sudah berlangsung lama. Pada umumnya yang dikembangkan adalah algoritma pengklasifikasiannya dengan menggunakan dataset EEG laboratory-grade yang sudah tersedia secara bebas. Penelitian ini bertujuan membuat dataset klasifikasi emosi manusia berbasis peranngkat EEG komersil. Responden direkrut secara online dan yang memenuhi kriteria diminta  untuk menonton 6 video stimuli emosi sambil direkam aktivitas kelistrikan otaknya menggunakan perangkat EEG komersil. Tiap video stimuli diperuntukkan untuk memancing emosi yang berbeda, yaknik emosi sedih, takut, jijik, marah, tenang, dan senang. Responden juga diminta unutk mengisi kuesioner untuk tiap video stimuli yang ditonton. Dari 27 responden yang direkam data EEG-nya, hasil rekam dari 3 responden harus dieliminasi karena kualitas hasil rekam yang buruk. Hasil analisa kuesioner menunjukkan bahwa sebagian besar video stimuli sudah berhasil memancing emosi responden sesuai dengan tujuannya. Sedangkan hasil rekam signal EEG dibuat dataset untuk melatih algoritma Deep Learning model Recurrent Neural Network (RNN) untuk klasifikasi emosi manusia. Setelah melewati 16 epoch dan tidak ada perbaikan sampai epoch ke-46, nilai akurasi yang dicapai adalah sebesar 33%. ......The majority of studies on the classification of human emotions have relied on the analysis of pre-existing datasets. We generated a dataset using consumer-grade EEG devices, which could be a big step forward for EEG research. Respondents were recruited online based on specific criteria and asked to watch a series of six videos while recording their brain's electrical activity using an EEG device and asked to complete a questionnaire for each video they watched. Out of the 27 respondents whose EEG data were recorded, the recordings from 3 respondents had to be eliminated due to the poor quality of the recordings. The results of the questionnaire analysis show that most of the video stimuli have succeeded in evoking the intended respondents’ emotions. Meanwhile, the EEG signal recording results are made into a dataset to train the Deep Learning algorithm using Recurrent Neural Network (RNN) method for the classification of human emotions. After passing 16 epochs and no improvement until the 46th epoch, the accuracy value achieved is 33%.

Abstrak :
Nikel merupakan logam berharga dengan nilai jual dan pemanfaatan yang tinggi dalam berbagai bidang industri. Kebutuhan nikel diperkirakan terus meningkat setiap tahunnya sehingga berdampak pada ketersediaannya. Limbah katalis steam reforming (NiO/Al2O3) mengandung logam nikel sebesar 6% berat dapat menjadi sumber alternatif nikel yang ekonomis melalui metode leaching menggunakan asam DL-malat sebagai leaching agent dan H2O2 sebagai oxidizing agent. Proses decoking pada suhu 600 °C selama 5 jam dengan laju pemanasan 10 °C/menit dilakukan sebagai pre-treatment limbah katalis untuk menghilangkan kokas dan kotoran lainnya yang mengganggu proses leaching serta oksidasi sulfida logam yang membantu meningkatkan kemudahan pelarutan logam nikel. Senyawa H2O2 ditambahkan untuk mengoksidasi logam nikel menjadi bentuk mudah terlarut sehingga dapat meningkatkan efisiensi leaching. Proses leaching menggunakan asam DL-malat 2,5 M, H2O2 2% v/v, ukuran partikel limbah 150 mesh, rasio S/L 20 g/L pada suhu operasi 90 ? selama 120 menit dengan kecepatan pengadukan 500 rpm memperoleh efisiensi leaching logam nikel sebesar 88,42%. Studi kinetika leaching menunjukkan proses leaching dikendalikan oleh mekanisme reaksi kimia pada permukaan dengan energi aktivasi sebesar 106,24 kJ/mol. Logam nikel yang terlarut dalam larutan leaching akan dipurifikasi melalui ekstraksi cair-cair. Ekstraksi cair-cair menggunakan LIX 84-ICNS 40% v/v, pH fasa akuatik 7, rasio O/A 1/1 pada suhu operasi 28 ? selama 60 menit dengan kecepatan pengadukan 500 rpm mampu mengekstraksi nikel sebesar 88,74%. ......Nickel is a valuable metal with high selling value and utilization in various industrial fields. Nickel demand is expected to keep rising every year, which impacts its availability. Steam reforming spent catalyst (NiO/Al2O3) containing 6 wt.% nickel can be an economical alternative source of nickel through leaching method using DL-malic acid as a leaching agent and H2O2 as an oxidizing agent. Decoking process at 600°C for 5 hours with a heating rate of 10°C/min was carried out as a pre-treatment of spent catalyst to remove coke and other impurities that interfere with the leaching process and oxidize metal sulfides that help increase the ease of nickel dissolution. H2O2 is added to oxidize nickel into a soluble form that can increase the leaching efficiency. Leaching process using 2.5 M DL-malic acid, 2% v/v H2O2, 150 mesh waste particle size, solid/liquid ratio 20 g/L at an operating temperature of 90 ? for 120 minutes with a stirring speed of 500 rpm obtained 88.42% nickel leaching efficiency. The leaching kinetics study showed that the leaching process was controlled by a chemical reaction mechanism on the surface with an activation energy of 106.24 kJ/mol. The nickel dissolved in the leaching solution will be purified through liquid-liquid extraction. Liquid-liquid extraction using LIX 84-ICNS 40% v/v, aquatic phase pH 7, organic/aquatic ratio 1/1 at an operating temperature of 28 ? for 60 minutes with a stirring speed of 500 rpm was able to extract 88.74% nickel.

Abstrak :
Penelitian penapisan beberapa Lactobacillus plantarum dan optimasi produksi protease serupa tripsin (PST) dilanjutkan dengan pemekatan dan karakterisasi parsial telah dilakukan. Tripsin memiliki peran penting dalam pencernaan protein di usus kecil namun produksi tripsin komersial saat ini masih terbatas oleh masalah sertifikasi halal dan risiko penularan penyakit yang bersumber dari babi atau sapi. Penelitian bertujuan menyeleksi koleksi isolat L. plantarum yang menghasilkan aktivitas PST tertinggi dan menentukan kondisi optimum dalam produksi PST dari L. plantarum terpilih menggunakan Response Surface Methodology (RSM) diikuti dengan pemurnian dan karakterisasi parsialnya. Tujuh isolat L. plantarum yang diperoleh dari makanan tradisional Indonesia diseleksi secara kualitatif dan kuantitatif. Semua isolat L. plantarum menunjukkan aktivitas proteolitik, terlihat adanya zona bening di sekitar koloni. Zona bening menunjukkan adanya potensi L. plantarum sebagai sumber PST secara kualitatif. Hasil pengujian kuantitatif menunjukkan bahwa isolat dengan kode B6 (L. plantarum WBM-4) menghasilkan PST dengan aktivitas tripsin tertinggi sebesar 0,16 mU/mL. Lactobacillus plantarum WBM-4 diisolasi dari buah Menteng Banjarmasin paling berpotensi untuk menghasilkan PST. Selanjutnya, L. plantarum WBM-4 dioptimalisasi produksi menggunakan Respon Surface Methodology (RSM) dan karakterisasi PST. Kondisi optimal ditentukan pada komposisi medium dengan 1,96% glukosa, 0,39% yeast extract, 1,97% skim milk, dan pH 6,62, menghasilkan aktivitas PST sebesar 0,303 mU/mL. Pemekatan enzim kasar di bawah kondisi optimum menggunakan viva spin 5000 MWCO meningkatkan kemurnian hingga 11,08 kali lipat, dengan aktivitas sebesar 2,47 mU/mL. Karakterisasi parsial menunjukkan berat molekul PST sekitar ~19 kDa dan ~29 kDa, stabilitas dalam rentang suhu 30 - 40°C, dan aktivitas optimal pada pH 7,0 - 8,0. Penambahan ion logam EDTA, Ca2+, dan Zn2+ memengaruhi aktivitas PST. Penyimpanan PST selama 30 hari pada suhu 4°C aktivitas tersisa PST masih 65% sedang pada suhu 24-28°C aktivitas hanya tersisa 15%. Hasil penelitian ini memberikan gambaran tentang potensi PST yang berasal dari L. plantarum untuk aplikasi suplemen pencernaan dan memberikan alternatif sumber tripsin yang halal dan aman. ......Research on screening of several Lactobacillus plantarum and optimization of trypsin-like protease production (TLP) followed by concentration and partial characterization has been carried out. Trypsin has an important role in protein digestion in the small intestine, but commercial trypsin production is currently limited by halal certification issues and the risk of transmission of diseases sourced from pigs or cattle. The study aimed to select a collection of Lactobacillus plantarum isolates that produced the highest TLP activity and determine the optimum conditions in TLP production from selected L. plantarum using Response Surface Methodology (RSM) followed by purification and partial characterization. Seven isolates of L. plantarum obtained from traditional Indonesian food were selected qualitatively and quantitatively. All L. plantarum isolates exhibited proteolytic activity, with clear zones around the colony. The clear zone shows the potential of L. plantarum as a qualitative source of TLP. The results of quantitative testing showed that isolates with code B6 (L. plantarum WBM-4) produced TLP with the highest trypsin activity value 0.16 mU/mL. L. plantarum WBM-4 isolated from Banjarmasin Menteng fruit has the most potential to produce TLP. Furthermore, L. plantarum WBM-4 optimized production using Response Surface Methodology (RSM) and TLP characterization. Optimal conditions were determined in the composition of the medium with 1.96% glucose, 0.39% yeast extract, 1.97% skim milk, and pH 6.62, resulting in TLP activity of 0.303 mU/mL. Crude enzyme concentration under optimum conditions using viva spin 5000 MWCO increases purity up to 11.08-fold, with an activity of 2.47 mU/mL. Partial characterization shows TLP molecular weights of approximately ~29 kDa and ~19 kDa, stability in the temperature range of 30 - 40 °C, and optimal activity at pH 7.0 - 8.0. The addition of EDTA, Ca2+, and Zn2+ metal ions affect TLP activity. TLP storage for 30 days at 4°C the remaining activity of PST is still 65% while at 24-28°C the activity is only 15%. The results of this study provide an overview of the potential of PST derived from L. plantarum for digestive supplement applications and provide an alternative source of trypsin that is halal and safe.