Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDeteksi topik adalah proses yang digunakan untuk menganalisis kata-kata dalam kumpulan data tekstual untuk ditentukan topik dalam koleksi, bagaimana mereka saling berhubungan, dan bagaimana topik ini berubah dari waktu ke waktu. Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi topik adalah Nonnegative MatrixMetode Factorization (NMF) berdasarkan metode langsung atau disebut Separable Nonnegative Matriks Faktorisasi (SNMF). Dalam penelitian ini, tweet data diambil dari akun berita nasional pada aplikasi Twitter, dan topik terdeteksi menggunakan metode SNMF. Ada tiga tahap dalam metode SNMF, yaitu, menghasilkan kata co-kejadianmatriks, menentukan kata jangkar, dan memulihkan untuk mendapatkan matriks topik-kata. Penentuan dari kata anchor dilakukan dengan menggunakan tiga metode berbeda, yaitu Convex Metode berbasis lambung, metode SVD berdasarkan kata maksimum pada topik, dan SVDmetode berdasarkan perbedaan kata pada topik. Dalam deteksi topik, jumlah topik diproduksi bervariasi tergantung pada jumlah kata jangkar yang dihasilkan. Setelah mendapatkan topik, akurasi dihitung menggunakan unit topik word2vec. Hasil yang diperoleh menggunakantweet data akun berita nasional menunjukkan bahwa metode SVD berdasarkan perbedaan kata pada topik memiliki evaluasi topik yang buruk dibandingkan dengan dua topik lainnya.

---

ABSTRACTTopic detection is the process used to analyze words in a textual data set to determine the topics in a collection, how they are related, and how these topics change over time. One method used to change the topic is the Nonnegative Matrix The Factorization (NMF) method is based on the direct method or called Separable Nonnegative Factor Matrix (SNMF). In this study, tweet data is taken from national news accounts on the Twitter application, and topics taken using the SNMF method. There are three methods in SNMF, namely, generating co-occurrence words matrix, determine anchor words, and recover to get a topic-word matrix. Determination of the word anchor is done using three different methods, namely Convex the stomach-based method, the SVD method based on the maximum words on the topic, and SVD method based on differences in words on the topic. In topic detection, the number of topics created varies depending on the number of anchor words produced. After getting the topic, it is calculated using the word2vec topic unit. The results obtained using National news account data tweets show the SVD method based on word differences on the topic has a worse evaluation topic compared to the other two topics."

"ABSTRAKSalah satu komplikasi kronis pada pasien dengan diabetes mellitus tipe 2 adalah disfungsi ginjal yang dikenal sebagai nefropati diabetik. Stres oksidatif yang disebabkan oleh kondisi hiperglikemia berperan dalam kerusakan fungsi ginjal pada pasien diabetes mellitus. Hidrogen peroksida urin adalah salah satu penanda stres oksidatif yang sedang diselidiki karena perannya sebagai penanda kerusakan ginjal. Selain itu, salah satu penanda yang telah distandarisasi sebagai pendeteksi kerusakan ginjal adalah estimasi laju filtrasi glomerulus (eGFR). Penelitian ini bertujuan untuk mencari penanda awal nefropati diabetik dengan membandingkan kadar hidrogen peroksida urin pada kelompok pasien dengan diabetes mellitus dengan eGFR ≥90 dan 60-89 ml / min / 1,73 m2 dan untuk melihat perbandingan kemih. kadar hidrogen peroksida pada kedua kelompok dengan status albuminuria. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan studi cross sectional dan teknik purposive sampling dengan sampel 196 subjek yang diambil dari Dr. Sitanala Tangerang dan Puskesmas Pasar Minggu. Nilai eGFR diperoleh dari persamaan CKD-EPI dan tingkat hidrogen peroksida diperoleh dari pengukuran menggunakan metode Ferrous ion Oxidation Xylenol Orange (FOX-1) yang dinormalisasi dengan kreatinin urin. Tingkat rata-rata hidrogen peroksida urin dalam eGFR ≥90 ml / min / 1,73 m2 adalah 25,40 ± 1,81 μmol / mg kreatinin dan dalam eGFR 60-89 ml / min / 1,73 m2 adalah 16,27 μmol / mg kreatinin. Hasil tingkat hidrogen peroksida yang berbeda pada kedua kelompok tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan (p = 0,946). Hasil hidrogen peroksida yang berbeda pada kedua kelompok dengan status albuminuria menunjukkan perbedaan yang signifikan (p = 0,002). Hasil penelitian menunjukkan bahwa hidrogen peroksida urin tidak dapat digunakan sebagai penanda nefropati diabetik awal.

---

ABSTRACTOne chronic complication in patients with type 2 diabetes mellitus is kidney dysfunction known as diabetic nephropathy. Oxidative stress caused by the condition of hyperglycemia plays a role in impairing kidney function in patients with diabetes mellitus. Urine hydrogen peroxide is a marker of oxidative stress that is being investigated for its role as a marker of kidney damage. In addition, one of the markers that has been standardized to detect kidney damage is the estimated glomerular filtration rate (eGFR). This study aims to look for early markers of diabetic nephropathy by comparing urine hydrogen peroxide levels in a group of patients with diabetes mellitus with eGFR ≥90 and 60-89 ml / min / 1.73 m2 and to look at urinary comparisons. hydrogen peroxide levels in both groups with albuminuria status. This research was conducted using a cross sectional study and purposive sampling technique with a sample of 196 subjects taken from Dr. Sitanala Tangerang and Pasar Minggu Health Center. The eGFR value was obtained from the CKD-EPI equation and the hydrogen peroxide level was obtained from measurements using the Ferrous ion Oxidation Xylenol Orange (FOX-1) method which was normalized with urine creatinine. The average level of urine hydrogen peroxide in eGFR ≥90 ml / min / 1.73 m2 was 25.40 ± 1.81 μmol / mg creatinine and in eGFR 60-89 ml / min / 1.73 m2 was 16.27 μmol / mg creatinine. The results of the different levels of hydrogen peroxide in the two groups did not show a significant difference (p = 0.946). Different hydrogen peroxide results in the two groups with albuminuria status showed a significant difference (p = 0.002). The results showed that urine hydrogen peroxide could not be used as a marker of early diabetic nephropathy."

"ABSTRAK<

Diabetes merupakan penyakit kronis yang terjadi ketika terdapat peningkatan kadar glukosa dalam darah karena tubuh tidak dapat atau tidak cukup menghasilkan hormon insulin atau tidak dapat menggunakan insulin secara efektif. Umumnya untuk mendeteksi penyakit diabetes adalah dengan tes kadar gula darah atau hemoglobin HbA1c yang dilakukan oleh praktisi medis. Pada penelitian ini, dibangun sistem prediksi penyakit diabetes berbasis iridologi atau melalui citra mata, menggunakan machine learning. Sistem yang dikembangkan terdiri dari instrumen akuisisi citra mata dan algoritma pengolahan citra. Metode GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) digunakan untuk proses ekstraksi ciri, dengan tujuan untuk mendapatkan ciri tekstur pada citra. Metode SVM (Support Vector Machine) dan kNN (k Nearest Neighbor) digunakan untuk proses klasifikasi kelas diabetes dan non-diabetes. Hasil klasifikasi kemudian dilakukan proses validasi dengan menggunakan metode k-fold cross validation. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode kNN memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode SVM. Performa terbaik didapatkan saat variasi kombinasi ukuran area segmentasi 30×360 dengan jarak antar tetangga 30 pixel. Tingkat akurasi yang diapatkan dari pengujian sebesar 79,6%, dengan nilai misclassification rate (MR) 20,4%, false positive rate (FPR) 20,6%, false negative rate (FNR) 20%, sensitivity 87,1%, dan specificity 70,0%.

 

---

ABSTRACT

Diabetes is a chronic disease that occurs when there is an increase in glucose levels in the blood because the body cannot produce enough of the hormone insulin or cannot use insulin effectively. Generally, to detect diabetes is by pengujian blood sugar levels or hemoglobin HbA1c carried out by medical practitioners. In this study, a diabetes prediction system based on iridology or through eye images was constructed using machine learning. The developed system consists of eye image acquisition instruments and image processing algorithms. The GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) method is used for feature extraction processes, with the aim of obtaining texture characteristics in the image. The SVM (Support Vector Machine) and kNN (k Nearest Neighbor) methods are used to classify diabetic and non-diabetic classes. The classification results are then validated by using the k-fold cross validation method. The results show that kNN method has better performance compared to the SVM method. The best performance is when size of the segmentation area 30×360 pixel with the distance between neighbors 20 pixel. The results show that the accuracy from pengujian is 79.6%, misclassification rate (MR) 20.4%, false positive rate (FPR) 20.6%, false negative rate (FNR) 20.0%, sensitivity 87.1%, and specificity 70.0%.

 

"

"Spodoptera litura (Fab.) Atau ulat grayak adalah salah satu jenis hama polifagik yang sangat merugikan bagi pertumbuhan tanaman budidaya. Pemanfaatan ekstrak tanaman adalah salah satu alternatif efektif dalam mengendalikan hama ulat grayak saat ini. Dendrophthoe pentandra (L.) Miq. termasuk parasit yang mengandung metabolit sekunder dengan berbagai bioaktif, seperti antidiabetik, antioksidan, antikanker, hipertensi, dan sifat antibakteri. Namun, bioaktivitas parasit D. pentandra di pertanian, seperti antifeedant terhadap hama serangga, belum diketahui potensinya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aktivitas antifeedant parasit D. pentandra pada larva S. litura. Subjek penelitian ini adalah ekstrak kasar batang D. pentandra dan parasit daun dengan konsentrasi 500, 1000, 1500, 2000, dan 2500 ppm. Sebanyak 20 larva neonatal S. litura di setiap ulangan diberi pakan buatan yang mengandung kedua ekstrak. Menguji aktivitas antifeedant menggunakan uji makan kronis selama 7 hari. Pengambilan data uji antifeedant meliputi rata-rata persentase penurunan aktivitas makan, rata-rata berat badan larva S. litura, dan rata-rata jumlah larva S. litura mati. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua ekstrak tersebut berpotensi sebagai antifeedant terhadap larva S. litura. Konsentrasi efektif D. pentandra ekstrak batang dan daun dalam mengurangi aktivitas makan larva S. litura, yaitu pada konsentrasi 1500 dan 2500 ppm.

---

Spodoptera litura (Fab.) Or armyworm is one type of polyphagic pest that is very detrimental to the growth of cultivated plants. Utilization of plant extracts is one effective alternative in controlling armyworm pests today. Dendrophthoe pentandra (L.) Miq. including parasites which contain secondary metabolites with various bioactives, such as antidiabetic, antioxidant, anticancer, hypertension, and antibacterial properties. However, the bioactivity of parasites of D. pentandra in agriculture, such as antifeedants against insect pests, is not yet known for its potential. Therefore, this study aims to determine the antifeedant activity of D. pentandra parasites on S. litura larvae. The subjects of this study were crude extracts of D. pentandra stem and leaf parasites with concentrations consisting of 500, 1000, 1500, 2000, and 2500 ppm. A total of 20 S. litura neonatal larvae in each replicate were given artificial feed containing both extracts. Testing antifeedant activity using chronic feeding assay for 7 days. The retrieval of antifeedant test data included the average percentage decrease in feeding activity, the average body weight of S. litura larvae, and the average number of dead S. litura larvae. The results showed that both extracts have potential as antifeedants against S. litura larvae. Effective concentrations of D. pentandra stem and leaf parasite extracts in reducing the feeding activity of S. litura larvae, namely at concentrations of 1500 and 2500 ppm"

"Sebuah penelitian telah dilakukan dengan menambahkan antioksidan glutathione pada pematangan sedang oosit domba garut. Penelitian dilakukan untuk mengevaluasi penambahan glutathione antioksidan dalam medium pematangan hingga kualitas oosit hingga postavitrifikasi. Sebanyak 129 oosit A ​​dan B berkualitas matang di dalam in vitro Media TCM-199 ditambahkan dengan antioksidan glutathione dengan konsentrasi 0 mM (KK); 0,5 mM (KP1); 1 mM (KP2); dan 1,5 mM (KP3). Oosit matang kemudian di vitrifikasi menggunakan kombinasi cryoprotectant 15% etilen glikol dan 15% dimetil sulfoksida. Evaluasi oosit dilakukan setelah 7 hari penyimpanan dalam cairan nitrogen (-196 ° C), termasuk kematangan oosit berdasarkan keberadaan benda polar, morfologi oosit, dan viabilitas oosit menggunakan pewarna Hoechst dan propidium iodide. Berdasarkan hasil penelitian, persentase yang diperoleh setelah postaturasi oosit matang adalah 0 mM (53,13%); 0,5 mM (55,88%); 1 mM (59,38%); dan 1,5 mM (67,74%). Persentase normal oosit pasca-vitrifikasi yaitu 0 mM (56,25%); 0,5 mM (64,71%); 1 mM (71,88%); dan 1,5 mM (87,10%). Persentase oocytrification hidup adalah 0 mM (56,25%); 0,5 mM (67,65%); 1 mM (71,88%); dan 1,5 mM (87,10%). Hasil uji statistik ANAVA data yang diperoleh tidak berbeda secara signifikan antara kelompok (P> 0,05), namun grafik Persentase menunjukkan pola yang cenderung meningkat dengan penambahan konsentrasi antioksidan glutathione. Kesimpulan dari penelitian berdasarkan hasil yang diperoleh yaitu penambahan antioksidan glutathione ke media pematangan dapat menjaga kualitas oosit ke post-trivirifikasi walaupun tidak signifikan.

---

The study has been done by adding the antioxidant glutathione to the medium maturation of arrowroot sheep oocytes. The study was conducted to evaluate the addition antioxidant glutathione in the medium of maturation to oocyte quality up to postavitrification. A total of 129 quality A and B oocytes were matured in vitro insideTCM-199 medium added with antioxidant glutathione with a concentration of 0 mM (KK); 0.5 mM (KP1); 1 mM (KP2); and 1.5 mM (KP3). A mature oocyte then vitrified using a cryoprotectant combination of 15% ethylene glycol and 15%dimethyl sulfoxide. Oocyte evaluation is carried out after 7 days of storage in nitrogen liquid (-196 ° C), including oocyte maturity based on the presence of polar bodies, morphology oocytes, and oocyte viability using Hoechst and propidium iodide dyes. Based on the results of the study, the percentage obtained after postaturation of mature oocytes is 0 mM (53.13%); 0.5 mM (55.88%); 1 mM (59.38%); and 1.5 mM (67.74%). Percentage normal post-vitrified oocytes ie 0 mM (56.25%); 0.5 mM (64.71%); 1 mM (71.88%); and 1.5 mM (87.10%). The percentage of live oocytrification was 0 mM (56.25%); 0.5 mM (67.65%); 1 mM (71.88%); and 1.5 mM (87.10%). ANAVA statistical test results the data obtained did not differ significantly between groups (P> 0.05), however Percentage graphs show patterns that tend to increase with addition concentration of antioxidant glutathione. Conclusions of the study based on the results obtained namely the addition of glutathione antioxidants to the maturation medium can maintain the quality of the oocyte to the post-trivirification although not significant."

"Sensor capsaicin elektrokimia menggunakan Screen Printed Electrode (SPE) yang Berhubungan dengan nanopartikel platina (PtNP) telah berhasil dikembangkan. Modifikasi SPE dilakukan melalui elektrodeposisi Pt. Karaktersasi dengan SEM-EDX menunjukkan bahwa PtNP terdistribusi merata pada permukaan SPE dengan kisaranukuran 100-110 nm. Perilaku elektrokimia capsaicin pada SPE menunjukkan puncak oksidasi capsaicin menjadi bentuk karbokation yang berubah tidak dapat diubah pada sekitar +0,4 V dan puncak oksidasi (+0,6 V) dan reduksi (+0,3 V) capsaicin dalam bentuk quinon-katekol yang reversibel. Tinggi arus pada potensi puncak oksidasi yang berbahaya reversibel tersebut dijadikan acuan untuk menentukan linieritas arus oksidasi terhadap konsentrasi capsaicin yang digunakan. Sensor capsaicin menunjukkan nilai linearitas yang baik sebesar 0,9936 dengan batas deteksi yang rendah yaitu 4 x 10 & M dengan sensitivitas yang tertinggi sebesar 8561.643 𝜇𝐴𝑀-1𝑐𝑚-2. Pengujian terhadap kinerja sensor capsaicin ini menunjukkan bahwa ia memiliki pengulangan yang baik dengan% RSD sebesar 1,829% (n = 10) dan memiliki kestabilian selama 5 hari pengujian dengan % RSD sebesar 1,86. Sensor ini masih mempertahankan respons yang baik padauji sensor interferensi terhadap vitamin C dan resorsinol. Dari hasil tersebut dikatahui SPE yang mendukung dengan PTNP memiliki potensi untuk mengukur tingkat kepedasan yang baik. Hal ini dibuktikan dengan kemampuan sensor untuk mengukur kadar capsaicin pada sampel saus cabai komersial dengan persen pemulihan sebesar 106,13%.

---

Electrochemical capsaicin sensors using Screen Printed Electrodes (SPE) related to platinum nanoparticles (PtNP) have been successfully developed. The SPE modification was carried out through the electrodeposition of Pt. Characterization with SEM-EDX shows that PtNP is evenly distributed on the SPE surface with a range size of 100-110 nm. The electrochemical behavior of capsaicin on SPE shows that the peak of capsaicin oxidation into a changed form of carbocation cannot be changed at around +0.4 V and the oxidation peak (+0.6 V) and reduction (+0.3 V) capsaicin in the form of quinon-catechol reversible. The current height at the potentially dangerous reversible oxidation peak is used as a reference to determine the linearity of the oxidation current to the concentration of capsaicin used. Capsaicin sensor shows the value of linearity a good value of 0.9936 with a low detection limit of 4 x 10 & M with the highest sensitivity of 8561,643 𝜇𝐴𝑀-1𝑐𝑚-2. Tests on the performance of this capsaicin sensor show that it has a good repeatability with% RSD of 1,829% ( n = 10) and have stability for 5 days of testing with% RSD of 1.86. This sensor still maintains a good response to the interference sensor test for vitamin C and resorcinol. From these results it is known that the SPE that supports PTNP has the potential to measure good spiciness. This is evidenced by the ability of sensors to measure levels of capsaicin in commercial chili sauce samples with a recovery percentage of 106.13%."