📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 3 dokumenPENGEMBANGAN DAN VALIDASI METODE ANALISIS PENETAPAN KADAR PHENYLETHYL RESORCINOL DALAM SEDIAAN NANOSTRUCTURED LIPID CARRIER MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS
Phenylethyl resorcinol (PR) merupakan senyawa anti-hiperpigmentasi yang tidak stabil terhadap cahaya dan memiliki kelarutan rendah, sehingga diformulasikan dalam sistem nanostructured lipid carrier (NLC). Penelitian ini bertujuan membuat sediaan PR-NLC serta melakukan validasi metode spektrofotometri UV-Vis untuk penetapan kadar total dan efisiensi penjerapan PR. NLC dibuat dengan metode emulsifikasi-ultrasonikasi, menghasilkan sediaan sferis berukuran sebesar 192,9 ± 21,27 nm, indeks polidispersitas (PDI) 0,321 ± 0,053, zeta potensial -2,58 ± 1,68 mV, dan stabil selama penyimpanan 7 hari (p > 0,05). Preparasi sampel dilakukan melalui pengenceran dengan metanol (0,05 : 9,95), dilanjutkan dengan vorteks 1 menit 1.500 rpm, dan sonikasi 10 menit frekuensi 40%. Absorbansi diukur dengan spektrofotometer UV-Vis pada panjang gelombang 281 nm. Hasil validasi metode menunjukkan spesifisitas yang baik, linearitas terpenuhi pada rentang 15-50 µg/mL (y = 0,0157524x – 0,0004524; r2 = 0,9988). Nilai LOD dan LOQ berturut-turut sebesar 1,51 dan 4,56 µg/mL. Uji presisi memenuhi syarat SBR ? 2,0% (HORRAT 0,073 – 0,154) dan akurasi sampel memberikan perolehan kembali 100,2 – 101,0%. Metode menunjukkan ketangguhan pada variasi panjang gelombang ± 1 nm dan waktu tunggu pengukuran < 30 menit. Penetapan kadar PR total memberi hasil sebesar 0,487 – 0,508% dan persentase entrapment efficiency sebesar 98,87 – 99,32%. Formulasi PR-NLC yang dihasilkan memiliki karakteristik yang baik dan metode spektrofotometri UV-Vis yang dikembangkan telah memenuhi parameter validasi sehingga layak digunakan untuk penetapan kadar total dan efisiensi penjerapan phenylethyl resorcinol dalam sediaan NLC.
IDENTIFIKASI POLA DAN STRUKTUR KAWASAN PERKOTAAN CEKUNGAN BANDUNG DENGAN KONSEP FUNCTIONAL URBAN AREA
Wilayah perkotaan metropolitan selalu berkembang akibat faktor urbanisasi, sehingga pola dan struktur perkotaan wilayah ini selalu mengalami perubahan dari waktu ke waktu. Hal tersebut tentu terjadi pada Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung yang mencakup 5 kabupaten dan kota saat ini yang pembangunan di dalamnya memiliki indikasi urban sprawling. Selain itu, pada perencanaan wilayah metropolitan, definisi yang digunakan oleh setiap negara berbeda-beda dan cenderung bersifat politis-administratif, padahal wilayah metropolitan sendiri lebih sesuai untuk menjadi terminologi definitif. Metode penentuan batasan metropolitan yang digunakan pada penelitian ini adalah Functional Urban Area karena konsep ini mempertimbangkan kegiatan commuting masyarakat setempat yang identik dengan karakter metropolitan. Untuk itu, tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pola dan struktur Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung dengan konsep Functional Urban Area yang mencakup penentuan delineasi, penentuan sistem perkotaan, penentuan tingkat konektivitas struktur perkotaan, dan penentuan tingkat urban sprawling kawasan. Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung yang dikaji menggunakan konsep Functional Urban Area pada penelitian ini menunjukkan karakter yang meluas sehingga mencakup 4 kabupaten lain di sekitarnya. Sistem perkotaan wilayah ini yang dikaji dengan metode skoring juga menunjukkan satu struktur dominan di Kota Bandung dan Cimahi yang mengindikasikan monosentrisitas kawasan. Tingkat urban sprawling kawasan ini secara keseluruhan yang diukur dengan metode skoring berada pada tingkat sedang dengan kecenderungan meningkat pada pinggiran kota. Hal ini cukup kontradiktif dengan penelitian lain yang menjelaskan bahwa polisentrisitas merupakan indikasi urban sprawling yang ternyata tidak terjadi pada penelitian ini. Oleh karena itu, penelitian ini merangkum penentuan delineasi, sistem perkotaan, tingkat konektivitas struktur, dan tingkat urban sprawling Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung.
ANALISIS PERBANDINGAN MODEL KLASIFIKASI FOTO FASE PERTUMBUHAN PADI DENGAN ALGORITMA CNN, RESNET DAN VGG (STUDI KASUS: SURVEI KSA BADAN PUSAT STATISTIK)
Klasifikasi fase pertumbuhan padi diperlukan untuk menghitung statistik luas panen padi dan produksi padi. Statistik produksi padi yang akurat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan pemerintah terkait upaya untuk mewujudkan kedaulatan pangan rakyat. Pada pendataan statistik pertanian tanaman pangan terintegrasi dengan metode kerangka sampel area (survei KSA), klasifikasi dilakukan manual oleh petugas dan validasi pun manual oleh pemeriksa. Akibatnya, masih ditemukan kesalahan pengisian fase pertumbuhan padi yang dapat menimbulkan kesalahan estimasi produksi padi. Pada era di mana machine learning sangat berkembang ini, proses klasifikasi gambar dapat diotomasi. Algoritma yang dianggap cukup mumpuni untuk klasifikasi gambar adalah algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini juga akan diuji model klasifikasi menggunakan arsitektur ResNet dan VGG yang merupakan pengembangan dari CNN. Model terbaik yang akan digunakan untuk proses validasi data. Metode penelitian yang digunakan berdasarkan pada Design Research Methodology.