STABILITAS FISIKA DAN pH SEDIAAN COLOR CONTROL (CC) CREAM YANG MENGANDUNG RICE BRAN OIL (RBO) DAN EKSTRAK TEH HIJAU

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah ada perbedaan stabilitas fisika dan pH dari sediaan CC cream yang mengandung RBO dan ekstrak teh hijau. Penelitian dilakukan dengan membandingkan 3 formula berbeda, yaitu formula I yang mengandung basis krim dari RBO, formula II yang mengandung basis krim dari RBO dengan tambahan bahan vitamin E, oxybenzone, OMC, dan titanium dioxide, serta formula III yang mengandung basis krim dari RBO dengan tambahan bahan vitamin E, oxybenzone, OMC, dan titanium dioxide, dan ekstrak teh hijau. Sediaan CC cream disimpan dalam climatic chamber pada suhu 40oC dan RH 75% selama 30 hari, kemudian diuji parameter stabilitas fisika, yaitu organoleptis, ukuran droplet, berat jenis, viskositas dan sifat alir, tipe emulsi, serta pH dari masing-masing sediaan. Pengamatan dilakukan pada 3 titik, yaitu hari ke-0, ke-15, dan ke-30, dengan 2 replikasi untuk setiap pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan formula I tidak memenuhi spesifikasi yang diinginkan sehingga tidak dilakukan pengujian stabilitas, sedangkan formula II dan formula III tidak stabil dalam hal ukuran droplet, viskositas dan pH. Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa formula II dan formula III tidak stabil secara fisika dan pH, serta tidak terdapat perbedaan stabilitas fisika dan pH antara formula II dan formula III

Pemodelan Kualitas Pendidikan Berdasarkan Kondisi Sosial Ekonomi di Jawa Timur pada Tahun 2015 dengan Menggunakan Regresi Multivariat Komponen Utama

Pendidikan merupakan hal yang penting untuk menentukan kesejahteraan suatu bangsa. Jika kualitas pendidikan semakin bagus, maka kualitas SDM juga semakin meningkat. Jawa Timur merupakan wilayah dengan kualitas pendidikan yang berada diatas standar Nasional. Hal itu ditunjukkan oleh angka partisipasi sekolah di Jawa Timur yang melebihi angka partisipasi sekolah Nasional. Akan tetapi, Jawa Timur masih mengalami disparitas dalam sisi kualitas pendidikan. Hal ini ditunjukkan dengan jumlah penduduk yang berpendidikan tinggi di wilayah Kota sebesar 5% , sementara di Kabupaten yang ada di wilayah pantai utara dan semua di wilayah tapal kuda (termasuk Madura) memiliki persentase dibawah 2%. Melihat adanya permasalahan dalam tersebut maka, dilakukan analisis untuk mengetahui pengaruh dari indikator sosial ekonomi dan klasfikasi wilayah terhadap penduduk umur 7-18 tahun yang tidak sekolah, dan angka partisipasi sekolah dengan menggunakan metode analisis regresi multivariat. Hasil pengujian menunjukkan terdapat korelasi antar variabel prediktor, sehingga diatasi dengan menggunakan metode Principal Component Analysis. Estimasi parameter regresi multivariat menunjukkan respon persentase penduduk usia 7-18 tahun yang tidak sekolah dan angka partisipasi sekolah penduduk usia 7-18 tahun dipengaruhi oleh kondisi sosial ekonomi yaitu angka harapan hidup, tingkat pengangguran terbuka, persentase penduduk miskin, PDRB per kapita dan indeks daya beli di Jawa Timur. =================================================================================================== Education is an important thing to determine prosperity a nation. If education quality increases, then the quality of human resources increase too. Education quality of East Java province is above the national standard. This is indicated that school participate rate of East Java province exceeds national rate. However, there are disparities in the quality of education in East Java province. This condition is showed by highly education people is low, 5% in the city and 2% in district. This research want to know the effect of socioeconomic indicators to classification the population of 7-18 years who did not go to school, and the school participation rate using multivariate regression analysis method. The results of analysis show that there are correlation among socioeconomic indicators, so it is solved by using Principal Component Analysis method. Estimation of multivariate regression parameters showed that the percentage of 7-18 year olds who were not attending school and school participation rate of 7-18 years old was influenced by socioeconomics indicator such as life expectancy, unemployment rate, percentage of poor, GRDP per capita and index of purchasing power in East Java Province

Stabilitas Fisika dan pH Sediaan Color Control (CC) Cream yang Mengandung Rice Bran Oil (RBO) dan Ekstrak Teh Hijau

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah ada perbedaan stabilitas fisika dan pH dari sediaan CC cream yang mengandung RBO dan ekstrak teh hijau. Penelitian dilakukan dengan membandingkan 3 formula berbeda, yaitu formula I yang mengandung basis krim dari RBO, formula II yang mengandung basis krim dari RBO dengan tambahan bahan vitamin E, oxybenzone, OMC, dan titanium dioxide, serta formula III yang mengandung basis krim dari RBO dengan tambahan bahan vitamin E, oxybenzone, OMC, dan titanium dioxide, dan ekstrak teh hijau. Sediaan CC cream disimpan dalam climatic chamber pada suhu 40oC dan RH 75% selama 30 hari, kemudian diuji parameter stabilitas fisika, yaitu organoleptis, ukuran droplet, berat jenis, viskositas dan sifat alir, tipe emulsi, serta pH dari masing-masing sediaan. Pengamatan dilakukan pada 3 titik, yaitu hari ke-0, ke-15, dan ke-30, dengan 2 replikasi untuk setiap pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan formula I tidak memenuhi spesifikasi yang diinginkan sehingga tidak dilakukan pengujian stabilitas, sedangkan formula II dan formula III tidak stabil dalam hal ukuran droplet, viskositas dan pH. Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa formula II dan formula III tidak stabil secara fisika dan pH, serta tidak terdapat perbedaan stabilitas fisika dan pH antara formula II dan formula III

Fungsi Ijazah Bagi Alumni Paket C Studi terhadap Alumni Paket C Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat (PKBM) Alang Babega di Nagari Lima Kaum Kabupaten Tanah Datar

ABSTRAK WIDHY VANIA MALINDA. 1410812002. Jurusan Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Andalas. Judul Skripsi Fungsi Ijazah Oleh Alumni Paket C PKBM Alang Babega Nagari Limo Kaum Kabupaten Tanah Datar. Pembimbing I Dra. Nini Anggraini M.Pd, Pembimbing II Aziwarti SH, M.Hum. Setiap orang memiliki hak mendapatkan pendidikan sebagaimana tercantum dalam pasal 28 C ayat 1 bahwa setiap orang berhak mengembangkan diri melalui pemenuhan kebutuhan dasarnya, berhak mendapatkan pendidikan dan memperoleh manfaat dari ilmu pengetahuan dan teknologi, seni dan budaya. Pendidikan bisa didapatkan melalui tiga jalur yaitu melalui jalur pendidikan formal, pendidikan nonformal dan pendidikan informal. Jalur pendidikan formal yang ditempuh di sekolah-sekolah pada umumnya lebih banyak dipilih. Namun tidak semua orang bisa melalui pendidikan di jalur formal. Maka dari itu keberadaan pendidikan nonformal dibutuhkan sebagai alternatif untuk mereka yang tidak bisa menempuh pendidikan di jalur formal. Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat (PKBM) merupakan salah satu bentuk dari pembelajaran nonformal yang menyelenggrakan program pendidikan paket A setara dengan SD, paket B setara dengan SMP dan paket C setara dengan SMA. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan latar belakang peserta didik paket C PKBM Alang Babega dan fungsi ijazah bagi alumni pake C PKBM Alang Babega. Dalam melihat masalah ini peneliti menggunakan teori struktural fungsional oleh Robert K. Merton yang menitikberatkan pada konsekuensi-konsekuensi yang mengarahkan kepada konsep fungsi manifes dan fungsi laten. Penelitian ini dilakukan dengan metode penelitain kualitiatif dengan tipe deskriptif. Untuk mendapatkan mengumpulkan data dan informasi sesuai dengan tujuan penelitian dilakukan dengan wawancara dan observasi. Informan penelitian dipilih dengan teknik purposive sampling (disengaja). Analisis data yang digunakan adalah analisis data Miles dan Huberman. Hasil penelitian menunjukkan adanya faktor yang menyebabkan peserta didik memilih putus sekolah dan ikut program paket C diantaranya karena peraturan sekolah yang mengekang, biaya sekolah yang mahal, kesenjangan dan proses pendidikan serta nilai-nilai sosial dalam masyarakat yang membutuhkan ijazah. Sedangkan fungsi manifes ijazah bagi peserta didik paket C PKBM Alang Babega digunakan untuk mendapatkan pekerjaan, untuk mendaftar ke perguruan tinggi, naik jabatan dan mempertahankan jabatan. Sedangkan fungsi laten yang didapatkan dari ijazah paket C adalah sebagai legalitas status, menghin dari nikah muda dan mengisi waktu luang. Kata Kunci : Ijazah, pendidikanNonformal, Paket C, fungsi manifes, fungsi laten

Ketertinggalan Budaya (Cultural Lag) Pembelajaran Daring Di Era Pandemi Covid 19 Studi Terhadap Keluarga Nelayan Miskin Di Kota Padang

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh situasi pandemi Covid-19 yang saat ini sudah mewabah secara global sehingga memberikan dampak pada berbagai sektor kehidupan di masyarakat tidak terkecuali sektor pendidikan yang mana membuat bentuk pembelajaran berubah. Saat ini proses belajar mengajar dialihkan menjadi sistem pembelajaran online/ daring (dalam jaringan). Tujuan dari penelitian ini adalah 1) mendeskripsikan proses dan masalah pembelajaran daring di kalangan kelompok nelayan miskin di Kota Padang, 2) mendeskripsikan ketertinggalan budaya pembelajaran daring pada kelompok nelayan miskin di Kota Padang. Untuk memahami penelitian ini, peneliti menggunakan teori William F. Ogburn tentang Cultural Lag. Metode penelitian ini adalah mix methods. Pengumpulan data dilakukan dengan menggabungkan penelitian kuantitatif dan kualitatif secara berkala. Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kemudian dilanjutkan dengan wawancara mendalam. Unit analisis untuk memfokuskan kajian dalam penelitian ini adalah nelayan miskin di Kota Padang. Peneliti melihat bagaimana ketertinggalan budaya pembelajaran daring di kalangan masyarakat nelayan miskin di Kota Padang. Hasil penelitian mengungkapkan pembelajaran yang dilaksanakan secara daring ini memiliki keterbatasan baik dari segi ekonomi dan infrastruktur pembelajaran di kelompok nelayan miskin. Di sisi ekonomi, nelayan merasa kesulitan ketika harus memenuhi kebutuhan pembelajaran online dengan menyediakan kuota internet yang cukup mahal. Sementara itu infrastruktur pembelajaran terbatas yang mana pada umumnya nelayan tidak memiliki smartphone sehingga kesulitan mengakses pembelajaran online. Ketidaktiadaan smartphone bagi siswa dan ketidakpahaman dalam menggunakan platform pembelajaran baik bagi guru, siswa dan orang tua menjadi bukti nyata penerapan pembelajaran daring belum maksimal sehingga berdampak pada proses pembelajaran terlebih bagi siswa sekolah dasar yang membutuhkan arahan dan dampingan langsung dari guru. Keterbatasan pengetahuan terhadap teknologi dan platform pembelajaran yang digunakan membuat siswa, guru dan orang tua mengalami kondisi ketertinggalan kebudayaan (cultural lag) dalam pembelajaran daring. Ketertinggalan kebudayaan melibatkan dua unsur mengalami mengalami perubahan tidak bersamaan. Kebudayaan materiil lebih cepat mengalami perubahan dalam hal ini teknologi dan platform pembelajaran daring berinovasi menyesuaikan kebutuhan pembelajaran. Di sisi lain, kebudayaan non-materiil yang terdiri dari nilai, norma dan aturan yang belum dapat diterapkan secara maksimal membuat siswa, guru dan orang tua belum mampu melakukan penyesuaian dan beradaptasi dengan sistem pembelajaran saat ini. Kata Kunci : Ketertinggalan Budaya, Pembelajaran Daring, Pandemi Covid-19, Nelayan Miski

Recent advances in the application of deep learning for fault diagnosis of rotating machinery using vibration signals

Vibration measurement and monitoring are essential in a wide variety of applications. Vibration measurements are critical for diagnosing industrial machinery malfunctions because they provide information about the condition of the rotating equipment. Vibration analysis is considered the most effective method for predictive maintenance because it is used to troubleshoot instantaneous faults as well as periodic maintenance. Numerous studies conducted in this vein have been published in a variety of outlets. This review documents data-driven and recently published deep learning techniques for vibration-based condition monitoring. Numerous studies were obtained from two reputable indexing databases, Web of Science and Scopus. Following a thorough review, 59 studies were selected for synthesis. The selected studies are then systematically discussed to provide researchers with an in-depth view of deep learning-based fault diagnosis methods based on vibration signals. Additionally, a few remarks regarding future research directions are made, including graph-based neural networks, physics-informed ML, and a transformer convolutional network-based fault diagnosis method

An EfficientNet-Based Weighted Ensemble Model for Industrial Machine Malfunction Detection Using Acoustic Signals

Detecting and preventing industrial machine failures are significant in the modern manufacturing industry because machine failures substantially increase both maintenance and manufacturing costs. Recently, state-of-the-art deep learning techniques that use acoustic signals have been widely applied to solve industrial machine malfunction detection problems in order to reduce maintenance and manufacturing costs. The authors of this research propose a deep learning-based industrial machine malfunction detection model that uses acoustic signals to classify normal and abnormal conditions of industrial machines. In particular, a weighted ensemble model based on EfficientNet-B0, B5, and B7 is considered to improve classification performance. Case studies involving an open dataset for Malfunctioning Industrial Machine Investigation and Inspection (MIMII) validate that the proposed EfficientNet-based weighted ensemble model provides better classification performance than individual classifiers and other ensemble models

Recent Advances in Applying Machine Learning and Deep Learning to Detect Upper Gastrointestinal Tract Lesions

The clinical application of a real-time artificial intelligence (AI) image processing system to diagnose upper gastrointestinal (GI) malignancies remains an experimental research and engineering problem. Understanding these commonly used technical techniques is required to appreciate the scientific quality and novelty of AI studies. Clinicians frequently lack this technical background, and AI experts may be unaware of such clinical relevance and implications in daily practice. As a result, there is a growing need for a multidisciplinary, international assessment of how to conduct high-quality AI research in upper GI malignancy detection. This research will help endoscopists build approaches or models to increase diagnosis accuracy for upper GI malignancies despite variances in experience, education, personnel, and resources, as it offers real-time and retrospective chances to improve upper GI malignancy diagnosis and screening. This comprehensive review sheds light on potential enhancements to computer-aided diagnostic (CAD) systems for GI endoscopy. The survey includes 65 studies on automatic upper GI malignancy diagnosis and evaluation, which are compared by endoscopic modalities, image counts, models, validation methods, and results. The main goal of this research is to assess and compare each AI method???s current stage and potential improvement to boost performance, maturity, and the possibility to open new research areas for the application of a real-time AI image recognition system that diagnoses upper GI malignancies. The findings of this study suggest that Support Vector Machines (SVM) are frequently utilized in gastrointestinal (GI) image processing within the context of machine learning (ML). Moreover, the analysis reveals that CNN-based supervised learning object detection models are widely employed in GI image analysis within the deep learning (DL) context. The results of this study also suggest that RGB is the most commonly used image modality for GI analysis, with color playing a vital role in detecting bleeding locations. Researchers rely on public datasets from 2018-2019 to develop AI systems, but combining them is challenging due to their unique classes. To overcome the problem of insufficient data to train a new DL model, a standardized database is needed to hold different datasets for the development of AI-based GI endoscopy systems