Protoplast Fusion of Koji-Mold Aspergillus spp. to Improve Kecap Production.

ABSTRACT Protoplast fusion of Aspergillus oryzae and A. niger for improving the enzyme productivity of desirable kojimolds for kecap (Indonesian soy sauce) was studied. Protoplasting of both mycellium aspergilli was obtained by treating them using Novozyme 234, at final concen tration 5 mg/ml and the time of exposure for three and two hours. Regenerated protoplasts of A. oryzae on complete medium (RCMMPA) was 1.46-3.74 % and on minimal medium (RMMPA) was 0.93-4.93%, whereas A. niger was 0.44-7.64 % and 0.17-6.25 %, respectively. Protoplast fusion was conducted in 30 % PEG 6000 (Polyethylene Glycol) containing 0.01 M CaC12 and 0.05 % glycine, and at pH 7.5. For selecting the suspected fusant Dinikonasol 12.5%, at the final concentration 200 ppm and Cycloheximide at the final concentration 100 ppm Was used as a marker. Results showed that hundred eighteen of suspected fusants were obtained and after screening found that seven as selected fusants. Based on the enzyme activities, finally, fusant number 77 was selected as a fusant with high proteolytic and glutaminase activities. Keywords: Protoplast fusion, Koji, Kecap, Aspergillus

Purwarupa Kontrol Kestabilan Posisi dan Sikap pada Pesawat Tanpa Awak Menggunakan IMU dan Algoritma Fusion Sensor Kalman Filter

Flight Control System merupakan salah satu bagian yang penting dalam sebuah UAV yang dapat digunakan untuk menentukan posisi keadaan pesawat agar tetap stabil dan sesuai dengan misi terbang yang dilakukan. Untuk melakukan kontrol kestabilan dari UAV diperlukan salah satu sensor yaitu sensor IMU (Inertial Measurement Unit) dimana dalam pengembangannya terdapat beberapa algoritma yang digunakan dalam pengolahan data yang dikeluarkan dari sensor IMU tersebut. Salah satunya dalam penelitian ini adalah algoritma fusion sensor Kalman filter, yang digunakan untuk menggabungkan data keluaran dari sensor accelerometer dan gyroscope dalam IMU yang mempunyai noise agar didapatkan data keluaran yang rendah noise sehingga dapat digunakan secara maksimal dalam kontrol kestabilan UAV. Pada penelitian ini sensor yang digunakan adalah IMU GY86 yang mengirimkan data bacaan accelerometer, gyroscope dan magnetometer dengan komunikasi I2C. Digunakan Arduino Uno sebagai sistem operasi dengan beberapa task yaitu bacasensor, mengolah data keluaran sensor menggunakan algoritma fusion sensor Kalman Filter, kontrol_manual dan kontrol_stabilisasi. Sistem memiliki dua kontrol yaitu kontrol manual yang menggunakan input PWM(Pulse Width Modulation) dari RC Receiver untuk langsung diteruskan ke servo melalui pin dari Arduino. Kontrol kestabilan menggunakan hasil pembacaan sensor IMU yang kemudian dilakukan penggabungan data sensor dengan mengimplementasikan algoritma fusion sensor Kalman Filter untuk didapatkan nilai output sensor yang bersih dari noise dan memproses keluaran fusion sensor tersebut untuk mengontrol kestabilan posisi pesawat pada tiga sumbu poros terbang yaitu kondisi terbang dengan poros sumbu x, y, dan z. Hasil dari penelitian ini berupa purwarupa sistem kontrol kestabilan UAV dengan kontrol manual dan kontrol kestabilan. Uji coba sistem dilakukan dengan percobaan statis dan dinamis dari setiap sudut yang dihasilkan sensor sebelum dan sesudah digunakan algoritma fusion sensor Kalman filter. Dari hasil pengujian didapatkan kesimpulan bahwa penggunaan algoritma fusion sensor Kalman filter dapat memberikan pengukuran sudut yang akurat dan dinamis dengan nilai error sebesar 0,5% untuk sudut terhadap sumbu X, dan 0,6% untuk sudut terhadap sumbu Y

Purwarupa Ground Control Station untuk Pengamatan dan Pengendalian Unmanned Aerial Vehicle Bersayap Tetap

Dalam penelitian pengendalian UAV tipe sayap tetap salah satu permasalahan yang muncul adalah bagaimana melakukan pemantauan dan pengendalian jarak jauh ketika UAV sudah berada diluar jangkauan penglihatan operator atau pilot.Berdasarkan masalah tersebut dibuat purwarupa Ground Control Station untuk pengamatan dan pengendalian Unmanned Aerial Vehicle dengan konfigurasi sayap tetap. Sistem ini merupakan salah satu modul pendukung dalam operasional UAV dan berperan sebagai alat bantu untuk mengetahui kondisi dan posisi terkini dari UAV selama operasional khususnya ketika sudah berada diluar jangkauan visual operatornya. Antarmuka pada Ground Control Station ini dibuat menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan bahasa C#, yang dijalankan pada laptop dan terhubung dengan UAV secara nirkabel menggunakan XBee Pro RF Transceiver 2,4 GHz. Ground Control Station ini dapat menampilkan visualisasi parameter penerbangan UAV melalui panel instrumen yang menampilkan data kecepatan udara (airspeed), heading (yaw), sudut guling dan angguk (pitch and roll), ketinggian barometrik, turn and bank rate, serta climb speed sesuai data yang didapat dari modul ADAHRS. Plot lokasi dan jalur penerbangan UAV ditampilkan pada peta sesuai data lokasi yang didapat dari GPS ADAHRS. Selain itu kuat sinyal, daya baterai, dan memberikan peringatan melalui alarm pada antarmuka Ground Control Station jika berada pada kondisi tertentu, sesuai data yang didapat dari modul ADAHRS

Purwarupa Air Data, Attitude, dan Heading Reference System untuk Unmanned Aerial Vehicle

ADAHRS (air data, attitude, and heading reference system )merupakan gabungan dari sensor air data (AD) dan sistem referensi attitude and heading (AHRS). Sistem ini memiliki peran penting dalam memberikan data parameter-parameter penerbangan yang akan digunakan oleh modul lain dalam UAV. Parameter penerbangan yssang dibaca oleh ADAHRS adalah sudut yaw, sudut pitch, sudut roll, serta data ketinggian, kecepatan, suhu, tekanan, dan koordinat GPS yang akan digunakan sebagai referensi dalam mengontrol UAV. Sistem ADAHRS yang diteliti berbasis pada Arduino Mega 2560. Sistem mendapatkan data dari sensor Razor 9DOF IMU, sensor ketinggian berbasis BMP085, sensor kecepatan udara berbasis MPXV5004DP + pitot sederhana, dan penerima GPS PMB648. Data dari sensor-sensor tersebut akan diolah untuk kemudian dikirimkan ke modul lain dalam UAV melalui komunikasi serial. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pembacaan parameter data penerbangan yang dapat mengirimkan data dengan output rate 18 Hz dan waktu inisialisasi <1 s. Sensor IMU memiliki ralat rata-rata 0,80° untuk pitch, roll sebesar 0,70°, dan yaw 0,78°. Sensor ketinggian memiliki nilai ralat rata-rata 12,42 m, sensor kecepatan dan pitot sederhana memiliki nilai ralat 8,05 km/jam. Sedangkan GPS receiver memiliki akurasi 7,5 m untuk ketinggian dan 6,19 m untuk posisi, tetapi dengan update rate hanya 1 Hz

Vitamin A deficiency and other factors associated with severe tuberculosis in Timor and Rote Islands, East Nusa Tenggara Province, Indonesia.

Item does not contain fulltextBACKGROUND: Plasma zinc and vitamin A concentrations have been reported to be low in tuberculosis (TB) patients in some studies, although it is not clear whether this constitutes a risk for a more severe clinical presentation among TB patients. The acute phase reaction may also deplete zinc and vitamin A in the plasma. Therefore, we further studied these associations. METHODS: We carried out a cross-sectional study among newly diagnosed sputum smear-positive TB patients in East Nusa Tenggara. The patients were categorized as either mild TB when Karnofsky Score (KS) > or =80 or severe TB (KS <80). Body mass index (BMI), mid upper arm circumference (MUAC), chest radiograph, and the results of hemoglobin, erythrocyte sedimentation rate, albumin, C-reactive protein (CRP), zinc and vitamin A in plasma were correlated with TB category. RESULTS: A total of 300 TB patients participated in the study (63% male and 37% female), and were categorized as mild TB (53%) or severe TB (47%). Vitamin A, hemoglobin and plasma albumin were significantly lower, and CRP was significantly higher, in severe TB than in mild TB, and the active lesion area on the chest radiograph was greater among severe TB patients. In a multiple regression analysis, after adjustment for CRP, low vitamin A (beta=3.2, 95%CI (confidence interval) 1.6-4.9, P=0.000) but not zinc, correlated with the severity of TB. MUAC was better than BMI as a predictor of TB severity (beta=1.3, 95%CI 0.6-6.2, P=0.000). CONCLUSIONS: Severe TB was associated with vitamin A deficiency. MUAC can be applied as a measure of TB severity