Resistensi antimikroba merupakan masalah kesehatan global yang terus meningkat dan mengancam efektivitas terapi antimikroba. Kondisi ini mendorong pengembangan strategi dalam penemuan agen antimikroba baru, melalui pemanfaatan jamur endofit. Jamur endofit yang diisolasi dari mangrove Ceriops tagal pada lingkungan salinitas ekstrem di Sumatra Barat menghasilkan 70 isolat yang telah diidentifikasi secara konvensional. Namun, kemiripan morfologi antar isolat menyebabkan keterbatasan dalam penentuan spesies, sehingga diperlukan pendekatan identifikasi molekuler. Selain itu, jamur endofit diketahui berpotensi menghasilkan metabolit sekunder yang bersifat antimikroba, sehingga determinasi senyawa dan kajian interaksi molekuler terhadap target protein menjadi penting. Penelitian ini bertujuan tahun pertama untuk mengidentifikasi jenis atau strain jamur endofit potensial penghasil antimikroba serta menguji aktivitas antimikrob. Tahun kedua, penelitian difokuskan pada penentuan senyawa antimikroba dan evaluasi interaksi molekul aktif melalui molecular docking. Metode tahun pertama meliputi identifikasi molekuler gen ITS rRNA, karakterisasi morfologi menggunakan SEM, dan uji aktivitas antimikroba. Tahun kedua dilakukan determinasi senyawa menggunakan HPLC HMRS serta kajian molecular docking. Hasil tahun pertama menunjukkan 10 isolat memiliki aktivitas antimikroba signifikan terhadap Escherichia coli, Staphylococcus aureus, dan Candida albicans. Isolat Nodulisporium sp. menunjukkan potensi tertinggi dengan zona hambat terbesar terhadap C. albicans (31,3±0,09 mm) dan nilai MIC 62,5±0,05 μg/mL, sehingga berpotensi sebagai sumber senyawa antimikroba baru.

Penelitian ini dilakukan dengan bertujuan dalam mengembangkan dan menerapkan sistem informasi terkait klasifikasi kelayakan alat laboratorium menggunakan implementasi algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan SDLC (Waterfall) dimana akan dimulai dengan mengumpulan data, pemodelan sistem sebagai landasan untuk menentukan entitas, atribut dan objek yang ada didalam website, menggunakan Context Diagram (CD), Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD). Untuk pembuatan aplikasi digunakan bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP), dokumen HTML, MySQL, dan XAMPP. Data yang digunakan adalah alat laboratorium Kimia FMIPA Universitas Andalas dari tahun 2010-2023. Implememtasi Naïve bayes dalam Sistem Klasifikasi Kelayakan alat laboratorium menunjukkan hasil yang positif. Metode ini yang diimplementasikan menggunakan Bahasa pemrograman PHP, terbutkti selektif dalam mengklasifikasi kelayakan alat laboratorium. Metode naïve bayes dapat dipergunakan untuk membantu mengetahui dengan cepat hasil klasifikasi dan prediksi kondisi alat laboratorium. Dengan menggunakan metode naïve bayes, maka tidak perlu membutuhkan waktu lama untuk mendapatkan informasi kondisi terkini alat laboratorium yang digunakan untuk perencanaan pengembangan laboratoriu. Dengan menggunakan sistem ini maka mempermudah pekerjaan PLP (Pranata Laboratorium Pendidikan) yang ada di laboratorium kimia untuk mengetahui kelayakan alat alat yang ada di laboratorium

Penelitian ini mengungkap bahwa manajemen Penyakit Ginjal Kronik (PGK) di Indonesia dipengaruhi oleh faktor multidimensional yang saling berinteraksi antara tenaga kesehatan, pasien, sistem layanan, dan konteks sosial-budaya. Dari perspektif profesional kesehatan, terdapat tiga kelompok temuan utama, yaitu faktor pendukung, faktor penghambat, dan implikasi sistemik layanan. Faktor pendukung paling menonjol adalah kompetensi dan peran strategis perawat nefrologi sebagai first contact pasien, terutama dalam edukasi berkelanjutan, manajemen cairan dan diet, perawatan akses vaskular, serta dukungan psikososial. Edukasi pasien dan keluarga yang dilakukan secara personal dan berulang dinilai efektif meningkatkan kepatuhan dan kualitas hidup, meskipun belum terstruktur secara sistematis di semua fasilitas. Di sisi lain, penelitian ini mengidentifikasi hambatan signifikan pada level sistem dan kebijakan, seperti keterbatasan logistik (obat dan alat dialisis), rasio perawat–pasien yang tinggi, belum optimalnya dukungan terhadap CAPD, serta proses transplantasi ginjal yang panjang dan dipengaruhi faktor budaya. Hambatan sosial-ekonomi, termasuk biaya transportasi, rendahnya literasi kesehatan, dan keterbatasan dukungan keluarga, semakin memperberat pengelolaan PGK. Selain itu, layanan primer belum berfungsi optimal dalam skrining dan edukasi dini PGK. Temuan ini menegaskan perlunya pendekatan multisektoral dan penguatan sistem kesehatan untuk meningkatkan kualitas dan keberlanjutan layanan PGK di Indonesia.

Riset ini menunjukkan bahwa pemanfaatan Bose–Einstein Condensate (BEC) sebagai medium kerja dalam mesin Stirling kuantum secara signifikan meningkatkan performa mesin. Peningkatan tersebut berasal dari fase kondensasi Bose–Einstein, di mana sifat kolektif boson yang cenderung menempati tingkat energi terendah ketika sistem mendekati temperatur nol absolut berperan penting dalam menekan kehilangan energi dan fluktuasi termal. Kondisi ini memungkinkan proses konversi energi berlangsung lebih efisien dan stabil dibandingkan sistem kuantum tanpa kondensasi. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa daya keluaran meningkat seiring dengan bertambahnya rasio suhu dan rasio volume, namun hanya ketika siklus dijalankan dalam waktu yang sangat singkat. Hal ini mengindikasikan bahwa termalisasi parsial tidak memainkan peran dominan, sehingga performa optimal dicapai pada rezim non-kesetimbangan jauh dari kondisi kuasistatik. Menariknya, efisiensi mesin Stirling kuantum yang diusulkan menyerupai efisiensi Stirling klasik dan bahkan dalam kondisi tertentu melampaui efisiensi Curzon–Ahlborn dari mesin endoreversibel. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi model endoreversibel yang realistis dengan medium kerja berbasis BEC mampu menghasilkan efisiensi tinggi dan daya keluaran besar dalam waktu siklus yang singkat, membuka peluang baru bagi pengembangan mesin kalor kuantum berperforma tinggi pada skala mikro dan nano.

Penelitian ini mengkaji performa mesin pendingin Otto kuantum berbasis gas boson dalam kondisi termalisasi parsial, dengan fokus pada optimasi kinerja dalam rezim finite-time. Sistem dianalisis menggunakan pendekatan teoretis statistik Bose–Einstein pada medium kerja Bose–Einstein Condensate (BEC) dalam jebakan potensial kubik tiga dimensi. Kinerja mesin dievaluasi melalui koefisien performa (Coefficient of Performance, COP), daya keluaran, laju pendinginan, dan produksi entropi dengan variasi rasio volume serta durasi termalisasi pada reservoir panas dan dingin. Hasil menunjukkan bahwa COP menurun secara monoton seiring peningkatan rasio volume, disertai peningkatan daya dan laju pendinginan dalam kondisi operasi cepat. Termalisasi asimetris dengan durasi pendinginan lebih lama dibandingkan pemanasan (τₗ > τₕ) menghasilkan produksi entropi minimum dan kinerja pendinginan yang lebih optimal. Selain itu, ditemukan titik operasi optimal yang mendekati kondisi reversibel, di mana terjadi kompromi terbaik antara COP, daya, dan laju pendinginan. Temuan ini menegaskan bahwa termalisasi parsial terkontrol pada medium kerja bosonik merupakan strategi efektif untuk mengoptimalkan performa mesin pendingin Otto kuantum dalam kondisi operasi realistis