## Aplikasi  Kemometrik  dalam  Penentuan  Mutu  Tumbuhan Obat
Mareetha Zahra Shafirany 1 , Yasmiwar Susilawati 1 , Ida Musfiroh 2
1 Departemen Biologi Farmasi Fakultas Farmasi Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang KM 21 Jatinangor 45363
2 Departemen Analisis Farmasi dan Kimia Medisinal, Fakultas Farmasi Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang KM 21 Jatinangor 45363
E-mail: mareethazahras@gmail.com

## Abstrak
Obat-obatan herbal dan sediaannya telah banyak digunakan selama ratusan tahun di seluruh dunia. Banyak pendekatan analitis modern digunakan untuk mengevaluasi kualitas tanaman obat, dan sejumlah besar data pengukuran telah dihasilkan. Studi yang melibatkan aplikasi kemometrik yang dikombinasikan dengan metode analisis, seperti HPLC, GC, spektroskopi NMR, UV dan IR telah banyak dilakukan untuk mengetahui kualitas mutu tumbuhan yang berupa diskriminasi taksonomi, penilaian kualitas atau klasifikasi antara tanaman dengan asal geografis yang berbeda. Tinjauan ini bertujuan pada penerapan aplikasi kemometrik sebagai metode yang efisien dan efektif untuk penentuan kualitas mutu tumbuhan.
Kata kunci: Kemometrik, herbal, analisis, obat tradisional, mutu

## 1. Pendahuluan
Pengobatan  herbal  saat  ini  mendapatkan  perhatian yang  lebih  di  seluruh  dunia.  Obat-obat  herbal  termasuk obat-obatan  Cina  dan  obat-obatan  tradisional  lainnya semakin  populer  untuk  memperbaiki  kondisi  kesehatan manusia  serta  mencegah  dan  menyembuhkan  penyakit. Pengobatan  herbal  memiliki  peran  penting  dalam  terapi klinik  di  banyak  negara  selama  ribuan  tahun.  Namun, pengobatan  herbal  masih  belum  diakui  secara  umum  di seluruh dunia karena kuantitas dan kualitas serta keamanan dan  efesiensi  obat  tradisional  belum  cukup  untuk memenuhi  kriteria  yang  diperlukan  untuk  mendukung penggunaannya di masyarakat. Oleh karena itu, Organisasi Kesehatan  Dunia  (WHO)  memberikan  pedoman  untuk penilaian kualitas obat-obat herbal [1].
Saat ini, penanda/marker atau komponen farmakologis  dalam  obat  herbal  atau  tumbuhan  obat digunakan  untuk  mengevaluasi  kualitas  dan  keaslianya. Identifikasi yang benar, penentuan kadar karat yang akurat, residu  pestisida  dan  mikotoksin,  sangat  diperlukan  untuk mengetahui  keamanan  tumbuhan  obat.  Penentuan  bahan aktif sangat penting untuk mencerminkan kualitas intrinsik tumbuhan obat, termasuk konsistensi dan khasiatnya [2].
Kemometrik adalah penerapan teknik matematika dan statistik  untuk  mendapatkan  lebih  banyak  informasi  dari data kromatografi [3]. International Chemometric  Society (ICS)  mendefinisikan  kemometrik  sebagai  ilmu  tentang pengukuran  yang  berkaitan  dengan  pengukuran  yang dilakukan  pada  sistem  kimia  atau  proses  keadaan  sistem melalui  penerapan  metode  matematis  atau  statistik  [4]. Kromatografi sidik jari atau fingerprint , yang dikombinasikan  dengan  kemometrik,  biasanya  digunakan
untuk  mengevaluasi  kualitas  tumbuhan  obat  dengan mengolah  informasi  dan  menyediakan  berbagai  metode pengolahan  data.  Ada  berbagai  teknik  analisis  atau kromatografi  yang  digunakan  seperti  kromatografi  lapis tipis  (KLT),  kromatografi  gas  (GC),  kromatografi  cair kinerja  tinggi  (HPLC),  kapiler  elektroforesis  (CE), kromatografi gas-spektrometri massa (GC-MS), kromatografi  cair-massa  /  spektrometri  massa  (LC-MS  / MS)  kromatografi  cair  kinerja  tinggi-deteksi  diode  array (HPLC-DAD),  elektroforesis  kapiler-deteksi  dioda  array (CE  -DAD),  HPLC-MS  dan  HPLC-nuclear  magnetic resonance  (NMR)  dapat  memberikan  informasi  spektum tambahan  secara  struktural  yang  berguna  untuk  analisis kualitatif dan kuantitatif [5, 6, 7]. Namun, penggunaan alat analisis  atau  instrumen  modern  tersebut  menghasilkan sejumlah  besar  data  pengukuran.  Para  peneliti  sekarang menghadapi  tantangan  baru  untuk  mengolah  informasi kimia  yang  cukup  dan  menganalisis  hasilnya  [8]. Tantangan ini  mengharuskan penggunaan kemometrik [9, 10, 11].

## 1. Perkembangan Kemometrik
Nama  "kemometrik",  pertama  kali  diciptakan  oleh seorang  ilmuwan  Swedia  Svante  Wold  pada  tahun  1971 [12]. Kemometrik mengintegrasikan matematika, statistik, dan  logika  formal  yang  dapat  menawarkan  teori  dan metode untuk pengukuran kimia, memberikan pendekatan baru  untuk  analisis  berbagai  jenis  data  pengukuran spektroskopi  dan  kimia.  Selain  itu,  kemometrik  dapat diimplementasikan  dalam  kimia  untuk  mengoptimalkan
prosedur  eksperimental  dan  memberikan  informasi  kimia yang maksimum dan relevan [13].
Kemometrik telah berkembang pesat sejak awal abad ke-20.  Alasan  berkembangnya  metode  kemometrik  yaitu banyaknya  data  yang  dihasilkan  oleh  peralatan  multi elemen dan multi komponen modern, sehingga diperlukan penerapan metode kemometrik untuk mengolah informasi penting  serta  adanya  kepopuleran  komputer  dalam pengolahan  data  mengakibatkan  metode  komometrik  ini semakin  berkembang  [8].  Dengan  kemajuan  teknologi komputer, metode kemometrik telah menjadi alat utama di antara  ilmuwan  untuk  mendapatkan  hasil  analisis  yang lebih  cepat  dengan  waktu  pengembangan  produk  yang lebih  pendek.  Antara  lain, Principal  Component  Analysis (PCA) adalah metode yang paling sering digunakan untuk mengolah  data  multivariat  dengan  sampel  yang  tidak diketahui  atau  suatu  metode  analisis  peubah  ganda  yang bertujuan  menyederhanakan  peubah  yang  diamati  dengan cara menyusutkan (mereduksi) dimensinya.  Sementara itu, Soft  Independent  Modelling  of  Class  Analogy  (SIMCA ) berdasarkan  pembuatan  model  PCA  untuk  menetapkan sampel  yang  tidak  diketahui  ke  dalam  model  kelas  yang telah ditentukan atau telah diterapkan pada metode analisis. Dengan demikian, penerapan teknik kemometrik memiliki peran penting dalam kimia analitik [8, 14, 15].

## 2. Metode Kemometrik dalam Evaluasi Kualitas Tumbuhan Obat
Dari berbagai jenis teknik analisis, kromatografi cair kinerja tinggi (HPLC) digunakan secara luas untuk evaluasi kualitas  tumbuhan  obat  karena  penerapan  yang  luas, ketepatannya  yang  baik,  dan  resolusi  yang  tinggi  [16]. Liquid  Chromatography  Mass  Spectrometry (LC-MS) memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  identifikasi kimia  kompleks  dan  memastikan  toksisitas  dari  obat- obatan  herbal  [17].  Selain  itu,  spektrofotometri Fourier Transform Infrared (FTIR) sudah banyak digunakan dalam analisis  obat  herbal  [18].  Analisis  dengan  menggunakan metode ini memungkinkan dapat berlangsung secara cepat dan  juga  preparasi  sampel  yang  lebih  mudah.  Selain  itu, spektrofotometri  FTIR  juga  dapat  dimanfaatkan  dalam penentuan  komponen  pada  obat  herbal.  Kemajuan  dalam instrumentasi ini mampu menghasilkan sejumlah besar data yang  menghasilkan  perbedaan  kecil  antara  sampel  dan memungkinkan memberi implikasi besar untuk diskriminasi tumbuhan herbal.

## 3. Data yang Digunakan dalam Penentuan Mutu Tumbuhan dengan Kemometrik
3.1 Kromatografi Cair Kinerja Tinggi/ High Performance Liquid Chromatography (HPLC)
Kromatografi cair kinerja tinggi adalah teknik analisis yang paling banyak digunakan untuk menganalisa produk herbal. HPLC telah digunakan untuk identifikasi kimia dan diskriminasi  banyak  tumbuhan  yang  dikombinasikan dengan  kemometrik/analisis  multivariat.  Data  HPLC berupa  persen  (%)  kadar  senyawa  tumbuhan  untuk
mendapatkan  koefisien  korelasi  digunakan  sebagai parameter kemometrik dalam banyak penelitian, dan telah banyak  digunakan  dalam  pengendalian  kualitas  mutu tumbuhan.  Untuk  memberikan  sidik  jari,  keseluruhan kromatogram dapat digunakan sebagai profil kimiawi, atau daerah  diskriminasi  kromatografi  atau  pilihan  penanda kimia penting dapat digunakan. Contoh yang dikutip untuk penerapan analisis kemometrik kromatisasi yang dikembangkan dirangkum dalam Tabel 1.
3.2 Kromatografi Gas dan Kromatografi Gas-

## Spektrometri Massa
Kromatografi  gas  dan  aplikasi  GC-MS  untuk penentuan  kualitas  herbal  didokumentasikan  dengan  baik [19,  20].  Kombinasi  analisis  chemometrik  dan  data  yang diperoleh dari kromatogram telah berhasil diterapkan untuk otentikasi obat-obatan herbal. Aplikasi data berbasis kimia kemometrik  pada  spesies  tumbuhan  dirangkum  dalam Tabel 2

## 3.3 SPME-GCMS
Pada penelitian yang dilakukan oleh Farag et al , 2015, 2 kultivar kelopak bunga rosella diekstraksi menggunakan SPME  dan  dianalisis  dengan  GC  /  MS.  Sebanyak  104 senyawa  terdeteksi  dengan  hanya  32  yang  dilaporkan sebelumnya.  Untuk  mengetahui  perbedaan  antara  kedua kultivar  tersebut  (Aswan  vs  Sudan-1)  pada  profil  volatil kelopak  bunga  rosella,  serta  untuk  mengidentifikasi penanda dengan menyediakan variabel yang paling relevan untuk diferensiasi antara dua kelompok sampel digunakan aplikasi kemometrik dengan metode Orthogonal projection to  latent  structures-discriminant  analysis  (OPLS-DA) dengan memasukkan semua data senyawa yang teridentifikasi  pada  kedua  kultivar.  Sampel  bunga  dari kedua kultivar dengan plot skor turunan yang menunjukkan pemisahan yang jelas antara kedua sampel. Plot skor OPLS menjelaskan  99%  dari  total  varians  (R2=0,99)  dengan parameter harapan prediksi Q2=0,71. Data yang digunakan adalah nilai waktu m / z retensi, nilai cut-off Pb 0,05 untuk indikasi  plot.  Dibandingkan  dengan  Sudan-1  cv,  Aswan mengandung lebih banyak alkohol rantai pendek, yaitu 1- oktan-3-ol [21].

## 3.4 Nuclear Magnetic Resonance (NMR)
Nuclear  magnetic  resonance  adalah  alat  yang  baik untuk analisis metabolisme tanaman dan dapat memberikan jumlah komposisi biokimia pada keseluruhan sampel [22, 23].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  NMR  telah berkembang  menjadi  alat  yang  penting,  terutama  untuk studi metabolisme tanaman [24, 25]. Banyak aplikasi untuk pengembangan  sidik  jari  metabolik  menggunakan  NMR ditambah dengan analisis multivariat dan digunakan untuk membedakan  antara  spesies  tanaman  yang  berkerabat dekat,  dalam  penilaian  kualitas  obat-obatan  herbal  dan untuk  membedakan  antara  asal-usul  geografis  tumbuhan yang berbeda. Data mengenai beberapa spesies tumbuhan
disusun  dalam  Tabel  3  sesuai  dengan  teknik  NMR  yang digunakan.

## 3.5 Spektroskopi Ultraviolet
Secara  umum,  penyerapan  UV  disebabkan  oleh adanya kromofor dan auksokrom. Sebagian besar data yang
terdeteksi  disebabkan  oleh  kromofor  yang  sangat  kuat menyerap, terutama sistem terkonjugasi atau aromatik yang muncul di banyak kelas metabolit seperti flavonoid, lignan, coumarin  dan  polifenol.  Penentuan  spektrofotometri  di daerah UV dimungkinkan untuk mendapatkan akurasi dan reproduktifitas  yang  tinggi  dengan  cepat  dari  sejumlah kecil  sampel,  harganya  murah  dan  mengikuti  prosedur
Tabel 1. Aplikasi HPLC dalam analisis kemometrik obat herbal
Nama Tanaman (Bagian/Penyusun Aktif) Metode Analisis Metode Kemometrik Tujuan Penelitian Aconitum kusnezoffii (akar) HPLC-DAD SA, HCA diskriminasi taksonomi [29] Atractylis chinensis (rhizoma) HPLC PCA, k-NN, LDA pengujian kualitas [30] Bauhinia candicans, B. forficate, B. variegata (daun) HPLC PCA, HCA, SIMCA diskriminasi taksonomi [31] Bupleurum ssp. (akar/ saikosaponin) HPLC-ELSD, HPTLC SA, SIMCA, ANNs, k-NN pengujian kualitas [32] Cinnamomum cassia ( Kulit kayu dan ranting ) HPLC SA, PLS-DA pengujian kualitas [33] Curcuma kwangsiensis, C. phaeocaulis, C. wenyujin (akar) HPLC PCA, LDA, BP-ANN, LS- SVM diskriminasi taksonomi [34] Epimedium wushanense, E. koreanum (daun/flavonoids) HPLC PCA, HCA, SIMCA, BP- ANN diskriminasi taksonomi [35] Panax notoginseng (akar) UHPLC-ESI-MS PCA, PLS-DA pengujian kualitas [36] Polygala japonica (herba/flavonoids) HPLC-DAD-ELSD PCA pengujian kualitas [37] Pueraria lobata (akar/ isoflavones RRLC-DAD PCA asal geografis [38]
Tabel 2. Aplikasi BC dan GC-MS dalam analisis kemometrik obat herbal
Nama Tanaman (Bagian/Penyusun Aktif) Metode Analisis Metode Kemometrik Tujuan Penelitian Curcuma kwangsiensis, C. phaeocaulis, C. wenyujin (rhizoma/minyak essensial) GC-MS PCA, PLS-DA pengujian kualitas [39] Curcuma kwangsiensis, C. phaeocaulis, C. wenyujin (akar) GC-MS PCA, LDA, BP-ANN, LS- SVM diskriminasi taksonomi [34] Hibiscus sabdariffa (bunga) GC-MS, SPME PCA, HCA, OPLS-DA penguajian kualitas [21] Portulaca oleracea (herba) GC-MS SA, HCA asal geografis [40] Sc hizonepeta tenuifolia (minyak essensial) GC-MS PCA, HCA asal geografis [41] Scutellaria barbata (herba and minyak essensial) GC-MS SA, PCA asal geografis [42] Teucrium flavum subsp. Glaucum Teucrium flavum subsp. flavum (daun dan minyak essensial) GC and GC-MS PCA, CA diskriminasi taksonomi [43] Salvia officinalis, S. judaica (daun dan minyak essensial) GC-FID. GC-MS + RAPD HCA asal geografis [44] Thymus caespititius (minyak essensial) GC,GCMS PCA, CA diskriminasi taksonomi [45]
Tabel 3. Aplikasi NMR dalam analisis kemometrik obat herbal Nama Tanaman (Bagian/Penyusun Aktif) Metode Analisis Metode Kemometrik Tujuan Penelitian Artemisia afra, A. annua (herba) H-NMR PCA pengujian kualitas [46] Echinacea purpurea, E. pallida, E. angustifolia, E. simulate (akar) H-NMR PCA diskriminasi taksonomi [47] Ganoderma lucidum (herba) H-NMR OPLS-DA asal geografis  [48] Panax ginseng (akar) H-NMR HCA, PLS, PLS-DA pengujian kualitas [49] Panax ginseng, P. quinquefolius (akar) H-NMR PCA diskriminasi taksonomi [50] Zea mays (biji) H-NMR PCA, HCA, SIMCA pengujian kualitas [51] Tabel 4. Aplikasi Spektroskopi UV dalam analisis kemometrik obat herbal Nama Tanaman (Bagian/Penyusun Aktif) Metode Analisis Metode Kemometrik Tujuan Penelitian Actinidia chinensis, Citrus maxima (buah) UV–vis PCA, CA, LDA diskriminasi taksonomi [52] Camellia sinensis (daun/kafein dan teobromin) UV–vis PCA-ANN, PLS pengujian kualitas [53] Kopi UV–vis PCA, SIMCA, LDA pengujian kualitas [54]
sederhana. Beberapa aplikasi  UV dikombinasikan dengan analisis multivariat ditemukan dalam literatur, di antaranya adalah studi yang disusun dalam Tabel 4.

## 3.6 Spektroskopi Inframerah
Potensi  penggunaan  spektroskopi  vibrasi,  yaitu Attenuated  Total  Reﬂectance - Fourier  Transform  Infrared (ATR-FTIR), Fourier  Transform-Raman (FT-Raman), Mid-Infra-Red  (MIR)  dan  Near  Infra-red  (NIR)  untuk penentuan  kualitas  tumbuhan  obat  telah  diteliti  dan didokumentasikan dengan baik [26, 27, 28]. Spektroskopi infra  merah  telah  digunakan  secara  efisien  untuk membedakan  berbagai  jenis/kemotipe  berbagai  tanaman dan untuk memprediksi kandungan zat tumbuhan, terutama pada  teh  dan  ramuan  lainnya.  Metode  spektroskopi  NIR yang  dikombinasikan  dengan  teknik  kemometrik  telah menunjukkan  kemampuan  yang  sangat  baik  untuk mengidentifikasi  spesies  tanaman  yang  berbeda  secara cepat, untuk memprediksi konstituen aktif utama, dan juga untuk  memastikan  kualitas  dan  keasliannya.  Data  dari FTIR  digunakan  sebagai  variabel  prediksi  atau  variabel respon  yang  selanjutnya  diolah  menggunakan  aplikasi kemometrik.  Penerapan  kombinasi  antara  teknik  analisis kemometrik dan IR seperti yang dirangkum dalam Tabel 5.

## 3.7 Spekstroskopi Inframerah dan FTIR
Teknik  spektroskopi  IR  merupakan  metode  analisis yang  efisien,  mudah  digunakan,  murah  dan  juga  cepat karena  analisis  ini  dapat  dilakukan  pada  serbuk  kering sampel  secara  langsung  tanpa  proses  pemisahan  terlebih dahulu. Spektrum IR yang dihasilkan sangat rumit karena matriks  sampel  yang  kompleks  menghasilkan  interaksi antara senyawa-senyawa tersebut sehingga akan menggambarkan  keseluruhan  karakteristik  suatu  sampel.
Oleh  karena  itu  spektrum  FTIR  dapat  digunakan  untuk membedakan  tumbuhan  yang  satu  dengan  yang  lainnya walaupun  komposisi  senyawa  kimianya  belum  diketahui secara pasti. Untuk memudahkan interpretasi spektrum IR diperlukan bantuan teknik kemometrik. Banyak penelitian yang  dilakukan  dengan  aplikasi  spektoskopi  FTIR  dan kemometrik, untuk tujuan identifikasi, maupun autentikasi tumbuhan  yang  berkerabat  dekat,  seperti  identifikasi  dan kuantifikasi  harpagosida  pada  akar Harpagophytum procumbens [68], perbedaan antara spesies Epilobium dan Hypericum  [28],  autentikasi  minyak  buah  merah ( Pandanus conoideus ) menggunakan FTIR dan kemometrik [18], , autentikasi Taxus chinensis menggunakan FTIR dan kemometrik [69], dan analisis dan evaluasi komponen minyak essensial dari batang cinnamon [67].

## 4. Aplikasi Kemometrik dalam Evaluasi Kualitas Tumbuhan Obat

## 4.1 Keaslian Tumbuhan Obat
Memastikan keaslian adalah langkah penting pertama untuk  menilai  kualitas  tumbuhan  obat.  Setiap  tumbuhan obat  mengandung  unsur  kimia  tertentu.  Oleh  karena  itu, komposisi  kimia  masing-masing  tumbuhan  obat  dapat dianalisis  untuk  mengidentifikasi  tumbuhan  obat  dan dijamin  keasliannya.  Lai et  al .  (2010)  menganalisis  sidik jari benih Cassia, yang dihasilkan oleh HPLC-UV pada dua panjang  gelombang,  dengan  metode  kemometrik  [66]. Sampel  dikelompokkan  menjadi  empat  kelompok  sesuai dengan sumber tumbuhan dan prosedur persiapan dianalis oleh  PCA  sedangkan partial  least  squares (PLS), back propagation  artificial  neural  network (BP-ANN),    dan radial    basis    function    artificial  neural  network (RBF- ANN) dapat diterapkan  secara efektif  untuk  memprediksi
Tabel 5. Aplikasi IR dalam analisis kemometrik obat herbal
Nama Tanaman (Bagian/Penyusun Aktif) Metode Analisis Metode Kemometrik Tujuan Penelitian Astragalus membranaceus (akar) FT-IR PLS-DA asal geografis & pengujian kualitas [55] Curcuma longa, Curcuma xanthorrhiza and Zingiber cassumuna FT-IR PCA diskriminasi taksonomi [56] Eleutherococcus senticosus (akar) NIR PCA, DA, SIMCA, PLS-DA asal geografis [57] Hoodia gordonii (batang / triterpen glikosida) FT-NIR OPLS, PLS pengujian kualitas [58] Lavandula angustifolia L. latifolia (lavandin) (minyak essensial) FT-IR PCA, PLS, PLS-DA asal geografis [59] Ganoderma lucidum (Spora dan tubuh buah) ATR-FTIR
PCDA, PLS, DA, PDA
analisis diskriminasi [60] Mentha pulegium L. (herba dan minyak essensial) FT-IR CDA asal geografis [61]
Panax ginseng, cultivated ginseng,mountain cultivated ginseng, mountain wild ginseng (akar) FT-IR, 2D-IR HCA diskriminasi taksonomi [62] Papaver somniferum (opiat) ATR-FTIR PCA, PLS-DA asal geografis [63] Portulaca oleracea (Herba) FT-IR SA, HCA asal geografis [40]
Pueraria lobata, P. thomsonii (akar/ puerarin, daidzin dan isoflavonoid total) NIR LDA, SIMCA, PLS diskriminasi taksonomi [64] Rosa laevigata (buah/polisakarida) NIR PLS, UVE-PLS, UVE-GA-PLS pengujian kualitas [65] Rhizoma Corydalis (rhizoma) NIR LS-SVM, RBF-ANN, PLS-DA, k-NN asal geografis [66] Scutellaria baicalensis (akar/flavonoid) NIR DA, PLS-DA asal geografis [67]
kategori dari empat sampel yang berbeda dalam rangkaian tes  tersebut  [70,  71].  Metode HPLC-DAD  dikembangkan untuk  mengevaluasi  kualitas Receptaculum  Nelumbinis (wadah  kering Nelumbo  nucifera )  melalui  kromatografi sidikjari  dan  penentuan  simultan  lima  flavonol  glikosida, termasuk  hyperoside,  isoquercitrin,  quercetin-3-O-β-D- glukuronida,  isorhamnetin  -3-O-β-  D-galaktosida  dan syringetin-3-O-β-D-glukosida  [69].  Untuk  mengevaluasi konsistensi  kualitas  ramuan  obat  komersial,  metode sederhana dan akurat digunakan HPLC dan detektor UV- Vis, baik untuk analisis sidik jari dan kuantisasi beberapa unsur aktif  farmasi [72].

## 4.2 Khasiat dan Konsistensi Tumbuhan Obat
Efikasi dari tumbuhan obat berhubungan erat dengan unsur  kimia  dan  konsentrasinya.  Konsistensi  memiliki sedikit  perbedaan  sesuai  dengan  perbedaan  iklim,  waktu budidaya  dan  panen,  proses  prosedur  dan  penyimpanan. Saat mengevaluasi catatan sidik jari, perbedaan konsentrasi yang  kecil  dapat  mempengaruhi  kualitas  tumbuhan  obat, sementara  perbedaan  kecil  antara  sidik  jari  dapat membedakan/mendiskriminasi  antara  spesies.  PCA,  SA dan HCA dapat mengklasifikasikan dan membedakan sidik jari tumbuhan obat secara efektif. Kromatografi cair kinerja ultra dengan metode detektor fotodioda (UPLC-PAD) pada analisis  kuantitatif  lima  alkaloid  aktif Rhizoma  coptidis telah  dikembangkan.  Untuk  klasifikasi  sampel,  data kromatografi  dianalisis  dengan  SA,  PCA  dan  HCA. Metode  ini,  dikombinasikan  dengan  kemometrik,  terbukti sangat membantu dalam pengendalian kualitas dan evaluasi R. coptidis [15].
Diferensiasi Teucrium flavum dilakukan oleh GC-MS dan  kemudian  penelitian  terhadap  profil  kimia  dan genetiknya dilakukan dengan menggunakan aplikasi PCA dan cluster analysis (CA) sebagai metode klasifikasi. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa latar belakang genetik semata-mata bertanggung jawab atas perbedaan komposisi minyak  atsiri  [43].  Dalam  studi  lain,  diferensiasi  dan prediksi  umur  kultivasi  dengan  menggunakan  sampel ginseng  yang  dibudidayakan  berdasarkan  protokol  atau pedoman  standar  diteliti  dengan  teknik  metabolomik berbasis NMR yang  menggunakan berbagai pelarut untuk mengembangkan  metode  diferensiasi  umur  pada  kultivar ginseng.  Metode  PLS-DA  telah  berhasil  membedakan sampel akar ginseng 1-6 tahun [73].

## 4.3 Keamanan Tumbuhan Obat
Isu keamanan tumbuhan obat telah dilaporkan banyak mengandung logam berat, residu pestisida, mikotoksin dan adanya  obat  sintesis  yang  terkandung  didalamnya. Tumbuhan  obat  ini  mungkin  berasal  dari  komponen mineral,  kontaminasi  dan  pemalsuan  [2].  Penentuannya sangat  penting  untuk  menjamin  keamanan  tumbuhan obat/ramuan  herbal.  Elemen  seperti  besi,  tembaga,  seng dan  mangan  diketahui  memainkan  peran  penting  dalam sistem  biologi,  dan  mungkin  memiliki  hubungan  dengan dan khasiat pada tumbuhan, sehingga telah dipelajari secara ekstensif baru-baru ini. Penelitian ini sering dilakukan dan
dikombinasikan dengan PCA dan CA [74, 75]. Sebaliknya, elemen  lain,  seperti  timbal  dan  kadmium  bersifat  toksik sekalipun  dalam  jumlah  sedikit.  Oleh  karena  itu,  sangat penting  untuk  memastikan  kandungan  unsur  beracun. Wang et  al .,  (2010)  menentukan  konsentrasi  trace  dan elemen  beracun  di  Paris  polyphylla  dari  China  dengan spektrometri  serapan  atom  untuk  mengevaluasi  dan mengklasifikasikan  kualitasnya  [76].  Hasilnya  dianalisis dengan PCA dan HCA yang mendukung informasi penting untuk  evaluasi  keamanan.  Kolasani et  al .,  (2011) menentukan  konsentrasi  unsur  mineral  50  ramuan  obat Cina  dengan  spektroskopi  serapan  atom  [77].  Data dianalisis  dengan  PCA  dan  HCA  untuk  memahami hubungan  antara  unsur  dan  untuk  mengklasifikasikan sampel herbal.

## 5. Kesimpulan
Dalam  evaluasi  kualitas  herbal,  kemometrik  dapat digunakan untuk mengoptimalkan prosedur eksperimental, mendapatkan informasi yang bermanfaat secara maksimal, dan  menganalisis  hasilnya.  Kemometrik  adalah  metode analisis  yang  sesuai  dan  alat  yang  berguna  untuk memperkirakan kualitas tumbuhan obat. Dengan demikian, berbagai  teknik  analisis  yang  dikombinasikan  dengan metode  kemometrik  adalah  teknik  baru  yang  valid  dan cepat  yang  akan  memberikan  hasil  yang  akurat  untuk melakukan penentuan kualitas mutu tumbuhan obat secara komprehensif.

## Daftar Pustaka
1. WHO, General  Guidelines  for  Methodologies  on  Research and Evaluation of Traditional Medicines , 2000.
2. Ernst E. Toxic heavy metals and undeclared drugs in Asian herbal medicines. Trends Pharmacol. Sci ., 2002, 23 ;136-139.
3. Lavine  BJ,  Workman.  Chemometrics, Anal.  Chem .  2010,
82 ;4699–4711.
4. Gemperline  P. Practical  Guide  to  Chemometrics, CRC, Florida; Boca Raton, 2006.
5. Wong  SK,  Tsui  SK,  Kwan  SY.  Analysis  of  proprietary Chinese medicines for the presence of toxic ingredients by LC/MS/MS. J. Pharmacol. Biomed. Anal. , 2006, 30 ; 161- 170.
6. Gong F, Liang YZ, Fung YS. Correction of retention time shifts for chromatographic fingerprints of herbal medicines. J. Chromatogr. A., 2004, 1029 ;173-183.
7. Dirk  S,  Markus  G.  Recent  advances  on  HPLC/MS  in medicinal  plant  analysis. J.  Pharmacol.  Biomed.  Anal. , 2011, 55 ;744-757.
8. Daniel  KW,  Mok  CFT.  Chemical  information  of  Chinese medicines;  A  challenge  to  chemist. Chemom.  Intell.  Lab. Syst ., 2006, 26 ;210-217.
9. Zhang  GF,  Chen  CJ,  Chen  ZP.  Analysis  of  principle component  and  chemistry  type  of  essential  oil  from Cinnamomum  camphora  leaf  in  Fujian  Province. J.  Plant Resour. Environ., 2008, 17 ; 24-27.
10. Yu  JM,  Peng  YL,  Liang  YZ.  Analysis  of  essential  oil components  in Kaempferia  galanga L.  by  GC-MS  and chemometric  resolution  method. J.  Hunan  Univ.  Arts  Sci. , 2010, 22 ; 24- 27.
11. Song JZ, Li SL, Zhou Y. A novel approach to rapidly explore analytical  markers  for  quality  control  of  Radix Salviae miltiorrhizae extract  granules    by    robust    principal component    Analysis    with  ultra-highperformance  liquid
chromatography–ultraviolet  quadrupole  time-of-flight  mass spectrometry. J. Pharm. Biomed. Anal ., 2010, 53 ; 279-286. 12. Ortiz  M,  Sarabia  L.  Quantitative  determination  in chromatographic analysis  based  on  n-way  calibration strategies, J. Chromatogr. A, 2007, 1158 ;94–110.
13. Jurgen  WE.  Chemometrics  in  analytical  chemistry. Anal. Bioanal.Chem ., 2004, 380 ; 368-369.
14. Jing  D,  Deguang  W,  Linfang  H,  Shilin  C,  Minjian  Q. Application  of  chemometrics  in  quality  evaluation  of medicinal plants, J. Med. Plants Res. , 2006, 5 ;4001-8.
15. Kong WJ, Zhao YL, Xiao XH, Cheng Jin, Li ZL. Quantitative and  chemical  fingerprint  analysis  for  quality  control  of Rhizoma  Coptidis  chinensis      based      on      UPLC-PAD combined      with      chemometrics  methods. Phytomedicine , 2009, 16 ; 950-959.
16. Marston A. Role of advances in chromatographic techniques in phytochemistry. Phytochemistry , 2007, 68 ; 2786−2798. 17. Ganzera  M,  Zhao  J,  Khan  IA.  Hypericum  perforatum: Chemical profiling and quantitative results of St. John's W ort  products  by  an  improved  high-performance  liquid chromatography method. J. Pharmacol. Sci., 2003, 91 ; 623- 630.
18. Rohman  A,  Nugroho  A,  Lukitaningsih  E,  Sudjadi2014. Application of vibrational spectroscopy in combination with chemometrics  techniques  for  authentication  of  herbal medicine. Applied Spectrosc. Rev ., 2014, 49 ; 603-613.
19. Hudaib  M,  Speroni  E,  Di  Pietra  AM,  Cavrini  V.  GC/MS evaluation  of  thyme  (Thymus  vulgaris  L.)  oil  composition and variations during the vegetative cycle. J Pharm Biomed Anal., 2002, 29(4) ; 691–700.
20. Vagionas K, Ngassapa O, Runyoro D, Graikou K, Gortzi O, Chinou  I.  Chemical  analysis  of  edible  aromatic  plants growing  in  Tanzania. Food  Chem., 2007, 105(4) ;  1711– 1717.
21. Farag MA, Rasheed DM, Kamal IM. Volatiles and primary metabolites  profiling  in  two  Hibiscus  sabdariffa  (roselle) cultivars  via  headspace  SPME-GC-MS  and  chemometrics. Food Res. Int ., 2015, 78 ; 327-335.
22. Albach DC, Grayer RJ, Jensen SR, Özgökce F, Veitch NC. Acylated flavone glycosides from Veronica. Phytochemistry , 2003, 64(7) ;1295-1301.
23. Parejo  I,  Viladomat  F,  Bastida  J,  Schmeda-Hirschmann  G, Burillo J, Codina C. Bioguided isolation and identification of the  nonvolatile  antioxidant  compounds  from  fennel ( Foeniculum  vulgare Mill.)  waste. J  Agric  Food  Chem ., 2004, 52(7) ;1890-7.
24. Kim HK, Saifullah, KS, Wilson EG, Kricun SDP, Meissner A,  Goraler  S,  Deelder  AM,  Choi  YH,  Verpoorte  R. Metabolic classification of South American Ilex species by NMR-based  metabolomics. Phytochemistry ,  2020, 71(7) ; 773–784.
25. Ioset  KN,  Nyberg  NT,  Van  Diermen  D,  Malnoe  P, Hostettmann  K,  Shikov  AN,  Jaroszewski  JW.  Metabolic profiling  of  Rhodiola  rosea  rhizomes  by  1H-NMR spectroscopy. Phytochem. Anal , 2011, 22(2) ; 158-165
26. Dharmaraj  S,  Jamaludin  AS,  Razak  HM,  Valliappan  R, Ahmad  NA,  Harn  GL,  Ismail  Z.  The  classification  of P hyllanthus  niruri Linn.  According  to  location  by  infrared spectroscopy. Vib Spectr. , 2006, 41(1) ; 68-72
27. Vlachos N, Skopelitis Y, Psaroudaki M, Konstantinidou V, Chatzilazarou  A,  Tegou  E.  Applications  of  Fourier transform-infrared  spectroscopy  to  edible  oils. Anal  Chim Acta , 2006, 574 ; 459–465.
28. Kokalj  M,  Kolar  J,  Trafela  T,  Kreft  S.  Differences  among Epilobium  and  Hypericum  species  revealed  by  four  IR spectroscopy  modes;  transmission,  KBr  tablet,  diffuse reflectance and ATR. Phytochem Anal ., 2011, 22(6) ; 541–6.
29. Zhao YY, Zhang Y, Lin RC, Sun WJ. An expeditious HPLC method  to  distinguish Aconitum  kusnezoffii from  related species. Fitoterapia , 2009, 80(6) ; 333–338.
30. Ni Y, Peng Y, Kokot S. Fingerprinting of complex mixtures with  the  use  of  high  performance  liquid  chromatography, inductively  coupled  plasma  atomic  emission  spectroscopy and chemometrics. Anal Chim Acta , 2008, 616(1) ; 19–27.
31. Soares  PK,  Scarminio  IS.  ultivariate  chromatographic fingerprint  preparation  and  authentication  of  plant  material from the genus Bauhinia. Phytochem Anal , 2008, 19(1) ; 78– 85.
32. Tian RT, Xie PS, Liu HP. Evaluation of traditional Chinese herbal  medicine;  Chaihu  (Bupleuri  Radix)  by  both  high- performance  liquid  chromatographic  and high-performance thin-layer  chromatographic  fingerprint  and  chemometric analysis. J Chromatogr A , 2009, 1216(11) ;2150–5.
33. Ding Y, Wu EQ, Liang C, Chen J, Tran MN, Hong CH, Jang Y, Park KL, Bae K, Kim YH, Discrimination of Cinnamon bark  and  cinnamon  twig  samples  sourced  from  various countries  using  HPLC-based  fingerprint  analysis. Food Chem ., 2011, 127(2) ; 755 760.
34. Ni  Y,  Mei  M,  Kokot  S.  One  and  two-dimensional  gas chromatography–mass  spectrometry  and  high  performance liquid  chromatography-diode-array  detector  fingerprints  of complex  substances;  A  comparison  of  classification performance  of  similar,  complex  Rhizoma  Curcumae samples  with  the  aid  of  chemometrics. Anal  Chim  Acta ,
2012, 712 ; 37–44.
35. Wang  L,  Wang  X,  Kong  L.  Automatic  authentication  and distinction  of  Epimedium  koreanum  and  Epimedium wushanense  with  HPLC  fingerprint  analysis  assisted  by pattern  recognition  techniques. Biochem  Syst  Ecol., 2012, 40(0) ;138–145.
36. Toh  DF,  New  LS,  Koh  HL,  Chan  ECY.  Ultra-high performance  liquid  chromatography/time-of-flight  mass spectrometry (UHPLC/TOFMS) for time-dependent profiling  of  raw  and  steamed Panax notoginseng . J  Pharm Biomed Anal , 2010, 52(1) ; 43–50.
37. Wang  HW,  Liu  YQ.  Evaluation of  trace  and toxic  element concentrations  in Paris  polyphylla from  China  with empirical and chemometric approaches. Food Chem ., 2010, 1(3) ; 887–892.
38. Zhao  C,  Chan  HY,  Yuan  D,  Liang  Y,  Lau  TY,  Chau  FT. Rapid  simultaneous  determination  of  major  isoflavones  of Pueraria  lobata and  discriminative  analysis  of  its geographical  origins  by  principal  component  analysis. Phytochem Anal , 2011, 22(6) ; 503–8.
39. Xiang Z, Wang X-q, Cai XJ, Zeng S. Metabolomics study on quality control and discrimination of three Curcuma species based on gas chromatograph–mass spectrometry. Phytochem Anal. , 2011, 22(5) ;411–418.
40. Zhu  H,  Wang  Y,  Liang  H,  Chen  Q,  Zhao  P,  Tao  J. Identification  of Portulaca  oleracea L.  from  different sources  using  GC-MS  and  FT-IR  spectroscopy. Talanta , 2010, 81(1–2) ; 129–135.
41. Chun MH, Kim EK, Yu SM, Oh MS, Moon KY, Jung JH, Hong J. GC/MS combined with chemometrics  methods for quality control of Schizonepeta tenuifolia Briq; Determination  of  essential  oils. Microchem .,  2011, 97(2) ; 274–281.
42. Pan R, Guo F, Lu H, Feng WW, Liang YZ. Development of the  chromatographic  fingerprint  of Scutellaria  barbata D.
Don  by  GCMS  combined  with  Chemometrics  methods. J Pharm Biomed Anal , 2011, 55(3) ; 391–396.
43. Djabou  N,  Battesti  MJ,  Allali  H,  Desjobert  JM,  Varesi  L, Costa J, Muselli A. Chemical and genetic differentiation of
Corsican subspecies of Teucrium flavum L. Phytochemistry , 2011, 72(11–12) ; 1390–1399.
44. Böszörményi A, Hethelyi E, Farkas A, Horvath G, Papp N, Lemberkovics  E,  Szoke  E.  Chemical  and  genetic relationships among sage ( Salvia officinalis L.) cultivars and Judean  sage  ( Salvia  judaica Boiss.).  J  Agric  Food  Chem., 2009, 57(11) ; 4663–4667.
45. Trindade H, Costa MM, Lima SB, Pedro LG, Figueiredo AC, Barroso JG. A combined approach using RAPD, ISSR and volatile  analysis  for  the  characterization  of Thymus caespititius from  Flores,  Corvo  and  Graciosa  islands (Azores, Portugal). Biochem Syst Ecol , 2009, 37(5) ;670–677 46. Liu NQ, Cao M, Frédérich M, Choi YH, Verpoorte R, van der Kooy F. Metabolomic investigation of the ethnopharmacological  use  of Artemisia  afra with  NMR spectroscopy and multivariate data analysis. J
Ethnopharmacol ., 2010, 128(1) ; 230–235.
47. Frédérich  M,  Jansen  C,  de  Tullio  P,  Tits  M,  Demoulin  V, Angenot L. Metabolomic analysis of Echinacea spp. by 1H nuclear  magnetic  resonance  spectrometry  and  multivariate data analysis technique. Phytochem Anal ., 2010, 21 ; 61–65. 48. Wen  H,  Kang  S,  Song  Y,  Song  Y,  Sung  SH,  Park  S. Differentiation  of  cultivation  sources  of Ganoderma lucidumby NMR-basedmetabolomics  approach. Phytochem Anal , 2010, 21 ; 73–79.
49. Yang  SO,  Shin  YS,  Hyun  SH.  NMR-based  metabolic proﬁling  and differentiation  of  ginseng  roots  according  to cultivation ages, J. Pharm. Biomed. Anal., 2012, 58 ;19–26. 50. Lee EJ, Shaykhutdinov R, Weljie AM, Vogel HJ, Facchini PJ,  Park  SU,  Kim  YK,  Yang  TJ.  Quality  assessment  of ginseng by 1 H-NMR metabolite fingerprinting and profiling analysis. J Agric Food Chem ., 2009, 57(16) ; 7513–7522.
51. Kuhnen S, Bernardi Ogliari J, Dias PF, da Silva Santos M, Ferreira  AG,  Bonham  CC,  Wood  KV,  Maraschin  M. Metabolic  fingerprint  of  Brazilian  maize  landraces  silk (stigma/styles)  using  NMR  spectroscopy  and  chemometric methods. J Agric Food Chem , 2010, 58(4) ; 2194–2200.
52. Sârbu  C,  Naşcu-Briciu  RD,  Kot-Wasik  A,  Gorinstein  S, Wasik A, Namieśnik J. Classification and fingerprinting of kiwi  and  pomelo  fruits  by  multivariate  analysis  of chromatographic and spectroscopic data. Food Chem ., 2012, 130(4) ;994–1002.
53. Khanchi AR, Mahani MK, Hajihosseini M, Maragheh MG, Chaloosi  M,  Bani  F.  Simultaneous  spectrophotometric determination of caffeine and theobromine in Iranian tea by artificial neural networks and its comparison with PLS. Food Chem , 2007, 103(3) ; 1062–1068.
54. Souto UTCP, Pontes MJC, Silva EC, Galvão RKH, Araújo MCU,  Sanches  FAC,  Cunha  FAS,  Oliveira  MSR.  UV–vis spectrometric  classification  of  coffees  by  SPA-LDA. Food Chem , 2010, 119(1) ;368–371.
55. Zhang L, Nie L. 2010. Discrimination of geographical origin and adulteration of Radix Astragali using fourier transform infrared spectroscopy and chemometric methods. Phytochem Anal., 2010, 21(6) ;609–615
56. Rohaeti  Eti,  M  Rafi,  Utami  Dyah  S,  Rudi  H.  Fourier transform infrared spectroscopy combined with chemometrics  for  discrimination  of Curcuma  longa , Curcuma xanthorrhiza
and Zingiber cassumunar . Spectrochimica Acta Part A; Mol. Biomol. Spect., 2015, 137 ; 1244–1249
57. Lucio-Gutiérrez  JR,  Coello  J,  Maspoch  S.  Application  of near infrared spectral fingerprinting and pattern recognition techniques  for  fast  identification  of  Eleutherococcus senticosus. Food Res Inter ., 2011, 44(2) ; 557–565.
58. Vermaak I, Hamman JH, Viljoen AM. A rapid spectroscopic method  for  quantification  of  P57  in  Hoodia  gordonii  raw material. Food Chem ., 2010, 120(3) ; 940–944.
59. Bombarda I, Dupuy N, Da JPLV, Gaydou EM. Comparative chemometric analyses of geographic origins and compositions of  lavandin  var.  Grosso  essential oils by  mid infrared  spectroscopy  and  gas  chromatography. Anal  Chim Acta., 2008, 613(1) ; 31–39.
60. Zhu Y, Augustine Tuck LT. Chemometric Feature Selection and Classification of Ganoderma lucidum spores and fruiting Body Using ATR-FTIR Spectroscopy. American J. of Anal. Chem., 2015, 6 ;830-840.
61. Kanakis  CD,  Petrakis  EA,  Kimbaris  AC,  Pappas  C, Tarantilis PA, Polissiou MG. Classification of Greek Mentha pulegium L. (Pennyroyal) samples, according to geographical  location  by  Fourier  transform  infrared spectroscopy. Phytochem Anal , 2012, 23(1) ; 3443.
62. Liu D, Li YG, Xu H, Sun SQ, Wang ZT. Differentiation of the root of cultivated ginseng,  mountain cultivated ginseng and  mountain  wild  ginseng  using  FT-IR  and  two- dimensional  correlation  IR  spectroscopy. J  Mol  Struct.,
2008, 883–884 ;228–235.
63. Turner NW, Cauchi M, Piletska EV, Preston C, Piletsky SA. Rapid  qualitative  and  quantitative  analysis  of  opiates  in extract of poppy head via FTIR and chemometrics; Towards in-field  sensors. Biosens  Bioelectron ,  2009, 24(11) ;3322– 3328
64. Lau  CC,  Chan  CO,  Chau  FT,  Mok  DKW.  2009.  Rapid analysis of Radix puerariae by near-infrared spectroscopy. J Chromatogr A 1216(11);2130–2135.
65. Yan H, Han B, Wu Q, Jiang M, Gui Z. Rapid detection of Rosa  laevigata polysaccharide  content  by  near-infrared spectroscopy. Spectrochim Acta A., 2011, 79(1) ;179–184.
66. Lai Y, Ni Y, Kokot S. Discrimination of Rhizoma corydalis from two sources by near-infrared spectroscopy supported by the  wavelet  transform  and  least-squares  support  vector machine methods. Vib Spectr , 2011, 56(2) ; 154–160.
67. Li W, Xing L, Cai Y, Qu H. Classification and quantification analysis  of Radix  scutellariae from  different  origins  with near  infrared  diffuse  reflection  spectroscopy. Vib  Spectr ., 2011, 55(1) ; 58–64.
68. Baranska M et  al. 2005. Quality control of Harpagophytum procumbens and its related phytopharmaceutical products by means of NIR-FT-Raman spectroscopy. Biopolymers  77;1– 8.
69. Baranska M, Schulz H, Siuda R, Strehle MA, Rösch P, Popp J, Joubert  E, Manley  M.  Quality  control  of  Harpagophytum procumbens and its related phytopharmaceutical products by means of NIR-FT-Raman spectroscopy. Biopolymers ., 2005, 77(1) ;1-8.
70. Wu  YB,  Zheng  LJ,  Yi  J,  Wu  GJ,  Chen  TQ,  Wu  JZ. Quantitative and chemical fingerprint analysis for the quality evaluation  of  receptaculum  nelumbinis  by  rp-hplc  coupled with  hierarchical  clustering  analysis. Int  J  Mol  Sci .,  2013, 14(1) ; 1999–2010, doi:[10.3390/ijms14011999]
71. Graye RJ, Vieira RF, Price AM,  Kite GC,  Simon JE, Paton AJ.  Characterization of  cultivars  within  species  of  Ocimum by  exudate  ﬂavonoid  proﬁles, Biochem.  Syst.  Eco l.,  2004, 32(10) ; 901–913.
72. Vieira RF, Grayer RJ, Paton A, Simon JE. Genetic diversity of Ocimum gratissimum L. based on volatile oil constituents, ﬂavonoids and RAPD markers, Biochem.  Syst.  Ecol .,  2001,
29(3) ;287–304.
73. Arceusz A, Wesolowski M. Quality consistency evaluation of Melissa ofﬁcinalis L. commercial herbs by HPLC ﬁngerprint and  quantitation  of  selected  phenolic  acids, J.  Pharm.
Biomed. Anal., 2013, 83 ;215–220.
74. Yang SO, Shin YS, Hyun SH, Cho S, Bang KH, Lee D, Choi SP,  Choi  HK.  NMR-based  metabolic  profiling  and differentiation of ginseng roots according to cultivation ages. J Pharm Biomed Anal., 2012, 58 ; 19–26.
75. Li  JF,  Gao  JH,  Zhu  BL.  Analysis  of  the  contents  of  trace elements in five Rutaceae family plants. J. Qingdao Univ. Sci. Technol., 2007, 28 ;400-402.
76. Ražić S, Onjia A, Potkonjak  B.  Trace elements analysis of Echinacea  purpurea herbal  medicinal  plant. J.    Pharm.
Biomed. Anal., 33(4) ; 845-850.
77. Wang HW, Liu YQ. Evaluation of trace and  toxic  element concentrations  in Paris  polyphylla from  China  with empirical  and  chemometrics  approaches. Food  Chem ., 2010, 121 ; 887-892.
78. Kolasani  A,  Xu  H,  Millikan  M.  Evaluation  of  mineral content of Chinese medicinal herbs used to improve kidney function with chemometrics. Food Chem., 2011, 127 ; 1465- 1471.