Jurnal Pharmascience, Vol. 08, No.01, Februari 2021, hal: 53-64 ISSN-Print. 2355 – 5386 ISSN-Online. 2460 – 9560 https://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/pharmascience Research Article
Optimasi Suhu dan Waktu Ekstraksi Akar Pasak Bumi ( Eurycoma longifolia jack.) Menggunakan Metode RSM (response surface methodology) dengan Pelarut Etanol 70%
Khoerul Anwar*, Farida Istiqamah, Samsul Hadi
Program Studi Farmasi, FMIPA, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, Kalimantan Selatan Indonesia *email: endrasance@gmail.com

## ABSTRAK
Akar pasak bumi  ( Eurycoma longifolia Jack.) telah lama dimanfaatkan sebagai obat  tradisional  oleh  masyarakat  Indonesia  sebagai  aprodisiaka.  Ekstraksi  akar tumbuhan  ini  dilakukan  dengan  berbagai  pelarut  yang  salah  satunya  menggunakan etanol  70%.    Pemilihan  pelarut  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  kandungan  zat berkhasiat semaksimal mungkin yang ditandai dengan rendemen yang tinggi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menentukan  suhu  dan  waktu  ekstraksi  optimum  pada  proses ekstraksi  akar E. longifolia dengan pelarut etanol  70% . Metode OFAT (One Factor  at The  Time) digunakan  pada  uji  pendahuluan  dan  metode  RSM (Response  Surface Methodology) digunakan  pada  desain  eksperimen  dengan  bantuan software MINITAB 17. Penelitian dilakukan menggunakan  13 titik perlakuan dengan kombinasi suhu dan waktu  yang  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  titik  optimum  rendemen ekstraksi akar E.longifolia sebesar 4,07% diperoleh pada suhu 51,8 o C dan waktu 12,13 jam  dengan  nilai  D (desirability) sebesar  0,92.  Uji  validasi  model  RSM  menunjukkan keakuratan sebesar 97,76%. Model persamaan regresi yang menggambarkan pengaruh suhu  dan  waktu  ekstraksi  terhadap  rendemen  akar E.  longifolia adalah  Y  =  -  70,1  + 2,536X 1 + 1,387X 2 – 0,02389X 1 2 – 0,0464X 2 2 – 0,00500X 1 X 2.
Kata Kunci: Eurycoma longifolia Jack., Suhu dan Waktu Ekstraksi, Metode RSM, Etanol 70%

## ABSTRACT
The  root  of  the  pasak  bumi  (Eurycoma  longifolia  Jack.)  has  long  been  used  as  a traditional medicine by the Indonesian people as an aphrodisiac. Extraction of plant roots is carried out with various solvents, one of which  uses ethanol 70%. The selection of this solvent was carried out to obtain the maximum possible active metabolite content which is characterized  by  high  yield.  This  study  aims  to  determine  the  optimum  extraction
temperature  and  time  in  the  root  extraction  process  of  E.  longifolia  with  70%  ethanol  as solvent. The OFAT (One Factor at The Time) method was used in the preliminary test and the RSM (Response Surface Methodology) method was used in the experimental design with the help of MINITAB 17 software. The study was conducted using 13 treatment points with different combinations of temperature and time. The results showed that the optimum yield point of E. longifolia root extraction was 4.07% at a temperature of 51.8°C and extraction time of 12.13 hours with D (desirability) value of 0.92. The validation test of the RSM model shows an accuracy of 97.76%. The regression equation model that describes the effect  of temperature and extraction time on the root yield of E. longifolia is Y = - 70.1 + 2.536X 1 + 1.387X 2 – 0.02389X 1 2 – 0.0464X 2 2 – 0.00500X 1 X 2.
Keywords : Eurycoma  longifolia  Jack.,  Extrcation  Temperature  and  Time,  RSM  Method, Ethanol 70%

## I. PENDAHULUAN
Pasak  bumi  ( Eurycoma  longifolia
Jack.)  merupakan  salah  satu  tanaman  obat yang  digunakan  oleh  masyarakat  Asia tenggara  dan  Asia  Selatan  termasuk Indonesia  (Setyaningrum et  al .,  2017). E. longifolia di  Indonesia  banyak  terdapat  di hutan  Pulau  Sumatera  dan  Kalimantan dengan  lokasi  ketinggian  tumbuh  250-300 meter  dari  permukaan  laut  dan  ditemukan di lokasi dengan kelerengan berkisar antara
15-45%  (Heriyanto et  al .,  2006;  Suryo,
2010). Sebenarnya hampir semua bagian E.
longifolia dapat  digunakan  sebagai  obat tradisional.  Kandungan  senyawa  dalam akar,  batang,  dan  daunnya  menunjukkan efek farmakologi sebagai anti malaria, anti tumor,  anti  kanker,  dan  anti  HIV (Widiyantoro, 2014). Khasiat tumbuhan E.
longifolia yang paling dikenal yaitu sebagai afrodisiaka  dengan  menggunakan  bagian akarnya.
Pada umumnya masyarakat menggunakan E.  longifolia ini  secara tradisional.  Masyarakat  cukup  meminum seduhan air panas dari serutan atau serbuk dari  akar  tumbuhan  ini.  Seiring  dengan perkembangan teknologi, diperlukan pengolahan  yang  lebih  modern  untuk mempermudah penggunaan dan pengembangan akar E. longifolia .
Komponen  zat  aktif  dari  tumbuhan  obat dapat ditarik menggunakan pelarut tertentu. Etanol  70%  merupakan  pelarut  organik yang  paling  banyak  digunakan  dalam proses ekstraksi. Faktor-faktor yang mempengaruhi proses ekstraksi antara lain adalah rasio bahan terhadap pelarut, waktu ekstraksi,  jumlah  tahapan  kontak  atau frekuensi  ekstrak,  suhu  ekstraksi,  ukuran partikel,  tipe  pelarut,  dan  pengadukan
(Febrina et al ., 2015).
Optimasi terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi  ekstraksi  dilakukan  untuk mendapatkan  rendemen  yang  optimal.
Suhu  dan  waktu  merupakan  faktor  yang sering  dioptimasi  karena  dalam  percobaan nilainya  cukup  mudah  divariasikan.  RSM ( Response  Surface  Methodology) atau
metode respon permukaan digunakan untuk mencari  kondisi  optimal  pada  ekstraksi akar E.  longifolia menggunakan  variasi tersebut  (Ikawati,  2005).  RSM bertujuan untuk  melihat  dan  mengukur  keterkaitan antarinteraksi  variabel  dalam  suatu  sistem dengan efek kuadrat yang mampu memberikan  gambaran  permukaan  yang akurat (Hasan et al ., 2012).
Penelitian  ini  bertujuan  menentukan suhu  dan  waktu  ekstraksi  yang  optimal pada  proses  ekstraksi  akar E.  longifolia dengan  pelarut  etanol  70%  menggunakan metode  RSM . Hasil  penelitian  ini  dapat menjadi sumber informasi bagi peneliti lain yang  ingin  melakukan  penelitian  lebih lanjut  mengenai  tumbuhan E.  longifolia terutama  jika  dalam  metode  penelitiannya dilakukan ekstraksi.

## II. METODE

## A. Alat
Alat-alat  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  alat-alat  gelas
(Pyrex®,Iwaki  Glass),  ayakan  mesh  14
(Retsch AS 200), blender (Philips), cawan porselen, Hot  plate ,  maserator,  neraca analitik  (Ohauss,  Kern  ALJ),  oven (Memmert), termometer.
B. Bahan
Bahan-bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  akar E.  longifolia , akuades,  etanol  70%,  kertas  saring Whatman no.1.

## C. Prosedur Penelitian

## 1. Penyiapan simplisia
Akar E.longifolia diperoleh  dari daerah  Sabuai,  Kab.  Kotawaringin  Barat, Kalimantan Tengah. Akar tersebut disortasi basah  untuk  memisahkan  pengotor  atau bahan-bahan  asing  lainnya  yang  tidak diperlukan.  Proses  pencucian  dilakukan dengan air yang mengalir untuk menghilangkan  tanah  dan  bahan  pengotor lainnya  yang  masih  menempel.  Akar kemudian  diserut  untuk  memperkecil ukurannya  agar  proses  pengeringan  lebih optimal.  Hasil  serutan  dioven  pada  suhu 60 o C.  Simplisia  yang  sudah  kering disortasi,  dihaluskan  dengan  blender  dan selanjutnya  diayak  menggunakan  ayakan mesh 14 (Najmuldeen et al ., 2017).
2. Proses ekstraksi akar E. longifolia
Sebanyak 50 g serbuk kering akar E.
longifolia dimaserasi dengan pelarut etanol
70% sebanyak 500 mL (1:10 b/v). Suhu dan waktu ekstraksi disesuaikan dengan perlakuan dan dilakukan pengadukan setiap
1  jam  sekali.  Setelah  mendapat  perlakuan suhu dan waktu tertentu, bahan didiamkan tanpa  pengadukan  selama  6  jam  dan kemudian dilakukan penyaringan
menggunakan kertas Whatman No.1. Filtrat diuapkan  menggunakan  waterbath  hingga didapatkan  ekstrak  kental  dengan  bobot tetap (Nurani et al ., 2017).

## 3. Uji pendahuluan
Metode  yang  digunakan  untuk  uji
pendahuluan  adalah  metode  OFAT.  Pada uji variasi suhu, waktu dipilih tetap 10 jam, sedangkan  suhu  divariasikan  30 o C,  40 o C,
50 o C,  dan  60 o C.  Setelah  itu  dilakukan proses  ekstraksi  dengan  kombinasi  suhu dan  waktu  tetap  10  jam  hingga  diperoleh ekstrak  kental.  Nilai  rendemen  tertinggi menandakan  titik  terbaik.  Sesudah  itu,
dilakukan  ekstraksi  lagi  dengan    serbuk simplisia yang baru pada suhu dibuat tetap, dan  waktu  ekstraksi  divariasikan  6,  9,  12, dan 15 jam.

## 4. Penentuan rancangan optimasi
Berdasarkan  nilai  prediksi  suhu  dan waktu  ekstraksi  optimal  yang  diperoleh pada uji pendahuluan, kemudian ditentukan batas atas dan batas bawah desain Central
Composite yang  digunakan  pada  metode
RSM  ini.  Menurut rule  of  thumb desain
RSM  akan  diberikan  13  titik  variasi interaksi antara dua variabel yang diinput.

## D. Analisis Data

## 1. Uji ANOVA
Hasil uji ANOVA ini akan
menunjukkan  2  term  linier,  1  pengaruh
interaksi,  dan  2  pengaruh  kuadratik.  Nilai yang  dilihat  pada  uji  ini  adalah p-value dengan kriteria pengujian jika p-value ≤ ∝
(0,  5),  maka  nilai  tersebut  berpengaruh signifikan  pada  model  ini  (Putra et  al .,
2018).

## 2. Uji kesesuaian model
Kesesuaian  model  dapat  dilihat  dari nilai Lack-of-Fit dengan  kriteria  jika p- value ≤ taraf  signifikansi  (0,5),  maka model  respon  tidak  dapat  diterima  dan sebaliknya (Faulina et al ., 2011).

## 3. Persamaan regresi
Persamaaan  ini  dapat  digunakan untuk memprediksi jumlah rendemen yang dihasilkan  dari  proses  ekstraksi  dengan suhu  dan  waktu  tertentu.  Adapun  model persamaan regresi optimal suhu dan waktu ekstraksi  akar E.  longifolia terhadap
rendemen  yang  dihasilkan  sebagai  berikut
(Hasan et al ., 2012):
𝑦 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 1 𝑋 1 2 + 𝛽 2 𝑋 2 2 + 𝛽 12 𝑋 1 𝑋 2
Keterangan: 𝛽 0 : Tetapan atau konstanta 𝛽 1 : Koefisien dari suhu 𝛽 2 : Koefisien waktu ekstraksi 𝑋 1 : Suhu 𝑋 2 : Waktu ekstraksi

## 4. Contour Plot dan Surface Plot
Grafik contour  plot menunjukkan kombinasi  antara  komponen  yang  saling
mempengaruhi  terhadap  nilai  respon melalui  warna  yang  berbeda.  Garis-garis yang  terdiri  atas  titik-titik  pada  grafik contour  plot merupakan  kombinasi  antara tiga  komponen  formula  kondisi  proses pengolahan dengan proporsi berbeda  yang menghasilkan  nilai  respon  yang  sama (Nurmiah et  al .,  2013).  S urface  plot merupakan plot tiga dimensi yang menggambarkan  besarnya  respon  untuk setiap  komposisi  perlakuan  yang  berada pada  batas  daerah  yang  ditentukan (Winarni & Supartini, 2015).

## 5. Optimasi desain RSM
Berdasarkan  optimasi  desain  RSM yang  dilakukan  oleh software MINITAB akan diperoleh nilai optimum pada masing- masing  variabel  bebas  (suhu  dan  waktu) yang  diprediksi  menghasilkan  jumlah rendemen  terbanyak.  Nilai desirability
merupakan  nilai  fungsi  tujuan  optimasi yang  menunjukkan  kemampuan  program untuk  memenuhi  keinginan  berdasarkan kriteria yang ditetapkan pada produk akhir. Kisaran nilainya dari 0 sampai 1 (Nurmiah et  al .,  2013).    Nilai desirability yang semakin mendekati nilai 1 adalah nilai yang paling  diinginkan  dapat  ditunjukkan  oleh model  karena  semakin  menunjukkan  nilai ketepatan optimasi (Prabudi et al ., 2018).

## E. Validasi Model
Berdasarkan  nilai  optimum  pada variabel  suhu  dan  waktu  ekstraksi  yang diperoleh,  kemudian  dilakukan  validasi model  dengan  cara  melakukan  percobaan sesuai  yang  yang  disarankan  RSM. Percobaan  dilakukan  dengan  tiga  kali replikasi agar memberikan nilai yang lebih akurat.  Masing-masing  nilai  rendemen yang diperoleh kemudian dihitung
Percentage  Error menggunakan  rumus berikut (Sari, 2016):
𝑃𝐸 = | 𝑋 − 𝐹 𝑋 | × 100
Keterangan : 𝑃𝐸 = Persentase kesalahan
𝑋 = Nilai data
𝐹 = Nilai prediksi Berdasarkan
rata-rata dari
Percentage Error (PE) tersebut  kemudian dapat  dihitung  tingkat  keakuratan  model menggunakan rumus berikut:
Keakuratan Model = 100 − PE

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Pendahuluan
Suhu  merupakan  salah  satu  faktor yang  penting  dalam  proses  ekstraksi.  Uji pendahuluan dilakukan dengan melakukan ekstraksi pada suhu 30 o C, 40 o C, 50 o C, dan 60 o C  selama  10  jam  menggunakan  etanol
70%.  Ketika  suhu  divariasikan,  semua faktor yang mempengaruhi proses ekstraksi dikendalikan. Pengaruh suhu proses ekstraksi  terhadap  rendemen  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar  1 .  Pengaruh  suhu  ekstraksi terhadap  rendemen  akar E. Longifolia
Suhu  untuk  proses  ekstraksi  yang menghasilkan  rendemen  tertinggi  adalah
50 o C  dengan  rendemen  yang  dihasilkan sebesar  3,42%.  Persentase  rendemen  terus mengalami  peningkatan  seiring  dengan bertambahnya suhu hingga suhu optimumnya  50 o C.  Suhu  optimum
digunakan  untuk  mencari  nilai  waktu optimum proses ekstraksi. Waktu ekstraksi yang  digunakan  divariasikan  mulai  dari  6 jam, 9 jam, 12 jam, dan 15 jam dengan suhu tetap yakni 50 o C. Pengaruh waktu ekstraksi pada  proses  ekstraksi  terhadap  rendemen yang dihasilkan ditunjukkan pada  Gambar 2.
Waktu ekstraksi untuk proses ekstraksi  yang  menghasilkan  rendemen tertinggi  adalah  12  jam  dengan  rendemen yang dihasilkan sebesar 3,80%. Sementara itu  rendemen  terendah  sebesar  3,00%
diperoleh pada waktu esktraksi 6 jam. Titik optimum  12  jam  ini  selanjutnya  akan digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam menentukan titik dalam desain RSM.
Gambar  2 .  Pengaruh  waktu  ekstraksi terhadap  rendemen  akar E. longifolia
B.  Penentuan  Desain Response  Surface

## Methodology
Langkah selanjutnya dalam mengoptimasi  suatu  proses  dengan  RSM adalah menentukan batas bawah dan batas atas dari variabel-variabel yang divariasikan.  Pada  penelitian  ini  ada  dua variabel  yang  digunakan  yaitu  suhu  dan waktu ekstraksi. Pada metode RSM semua variabel  secara  bersamaan  divariasikan. Model  desain  batas  bawah  dan  batas  atas dari  variabel  suhu  dan  variabel  waktu ekstraksi  akar E.  longifolia menggunakan pelarut etanol 70% dapat dilihat Tabel I.
Tabel 1. Desain eksperimen central composite design batas atas dan bawah variabel suhu dan waktu ekstraksi akar E. longifolia Variabel Ekstraksi Kode Taraf −𝜶 -1 0 +1 + 𝜶 Suhu (°C) X 1 42,93 45  50 55 57,07 Waktu (jam) X 2 7,76 9 12 15 16,24
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  jika batas  bawah  dari  suhu  ekstraksi  adalah 45 o C sedangkan batas atas 55 o C. Sementara itu batas bawah dari waktu ekstraksi adalah 9  jam  dan  batas  atas  15  jam.  Nilai-nilai parameter  ini  digenerasikan  ke  dalam  13 perlakuan yang disarankan software
MINITAB 17.

## C. Data
Pengujian Rancangan

## Percobaan
Setelah  dilakukan  pengujian  dari
rancangan percobaan yang telah disebutkan sebelumnya,  diperoleh  tiga  belas  nilai rendemen yang dihasilkan (Tabel II).
Tabel II . Rendemen ekstraksi akar E. longifolia hasil rancangan percobaan No Suhu (°C) Waktu (jam) Rendemen (%) 1 45 9 2,08 2 55 9 3,28 3 45 15 2,4 4 55 15 3,3 5 42,9 12 2,52 6 57,1 12 3,5 7 50 7,76 3,28 8 50 16,24 3,46 9 50 12 3,82 10 50 12 3,9 11 50 12 3,86 12 50 12 3,90 13 50 12 3,96
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui rendemen  yang  dihasilkan  berkisar  antara 2,08%  hingga  3,96%.  Rendemen  terkecil diperoleh dari proses ekstraksi dengan suhu dan waktu terendah  yaitu 45 o C dan 9 jam.
Sementara  rendemen  terbesar  diperoleh dari  proses  ekstraksi  dengan  suhu  50 o C selama 12 jam  yang merupakan titik pusat
( center  point )  dalam  model  RSM  ini.
Kenaikan suhu pada proses ekstraksi  akan menyebabkan  molekul  pelarut  bergerak semakin  cepat  dan  acak,  memudahkan pelarut berdifusi dan masuk ke dalam pori- pori  bahan  dan  dapat  melarutkan  bahan dengan  sempurna  (Putra et  al .,  2018).
Dengan waktu kontak yang semakin lama, proses difusi tersebut akan terjadi semakin optimal.

## D. Analisis Data

## 1. Uji ANOVA
Analisis  uji  ANOVA  bertujuan untuk  mengetahui  interaksi  respon  antara variabel dalam proses ekstraksi (Tabel III).
Tabel III. Output Analysis of Variance (ANOVA) interaksi suhu dan waktu ekstraksi akar E. longifolia
Analysis of Variance Source p-Value Model 0,002 Linear 0,008 Suhu 0,003 Waktu 0,469 Square 0,001 Suhu*Suhu 0,001 Waktu*Waktu 0,005 2-Way Interaction 0,062 Suhu*Waktu 0,062 Error Lack-of-Fit 0,066 Pure Error Total
Tabel  III  menunjukkan p-value dari suhu,  kuadrat  suhu,  dan  kuadrat  waktu
<0,05.  Hal  ini  mempunyai  arti  nilai  suhu, kuadrat  suhu,  dan  kuadrat  waktu  sangat berpengaruh pada model ini.

## 2. Uji kesesuaian model
Nilai p-value  Lack-of-Fit sebesar
0,066 > 0,05 menunjukkan bahwa
kecocokan  model  respon  diterima  (Tabel III).  Keadaan  ini  menunjukkan  analisis RSM adalah valid dan mampu memprediksi respon dari data.
Tabel IV. Output Model Summary

## Model Summary
S             R-sq         R-sq(adj)     R-sq(pred)
0,274845      90,23%        83,25%          81,06%

## Berdasarkan Tabel IV, nilai koefisien
determinasi  R 2 ( R-squared ) menunjukkan
bahwa  90,23%  variabel  sampel  pada rendemen  akar E.  longifolia dipengaruhi oleh  suhu  dan  waktu  ekstraksi,  sedangkan
9,77%  merupakan  pengaruh  dari  faktor-
faktor  lain  di  luar  perlakuan  yang  diamati dalam penelitian ini. Adapun nilai R-square
(adj) lebih  kecil  dari  nilai  R 2 ( R-squared )
dapat  disebabkan  karena  ukuran  sampel yang relatif kecil (Oramahi, 2016).

## 3. Persamaan regresi
Berdasarkan analisis data dari
software MINITAB 17, diperoleh
persamaan  regresi  yang  menggambarkan pengaruh  suhu  dan  waktu  ekstraksi terhadap  rendemen  akar E.  Longifolia
sebagai berikut.
𝑌 =   −70,1 + 2,536𝑋 1 + 1,387𝑋 2
− 0,02389𝑋 1 2 − 0,0464𝑋 2 2 − 0,00500𝑋 1 𝑋 2
Keterangan: 𝑌  = rendemen ekstraksi akar E. longifolia yang dihasilkan 𝑋 1 = suhu ( ℃ ) 𝑋 2 = waktu (jam) Persamaan tersebut juga
menunjukkan  bahwa  suhu  ( 𝑋 1 )  dan  waktu ekstraksi  ( 𝑋 2 )  berpengaruh  secara  nyata terhadap  rendemen  ( 𝑌 )  yang  dihasilkan.
Hal ini terlihat dari nilai koefesien nilai 𝑋 1 dan 𝑋 2 lebih  besar  dari  nilai  koefisien lainnya.  Tanda  positif  pada  nilai  variabel suhu  ( 𝑋 1 )  dan  konsentrasi  ( 𝑋 2 )  juga menunjukkan hal yang sama.
4. Analisis Contour Plot dan Surface Plot
Grafik contour plot bertujuan mendeskripsikan pengaruh kombinasi suhu dan  waktu  terhadap  besarnya  rendemen melaui warna yang berbeda (Faulina et al .,
2011).
Gambar 3. Grafik contour plot optimalisasi  suhu  dan waktu  ekstraksi  terhadap rendemen ekstrak akar E. longifolia
Grafik contour  plot pada  Gambar  3 tersebut  menunjukkan  terdapat  perbedaan rendemen  dengan  kombinasi  suhu  dan waktu  ekstraksi  yang  berbeda.  Variabel suhu  dan  waktu  yang  diperoleh  tersebut digunakan  sebagai  variabel  bebas  dalam penelitian  ini.  Titik-titik  hitam  yang tersebar  menggambarkan  hasil  dari  tiap perlakuan  yang  diujikan.  Semakin  gelap warna daerah menunjukkan semakin tinggi persentase rendemen yang diperoleh. Oleh karena itu, warna hijau gelap menunjukkan daerah  dimana  tercapainya  titik  optimum (rendemen maksimal) yang besarnya lebih dari 4,0%.
Grafik surface plot bertujuan membantu visualisasi dari besarnya respon unrtuk  setiap  perlakuan  yang  berbeda melalui  kelengkungan  pada  plot  tiga dimensi (Faulina et al ., 2011).
Gambar 4 . Grafik surface plot optimalisasi  suhu  dan waktu ekstraksi terhadap rendemen ekstrak akar E. longifolia
Berdasarkan grafik surface plot pada Gambar 4, dapat dilihat bahwa peningkatan nilai rendemen akar E. longifolia berbanding  lurus  dengan  meningkatnya suhu dan waktu ekstraksi hingga mencapai titik  optimum.  Kondisi  ini  menunjukkan bahwa rendemen yang diperoleh dipengaruhi oleh suhu dan waktu ekstraksi. Kenaikan suhu pada proses ekstraksi  akan menyebabkan  molekul  pelarut  bergerak semakin cepat dan acak, serta memudahkan pelarut berdifusi dan masuk ke dalam pori- pori  bahan  sehingga  dapat  melarutkan bahan  dengan  sempurna.  Selain  itu, peningkatan  waktu  pada  proses  ekstraksi juga  dapat  menyebabkan  kontak  antara pelarut  dan  bahan  semakin  lama  sehingga bahan  dapat  terekstrak  secara  maksimal (Assagaf et al ., 2012).
Setelah titik optimal suhu dan waktu ekstraksi  terlewati,  meskipun  suhu  dan waktu  terus  meningkat,  nilai  rendemen akan  menurun  kembali.  Kondisi  ini disebabkan  karena  pemanasan  pada  suhu yang  tinggi  dan  dalam  waktu  yang  lama dapat  menyebabkan  komponen  pelarut yang  berupa  bahan  menguap  sehingga jumlahnya berkurang. Begitu juga sebaliknya, proses ekstraksi yang dilakukan pada  suhu  yang  rendah  dan  waktu  yang singkat akan menyebabkan komponen tidak terekstrak dengan maksimal  karena proses difusi  tidak  berlangsung  secara  optimal sehingga  masih  banyak  komponen  yang
tertinggal  di  dalam  jaringan  bahan  (Fuadi,
2012).

## 5. Optimasi desain RSM
Data  hasil  penelitian  yang  diperoleh selanjutnya  dilakukan  proses  analisis dengan  menggunakan software MINITAB sehingga  diperoleh  Optimasi Response
Surface  Methodology (RSM)  dari  desain seperti pada Tabel V.
Tabel V. Optimasi Response Surface Methodology (RSM) ekstraksi akar E. longifolia menggunakan MINITAB
Solution Solution  Suhu Waktu Rendemen Fit Composite Desirability 1 51,7856  12,1286 4,07271 0,922552
Berdasarkan  Tabel  V  tersebut, dapat diprediksi bahwa rendemen optimum hasil ekstraksi  akar E.  longifolia sebesar  4,07%
diperoleh pada suhu 51,8°C dengan waktu ekstraksi  12,13  jam  dengan  nilai  D
( Desirability ) sebesar 0,92. Nilai
desirability yang semakin mendekati nilai 1
menunjukkan  kemampuan  program  untuk menghasilkan  produk  yang  dikehendaki mendekati  sempurna.  (Nurmiah et  al .,
2013).

## E. Validasi Model RSM
Setelah  dilakukan  validasi  dengan cara  melakukan  proses  ekstraksi  sesuai yang  disarankan  pada  optimasi  RSM, diperoleh hasil rendemen pada Tabel 7.
Tabel VI. Hasil ekstraksi akar E. longifolia untuk validasi metode RSM
Suhu ( o C) Waktu (Jam) Rendemen (replikasi) RSD (%) 1 2 3 51,8 12,13 4,16 3,94 4,02  2,756
Berdasarkan Tabel VI diperoleh nilai rendemen  yang  tidak  jauh  berbeda  dari prediksi  RSM.  Ini  diperkuat  dengan  hasil uji  statistika (One  Sample  T-test) yang menunjukkan  bahwa P-value 0,687  (>
0,05)  yang  berarti  bahwa  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil prediksi  optimasi  oleh  RSM  dengan  hasil validasi metode.
Nilai  RSD  2,7563%  yang  diperoleh dari  perhitungan  merupakan  simpangan baku relatif dari data ketiga replikasi  yang dilakukan. Semakin kecil nilai RSD, maka metode  uji  mempunyai  presisi  yang semakin  baik.  Ketiga  nilai  rendemen tersebut kemudian juga dihitung percentage  of  error dan  keakuratannya.
Validasi model RSM ini menunjukkan nilai keakuratan  sebesar  97,76%.  Kondisi  ini menunjukkan  bahwa  model  ini  bisa diterima.

## IV. KESIMPULAN
Proses  ekstraksi  optimal  akar E. longifolia dengan  pelarut  etanol  70% menggunakan  metode  RSM  dapat  dicapai pada suhu 51,8 o C selama 12,13 jam dengan rendemen  sebesar  4,07%  berdasarkan model persamaan
𝑌 =   −70,1 +
2,536𝑋 1 + 1,387𝑋 2 − 0,02389𝑋 1 2 − 0,0464𝑋 2 2 − 0,00500𝑋 1 𝑋 2 .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Universitas  Lambung  Mangkurat atas  pendanaan  penelitian  ini  melalui Program Dosen Wajib Meneliti tahun 2020
dengan Surat Penugasan Nomor:
212.269/UN8.2/PL/2020

## DAFTAR PUSTAKA
Assagaf,  M.,  P.  Hastuti.,  C.  Hidayat,  &
Supriyadi.  2012.  Optimasi  Ekstraksi Oleoresin  Pala  (Myristica  fragrans Houtt) Asal Maluku Utara Menggunakan Response Surface
Methodology (RSM). AGRITECH. 4 : 383-391.
Faulina,  R.,  S.  Andari,  &  D.  Anggraeni. 2011. Response  Surface  Methodology (RSM)  dan  Aplikasinya .  Jurusan Statistika,  Institut  Teknologi  Sepuluh November, Surabaya.
Febrina, L., R. Rusli, & F. Muflihah. 2015.
Optimalisasi Ekstraksi dan Uji Metabolit  Sekunder  Tumbuhan  Libo ( Ficus  Variegate  Blume) . J  Trop Pharm Chem. 3 : 74-81.
Fuadi,  A.  2012.  Ultrasonik  Sebagai  Alat Bantu Ekstraksi Oleoresin Jahe. Jurnal Teknologi. 1 : 14-21.
Hasan,  A.  E.  Z.,  H.  Nashrianto,  &  R.  N. Juhaeni. 2012. Optimasi Kondisi untuk Rendemen  Hasil  Ekstraksi  Kulit Manggis  ( Garcinia  mangostana L.). Fitofarmaka. 2 : 153-159.
Heriyanto,  N.  M.,  R.  Sawitri,  &  E. Subiandono. 2006. Kajian Ekologi dan Potensi Pasak Bumi ( Eurycoma longifolia Jack.)  di  Kelompok  Hutan
Sungai
Manna-Sungai Nasal, Bengkulu. Buletin Plasma Nutfah. 12 : 69-75.
Ikawati,  R.  2005.  Optimasi  Kondisi Ekstraksi  Karotenoid  Wortel  ( Daucus carota L.)  Menggunakan Response Surface  Methodology (RSM). Jurnal Teknologi Pertanian.. 1 : 14-22.
Najmuldeen,  G.F.,  Fatmanathan,  G.G. Faisal, & Zulkafli. 2017. Characterization of Eurycoma longifolia (Tongkat Ali) Essential Oils Extracted  by  Microwave  Assisted Extraction. Journal of Applied Pharmaceutical Science. 7 : 62-68. Nurani,  L.H.,  E.  Kumalasari,  Zainab,  A.
Mursyidi, S. Widyarini, & A. Rohman.
2017. Penetapan Kadar Logam, Cemaran  Mikroba  dan  Uji  Disolusi Kapsul  Ekstrak  Etanol  Akar  Pasak
Bumi. Pharmaciana . 7 : 295-304.
Nurmiah,  S.,  R.  Syarief.,  Sukarno.,  R.
Peranginangin,  &  B.  Nurtama.  2013. Aplikasi Response Surface Methodology pada Optimalisasi
Kondisi  Proses  Pengolahan  Alkali Treated Cottoni (ATC). JPB Kelautan dan Perikanan. 8 : 9-22.
Oramahi,  H.  A..  2016. Optimasi  dengan RSM  dan  Rancangan  Percobaan (Aplikasi  dengan  SPSS  dan  SAS) . Penerbit Gava Media, Yogyakarta.
Prabudi, M., B. Nurtama, & E. H. Purnomo.
2018.  Aplikasi Response  Surface Methodology (RSM) dengan Historical Data pada Optimasi Proses Produksi Burger. Jurnal Mutu Pangan.
5 : 109-115.
Putra, I. G. A. M., I. W. R. Widarta, & P. T. Ina.  2018.  Optimasi  Suhu  dan  Waktu Menggunakan Response Surface Methodology (RSM)  pada  Ekstraksi Oleoresin  Limbah  Kulit  Jeruk  Lemon ( Citrus limon (Linn.) Burm. F.) dengan Bantuan Gelombang Ultrasonik. Jurnal Ilmu dan Teknologi Pangan. 7 : 110-119.
Sari  Y.  N.  2016. Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  untuk  Memprediksi Luas  Area  Serangan  Hama  pada Tanaman  Bawang .  Skripsi  Fakultas MIPA,  Universitas  Negeri  Semarang, Semarang.
Setyaningrum,  D.,  S.  M.  Kartikawati,  & Wahdina. 2017. Morfologi Pasak Bumi ( Eurycoma spp)  di  Dusun  Benuah Kabupaten  Kubu  Raya  Kalimantan Barat. Jurnal  Hutan  Lestari . 5 :  217-
224.
Suryo,  J.  2010. Herbal  Penyembuh Impotensi  dan  Ejakulasi  Dini .  PT Bentang Pustaka, Yogyakarta.
Widiyantoro, A. 2014. Metabolit Sekunder Prospektif dari Famili Simaroubaceae.
Jurnal Penelitian Saintek. 19 : 14-22. Winarni,  S,  &  E.  Supartini.  2015.
Penerapan  Optimasi  Multi  Respon pada  Teknik  Penyimpanan  Pepaya. Jurnal Sains dan Teknologi.. 1 : 1-7.