Judul: Seleksi Kelompok Metabolit Kandungan Temu Ireng (Curcuma aeruginosa) Terkait Bioaktivitas Menggunakan Regresi Group Lasso
Abstrak: Zingiberaceae adalah famili tumbuhan yang menjadi salah satu sumber bahan obat herbal atau jamu. Salah satu tumbuhan dari famili tersebut adalah temu ireng (Curcuma aeruginosa). Temu ireng telah digunakan sebagai bahan campuran obat untuk beberapa penyakit seperti gangguan pada pernapasan dan penyakit kulit. Identifikasi kandungan senyawa aktif kimia atau metabolit sekunder penyusunnya menjadi penting dilakukan untuk pemanfaatan temu ireng lebih lanjut. Metabolit sekunder pada tumbuhan digunakan sebagai bahan obat dan makanan. Informasi kandungan metabolitnya sangat membantu untuk mengidentifikasi karekteristik bioaktivitas atau aktivitas biologisnya. Contoh dari bioaktivitas adalah aktivitas antioksidan dan toksisitas yang menjadi bagian dari pertimbangan keamanan sebuah sampel untuk dimanfaatkan sebagai campuran obat atau makanan. Teknik kimia liquid chromatography (LC) yang dikombinasikan dengan mass spectrometry (MS) telah digunakan secara luas untuk mengidentifikasi kandungan metabolit suatu sampel. Metabolit hasil identifikasi LC-MS diekspresikan dalam bentuk rasio massa terhadap muatan (m/z). Metabolit dari suatu m/z belum dapat dijustifikasi secara langsung karena beberapa metabolit memiliki massa molekul yang sama. Individu m/z dengan dugaan metabolit yang sama dapat dipandang sebagai sebuah kelompok metabolit. Struktur data keluaran LC-MS dapat tersusun dari m/z dalam kuantitas yang banyaknya jauh melebihi kuantitas sampel yang digunakan. Kuantitas peubah prediktor yang jauh melebihi sampel yang digunakan (p >> n) dikenal dengan data dimensi tinggi. Kondisi ini menghasilkan matriks X⸆X yang singular karena matriks prediktor X tidak berpangkat penuh. Matriks X yang tidak berpangkat penuh juga dapat terjadi karena kolom-kolom yang tidak saling bebas linear. Hal ini terjadi jika terdapat collinearity, yaitu sebuah peubah prediktor merupakan fungsi dari peubah prediktor lainnya sehingga memiliki korelasi yang sempurna. Kondisi ini dikenal dengan istilah ill-conditioned. Akibat dari hal tersebut adalah hasil pendugaan parameter metode kuadrat terkecil (MKT) menjadi tidak unik. Metode analisis yang dapat digunakan untuk mengevaluasi pengaruh kelompok prediktor dengan kondisi data dimensi tinggi adalah regresi group lasso. Regresi group lasso meninjau peubah penyusun model regresi dalam bentuk kelompok peubah prediktor. Penambahan penalti intermediate pada fungsi tujuan MKT mengakibatkan beberapa koefisien regresi disusutkan tepat menjadi nol sehingga seleksi kelompok peubah terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menduga kelompok metabolit kandungan temu ireng (Curmuma aeruginosa) yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas menggunakan regresi group lasso dan membandingkannya dengan hasil dugaan partial least square regression (PLSR) sebagaimana yang telah dilakukan oleh Septaningsih pada tahun 2015. Data yang digunakan adalah data hasil uji antioksidan dan toksisitas serta hasil percobaan spektrometri dari sampel rimpang temu ireng yang berasal dari 3 (tiga) wilayah penghasil temu ireng di pulau Jawa yaitu Cikabayan, Nagrak dan Tawangmangu. Peubah respon terdiri dari hasil uji aktivitas antioksidan dan toksisitas. Peubah prediktor yang digunakan adalah keluaran LC-MS Water Xevo G2-S QTOF. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, kelompok metabolit yang berpengaruh terhadap aktivitas antioksidan dan toksisitas didominasi oleh kelompok metabolit sekunder terpenoids. Hasil pendugaan kelompok metabolit menggunakan regresi group lasso memiliki kesamaan dengan hasil PLSR, baik terkait aktivitas antioksidan maupun aktivitas toksisitas. Regresi group lasso memberikan nilai root mean square error yang lebih kecil dibandingkan PLSR. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa regresi group lasso memiliki hasil dugaan yang lebih baik dibandingkan PLSR pada data hasil percobaan spektrometri.
Keyword: Antioksidan, Curcuma aeruginosa, regresi group lasso, seleksi kelompok metabolit, toksisitas

Judul: Identifikasi Komponen Temu Ireng (Curcuma aeruginosa) dengan Pola Sidik Jari Kromatografi Cair-Spektroskopi Massa dan Kemometrik
Abstrak: Temu ireng (Curcuma aeruginosa) dikenal sebagai komponen jamu dengan berbagai aktivitas biologis. Beberapa studi, temu ireng memiliki potensi sebagai antirematik, penyakit dalam, pembersih darah, antiinflamasi, penghambatan HIV, dan aktivitas antikanker. Karakteristik aktivitas biologis dalam tumbuhan sangat ditentukan oleh kandungan senyawa aktif kimia atau metabolit yang bekerja secara sinergis. Kromatografi cair-spektroskopi massa (KC-SM) salah satu teknik yang dapat digunakan dalam mengidentifikasi metabolit. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kandungan metabolit temu ireng terkait aktivitas biologisnya sebagai antioksidan dan toksisitas dengan menggunakan sidik jari KC-SM yang dikombinasi dengan kemometrik. Sampel temu ireng berasal dari tiga daerah penghasil jamu di pulau Jawa, Indonesia. Temu ireng dimaserasi dengan etanol dan ditentukan aktivitas antioksidannya menggunakan metode Cupric Reduction Antioxidant Capacity (CUPRAC) serta toksisitasnya melalui Brine Shrimp Lethality Test (BSLT). Selanjutnya, sampel dianalisis dengan KC-SM dan dihasilkan data yang besar. Hasil analisis KC-SM bersama dengan hasil analisis aktivitas biologis diolah dengan metode kemometrik Principle Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS). Analisis profil metabolit dari seluruh sampel memberikan 175 senyawa dugaan dengan senyawa dominan berupa senyawaan seskuiterpena dari genus Curcuma. Dengan teknik PCA, profil metabolit ini dapat memilah sampel berdasarkan daerah asalnya. Interpretasi dengan teknik PLS menunjukan bahwa hubungan antara komposisi metabolit terhadap bioaktivitasnya bergantung pada keberadaan senyawa dengan massa ion 312.275 dan 248.149 yang keduanya memberikan potensi antioksidan dan toksisitas paling tinggi. Senyawa dengan massa ion 248.149 diduga sebagai senyawa 9-okso-neoprokurkumenol, 7α,11α,-epoksi-5β-hidroksi-9-guaiaen-8-on, kurkumalakton A, atau kurkumalakton B, sedangkan senyawa dengan massa ion 312.275 diduga sebagai tetrahidro-bisdemetoksikurkumin.
Keyword: temu ireng, KC-SM, PCA, PLS, bioaktivitas

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: