Judul: Profil Senyawa Gingerol dan Shogaol pada Oleoresin Jahe Merah
Abstrak: Jahe merah (Zingiber officinale var Rubrum) merupakan salah satu jenis tanaman rempah yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Pengolahan jahe dapat dilakukan dengan proses basah dan proses kering dengan produk akhir bubuk jahe dan konsentrat. Ekstraksi dapat dilakukan pada hasil olahan jahe menggunakan pelarut organik menghasilkan oleoresin. Penelitian ini bertujuan mengoptimasi jenis fase gerak dan mengkuantifikasi senyawa gingerol dan shogaol yang terdapat pada berbagai oleoresin. Metode penelitian yang digunakan meliputi penanganan bahan segar, pengolahan jahe dengan proses basah dan proses kering, ekstraksi oleoresin dari beberapa olahan jahe menggunakan etanol, optimasi analisis kuantitatif gingerol dan shogaol oleoresin menggunakan RP-HPLC. Kolom C-18 digunakan dengan air– asetonitril (ditemukan sebagai pelarut terbaik) sebagai fase gerak dengan sistem gradien. Kuantifikasi dilakukan pada panjang gelombang 280 nm. Oleoresin bubuk freeze dry memiliki jumlah kadar gingerol tertinggi (24,19 g/100g oleoresin). Jika tiga metode pengeringan diurutkan menjadi freeze dry>fluidized bed dryer>matahari-fluidized bed dryer. Sementara kadar shogaol tertinggi hingga terendah yaitu matahari-fluidized bed>fluidized bed dryer>freeze dryer dengan kadar tertinggi dimiliki oleh oleoresin bubuk matahari-fluidized bed (0,23 g/100g oleoresin) dengan nilai yang tidak berbeda nyata (p>0,05) sehingga metode pengeringan tidak berpengaruh terhadap kadar gingerol dan shogaol pada oleoresin. Proses distilasi menghasilkan ampas dengan kadar shogaol tertinggi (2,22 – 11,20 g/100g oleoresin) dengan urutan distilasi rebus>distilasi kukus pada skala pilot plant sementara distilasi uap>distilasi air pada skala laboratorium. Sementara urutan metode distilasi yang menghasilkan total kadar gingerol tertinggi (12,24 g/100g oleoresin) hingga terendah yaitu distilasi uap>distilasi air pada skala laboratorium dan distilasi kukus>distilasi rebus pada skala pilot plant. Berdasarkan skala distilasi yaitu skala pilot plant dan laboratorium, hanya distilasi skala laboratorium yang berpengaruh nyata terhadap kadar gingerol dan shogaol pada oleoresin hasil ampas distilasi (p<0,05). Analisis kadar gingerol dan shogaol pada olahan lain hasil teknologi proses basah menunjukkan oleoresin dari bubuk instan memiliki jumlah gingerol yang paling tinggi (32,84 g/100g oleoresin), namun ekstraksi oleoresin tidak efektif karena rendemen yang dihasilkan rendah. Senyawa shogaol dengan jumlah lebih besar (0,97 g/100g oleoresin) ditemukan pada oleoresin konsentrat jahe dibandingkan dengan bubuk instan jahe., Red ginger (Zingiber officinale var. Rubrum) is one of the most widely cultivated spices in Indonesia. Ginger processing can be done by wet process and drying process with ginger powder and concentrate as the final product. Extraction can be carried out on processed ginger using organic solvents which produce oleoresin. This study aims to optimize the mobile phase and to quantify gingerol and shogaol compounds contained in various oleoresins. The research methods used include handling fresh materials, ginger processing which utilize wet and dry methods, extracting oleoresin from several processed ginger using ethanol, optimizing quantitative analysis of gingerol and shogaol oleoresin with RP-HPLC. Column C-18 was used with water–acetonitrile (which found to be the best solvent) as the mobile phase with a gradient system. Quantification was carried out at a wavelength of 280 nm. Oleoresin from freeze dry powder had the highest gingerol content (24,19 g/100g oleoresin), if the three drying methods were ranked, it becomes freeze dry>fluidized bed dryer>sun-fluidized bed dryer. Meanwhile, the highest to lowest shogaol content were sun-fluidized bed dryer>fluidized bed dryer>freeze dryer with the highest content was obtained by sun-fluidized
Keyword: Gingerol, Oleoresin, Processing Method, Red Ginger, Shogaol

Judul: Unjuk Kinerja Instrumen HPLC UV/VIS untuk Analisis Kadar Gingerol dan Shogaol
Abstrak: Oleoresin jahe merupakan produk hasil ekstraksi jahe menggunakan pelarut organik, yang memiliki komponen utama berupa gingerol, shogaol, dan zingerone, yang memberikan rasa pedas pada jahe. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk analisis senyawa gingerol dan shogaol adalah dengan High Performance Liquid Chromatography (HPLC). Metode analisis ini dapat digunakan secara rutin di laboratorium jika terlebih dahulu dilakukan unjuk kinerja instrumen HPLC untuk memastikan kinerja instrument tersebut sebelum digunakan untuk analisis. Penelitian ini bertujuan melakukan unjuk kinerja instrumen HPLC sebagai dasar untuk melakukan validasi metode analisis kadar gingerol dan shogaol pada oleoresin jahe merah. Metode penelitian yang dilakukan meliputi penentuan kondisi instrumen dan uji unjuk kinerja instrumen dengan menggunakan larutan standar 6-,8-,10-gingerol dan 6-shogaol sebagai sampel. Kondisi instrumen HPLC telah memenuhi kriteria kromatografi ideal. Hasil uji unjuk kinerja menunjukkan instrumen memiliki linieritas yang baik dengan R2 lebih dari 0,999 untuk masing-masing senyawa. Selain itu, instrumen juga memiliki presisi yang baik yaitu RSD kurang dari 2% untuk keempat senyawa, baik presisi luas area maupun waktu retensi. Limit deteksi instrumen (iLOD) yang diperoleh untuk 6-,8-,10-gingerol dan 6-shogaol berturut-turut yaitu 6,01; 25,67; 31,30; dan 5,40 µg/mL, sementara limit kuantifikasi instrumen (iLOQ) keempat senyawa berturut-turut yaitu 20,03; 85,57; 104,34; dan 18,01 µg/mL. Hasil unjuk kinerja instrumen HPLC dapat digunakan sebagai dasar untuk validasi metode analisis gingerol dan shogaol oleoresin jahe merah., The ginger oleoresin is a product of ginger extraction using organic solvents, which has the main components in the form of gingerol, shogaol, and zingerone, which give ginger a spicy taste. One method that can be used to analyze gingerol and shogaol compounds is High Performance Liquid Chromatography (HPLC). This analytical method can be used routinely in the laboratory if the performance of the HPLC instrument is first performed to ensure the performance of the instrument before being used for analysis. This study aims to demonstrate the performance test of the HPLC instrument as a basis for validating the method of analyzing the levels of gingerol and shogaol in red ginger oleoresin. The research method used included determining the condition and testing the performance of the instrument using standard solutions of 6-,8-,10-gingerol, and 6-shogaol as samples. The condition of the HPLC instrument met the ideal chromatographic criteria. The performance test results showed good linearity of the instrument with the coefficient of determination (R2) more than 0.999 for each compound. In addition, the instrument has good precision with RSD for the compounds was less than 2%, both precision in area and retention time. The instrument detection limits (iLOD) obtained for 6-,8-,10-gingerol and 6-shogaol were 6,01; 25,67; 31,30; and 5,40 g/mL, while the instrument quantification limits (iLOQ) for the four compounds were 20,03; 85,57; 104,34; and 18,01 g/mL. The results of the HPLC instrument performance test can be used as a basis for validation of the red ginger gingerol and shogaol oleoresin analysis methods.
Keyword: HPLC, performance test, gingerol, shogaol

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: