Judul: Aktivitas antibakteri Streptococcus mutans dan Escherichia coli minyak kayu putih dari tiga sentra produksi di Indonesia
Abstrak: Minyak kayu putih (MKP) diperoleh dari penyulingan daun dan ranting Melaleuca cajuputi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komposisi kimia MKP dari Pulau Buru, Gundih, dan Indramayu serta menentukan aktivitas antibakteri Streptococcus mutans (SM) dan Escherichia coli (EC). Komposisi kimia MKP dianalisis dengan GCMS. Pengujian antibakteri secara in vitro menggunakan metode difusi sumur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat enam senyawa utama dalam ketiga MKP (sineol, α-terpineol, kariofilena, α-pinena, β-pinena, dan ɣ-terpinena) dengan komposisi berbeda. Aktivitas antibakteri SM dan EC ketiga jenis MKP bervariasi. Aktivitas antibakteri SM dan EC dari MKP asal Pulau Buru pada konsentrasi 15 dan 30% tergolong sedang (diameter zona hambat 5-8 mm) dan pada konsentrasi 45% tergolong kuat (diameter zona hambat 10-11 mm). Aktivitas antibakteri SM dan EC dari MKP asal Gundih dan Indramayu pada konsentrasi 15 dan 30% tergolong lemah hingga sedang (diameter zona hambat 4-8 mm). Aktivitas antibakteri SM dan EC dari MKP asal Gundih pada konsentrasi 45% tergolong kuat (10-11 mm), tetapi aktivitas antibakteri EC dari MKP asal Indramayu terendah dan tergolong sedang (diameter zona hambat 8 mm) dan aktivitas antibakteri SMnya tergolong kuat (diameter zona hambatnya 11 mm).
Keyword: Antibacterial, cajuput oil, Escherichia coli, Streptococcus mutans

Judul: IPB (Bogor Agricultural University)
Abstrak: Minyak atsiri kayu putih (MKP) asal Pulau Buru (Maluku, Indonesia) telah digunakan sebagai flavor pada Cajuputs Candy sebagai lozenges dan terbukti menunjukkan aktivitas fungsional dengan menekan pertumbuhan mikroba oral patogen. Akan tetapi, ketersediaan MKP ini semakin terbatas karena hutan kayu putih di Pulau Buru banyak mengalami kerusakan akibat penambangan emas ilegal. Di sisi lain, produksi dan sebaran MKP dari berbagai daerah lain di Indonesia juga berpotensi untuk dikembangkan sebagai flavor fungsional, yakni selain memberikan flavor khas pada produk, MKP juga berperan untuk memberikan efek pada kesehatan. Penelitian pendahuluan mengungkap bahwa MKP dari beberapa daerah memiliki metabolit yang berbeda dan menunjukkan tingkat penerimaan sensori yang berbeda. Hal ini mengindikasikan adanya korelasi antara komposisi metabolit terhadap karakteristik sensori MKP. Metabolomik berbasis GC-MS dapat digunakan untuk memprediksi MKP yang sesuai sebagai flavor, serta memperoleh karakteristiknya berdasarkan analisis data multivariat antara metabolit dengan sifat sensorinya. MKP alternatif selain memiliki karakteristik sensori yang dapat diterima, juga diharapkan memiliki kapasitas intervensi terhadap pembentukan biofilm spesies ganda Streptococcus mutans dan Candida albicans, yang diketahui bersinergi dalam karies gigi. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) memperoleh MKP alternatif sebagai flavor fungsional beserta profil karakteristiknya melalui pendekatan metabolomik berbasis GC-MS, dan (2) mengevaluasi kapasitas intervensi Cajuputs Candy berbasis MKP alternatif terhadap interaksi sinergis S. mutans dan C. albicans. Studi dilakukan dalam rangkaian penelitian yang terdiri dari 4 tahapan. Tahap awal dilakukan dengan elusidasi sifat fisikokimia berdasarkan standar kualitas yang disebutkan dalam SNI 06-3954-2014. MKP dari berbagai sumber produksi di Indonesia menunjukkan keragaman sifat fisikokimia yang merujuk pada perbedaan komposisi kimia di dalamnya. Selanjutnya dilakukan karakterisasi metabolit dalam 13 MKP dari beberapa sumber produksi di Indonesia menggunakan Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS). Enam puluh metabolit yang tergolong kedalam monoterpen hidrokarbon, monoterpen teroksigenasi, seskuiterpen, dan kelompok lainnya telah dianotasi secara manual. Uji difference-from-control terhadap MKP sebagai flavor pada Cajuputs Candy menunjukkan beberapa MKP yang memiliki skor kemiripan sensori yang tinggi terhadap referen, tidak hanya MKP yang berasal dari Pulau Buru (BUP dan NAM) tetapi juga beberapa MKP asal Pulau Jawa (MOJ, PON, PAS, dan KUN). Analisis sensori lebih lanjut dilakukan dengan metode Rate-All-That-Apply (RATA). Terdapat 14 atribut dalam Cajuputs Candy yang dikategorikan dalam aroma (minty dan cajuput-like), rasa (manis dan pahit), flavor (spicy, cajuput-like, burnt-like, soapy, metallic, floral, dan betadine-like), dan aftertaste (getir, pahit dan cooling). Identifikasi metabolit penciri sensori dilakukan menggunakan Orthogonal Partial Least Square (OPLS) berdasarkan korelasi 60 metabolit dalam MKP terhadap masing-masing atribut diskriminan. 1,8-sineol dan γ-terpinen berkorelasi positif dengan aftertaste cooling, sedangkan rasa manis berkorelasi kuat dengan 1,8-sineol dan karyofilen. Dengan demikian 1,8-sineol, γ-terpinen, dan karyofilen dinyatakan sebagai metabolit penciri untuk atribut positif. Linalool dan nerolidol yang mencirikan atribut diskriminan pada BEL (soapy, metallic, floral, dan betadine-like) dinyatakan sebagai metabolit penciri sensori negatif. Metabolit penciri sensori hasil metabolomik diketahui berkorelasi terhadap tingkat kesukaan MKP sebagai flavor dalam Cajuputs Candy. Analisis senyawa aroma-aktif membuktikan aktivitas aroma dari metabolit penciri sensori yang telah teridentifikasi. Terdapat 33 senyawa aroma dalam MKP yang dapat terdeteksi oleh 9 orang panelis. PBR sebagai MKP referen memiliki 1,8-sineol (NIF 8/9), α-pinen (NIF 6/9) dan ylangen (NIF 6/9) sebagai senyawa aroma-aktif. MOJ yang mewakili kelompok MKP yang potensial
Keyword: minyak atsiri kayu putih, metabolomik, flavor fungsional, Cajuputs Candy, antibiofilm

Judul: Pengenalan Wajah dengan Citra Pelatihan Tunggal Menggunakan Algoritme VFI5 Berbasis Histogram
Abstrak: Face recognition is one of the biometric methods which is frequently used. One of the approach in face recognition is view based (photometric) approach which represents the information of the image pixels. In this research, information from the image pixels represented using the image histogram. According to Gonzales (2002), histogram are the basis for numerous spatial domain processing techniques. Histogram is used as input to Voting Feature Intervals 5 (VFI5) algorithm. Range of image histogram is 0-255 divided into several intervals. Afterwards, on training stage will be determined the vote value from single training image per person that will be used in the classification stage. The recognition rate is reached 96.3%.
Keyword: