Judul: Studi Kemampuan Pengikatan Kolesterol Oleh Ekstrak  Daun Suji (Pleomele angustifolia N. E. Brown) Dalam Simulasi  Sistem Pencernaan In Vitro
Abstrak: Penyakit degeneratif merupakan penyakit yang dapat disebabkan karena pola konsumsi yang salah. Tingginya konsumsi lemak dan kolesterol akan berakibat tingginya kolesterol darah dan memicu terjadinya aterosklerosis. Upaya penanggulangan penyakit degeneratif ini dapat dilakukan dengan mengkonsumsi senyawa-senyawa bioaktif yang memiliki kemampuan hipokolesterolemik. Meskipun masih sangat terbatas dan belum jelas mekanismenya, namun beberapa penelitian mengindikasikan adanya kemampuan hipokolesterol dari klorofil. Studi atau hasil penelitian mengenai efek penurunan kolesterol oleh klorofil secara in vivo telah dikemukakan oleh Vlad et al (1995). Penelitiannya menunjukkan bahwa pemberian cuprofilin selama 90 hari secara nyata menurunkan kadar kolesterol, trigliserida dan lipida serum darah tikus yang sebelumnya memperlihatkan indikasi terkena aterosklerosis. Penelitian Alsuhendra (2002) menunjukkan bahwa konsumsi zinkofilin atau seng-feofitin dari daun singkong dengan dosis sebanyak 100.2 mg/hari/ekor bersama-sama dengan kolesterol 0.1% secara nyata menurunkan kadar total kolesterol dan LDL serum kelinci New Zealand White jantan setelah 4 minggu diintervensi. Diduga bahwa klorofil atau derivatnya dapat berikatan dengan kolesterol maupun garam empedu dalam saluran pencernaan. Oleh karena itu perlu penelitian untuk membuktikan dugaan adanya pengikatan antara kolesterol dengan klorofil. Dalam penelitian ini akan pelajari mengenai kemampuan pengikatan kolesterol oleh ekstrak daun suji sebagai sumber klorofil. Dari penelitian ini diharapkan diperoleh data tentang kemampuan pengikatan kolesterol oleh ekstrak daun suji sehingga dapat dimanfaatkan sebagai pencegahan aterosklerosis. Sebagai pembanding digunakan SCC (Sodium Copper Chlorophyllin) yang merupakan klorofil larut air yang telah diteliti memiliki aktivitas biologis. Dalam penelitian ini ekstrak suji sebesar 0.1 g/ ml dan SCC 2.35 mM dilalukan dalam simulasi sistem pencernaan secara in vitro pada dua taraf konsentrasi kolesterol murni ( 0 % dan 2 %). Parameter yang diukur yaitu kadar klorofil, kadar kolesterol dan separasi pigmen menggunakan TLC (Thin Layer Chromatography) masing-masing pada fraksi awal, fraksi gastric, fraksi digesta dan fraksi dialisat. Banyaknya klorofil dan kolesterol yang tidak terserap ke dalam kantung dialisis menunjukkan dugaan adanya kapasitas pengikatan kolesterol oleh klorofil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa selama proses pencernaan in vitro, kadar klorofil dari ekstrak daun suji dan SCC mengalami penurunan. Hasil pengukuran klorofil pada fraksi dialisat menunjukkan bahwa klorofil terdialisis dari ekstrak daun suji lebih rendah bila dibandingkan SCC baik dengan perlakuan tanpa kolesterol maupun dengan penambahan kolesterol. Pada perlakuan tanpa kolesterol, diketahui bahwa rata-rata persentase klorofil terdialisis dari ekstrak daun suji sebesar 5.76 %. Adapun persentase klorofil terdialisis dari SCC dengan perlakuan tanpa kolesterol lebih tinggi dibanding suji yaitu rata-rata sekitar 19.78% (p < 0.05). Pada perlakuan dengan penambahan kolesterol, nilai klorofil yang terdialisis kedua sampel yaitu ekstrak daun suji dan SCC menurun bila dibandingkan perlakuan tanpa kolesterol. Namun, secara statistik pada ekstrak daun suji tidak terdapat perbedaan yang signifikan (p>0.05) sedangkan pada SCC signifikan (p<0.05). Nilai klorofil yang terdialisis dari ekstrak daun suji dengan penambahan kolesterol lebih rendah bila dibandingkan dengan klorofil yang terdialisis dari SCC (p>0.05). Hasil analisis kadar kolesterol diperoleh keterangan bahwa baik sampel ekstrak daun suji maupun sampel larutan SCC keduanya menunjukkan adanya fitosterol pada fase awal. Hal ini karena reagen kit kolesterol dapat mengukur fitosterol juga. Pengukuran kadar kolesterol dialisat dari ekstrak daun suji yang ditambah kolesterol menunjukkan tidak ada kolesterol yang terukur (0%). Sedangkan untuk SCC yang ditambah kolesterol, banyaknya kolesterol terdialisis
Keyword: 

Judul: Perubahan Kadar Klorofil Ekstrak Daun Suji (Dracaena angustifolia (Medik.) Roxb.) Selama Pengolahan
Abstrak: Daun suji (Dracaena Angustifolia (Medik.) Roxb.) merupakan salah satu sumber klorofil yang digunakan dalam pembuatan produk pangan. Namun, kualitas klorofil yang dihasilkan tergantung pada tingkat kesegaran daun. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kadar klorofil ekstrak daun suji berdasarkan tingkat kesegaran dan pengaruh pengeringan dan perebusan terhadap kandungan klorofil. Penelitian ini terdiri dari tiga tahap. Tahap yang pertama adalah ekstraksi klorofil daun suji berdasarkan tingkat kesegaran daun. Tingkat kesegaran yang diamati adalah 0, 1, 2, 3, 5 dan 7 hari setelah dipetik. Total klorofil tertinggi dihasilkan oleh ekstrak daun suji dengan tingkat kesegaran lima hari setelah dipetik sebesar 21.6538 mg/g daun suji kering. Tahap kedua adalah pembuatan serbuk daun suji menggunakan metode pengeringan semprot dengan pati OSA sebagai penyalut. Total klorofil mengalami penurunan hingga 99% pada akhir proses pengeringan. Tahap ketiga adalah aplikasi serbuk suji sebagai pewarna pada kue klepon. Klepon direbus pada suhu 100°C hingga mengapung. Kandungan klorofil pada klepon menurun hingga 82.68% sebagai akibat dari proses perebusan selama pembuatan kue klepon
Keyword: daun suji, klorofil, pengeringan semprot, tingkat kesegaran, warna

Judul: Pendugaan Curah Hujan Dengan Bayesian Network Studi Kasus: Curah Hujan di Daerah Indramayu
Abstrak: The objective of this study was to built the probabilistic modeling and to compare the Bayesian Networks (BNs) method which considers the spatial dependencies among variables for predict rainfall to Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) method which assumes the spatial independencies among variables. This research use rainfall data of 14 stations in period 1979 to 2001 in Indramayu, West Java. A network is generated by K2 algorithm, and this networks is used to built probabilistic model using multinomial BNs. The rainfall prediction is based on the combination of Gaussian BNs and ARIMA (BNARIMA). The result shows that BNARIMA is more effective to represent the spatial dependencies among the stations and to predict rainfall than ARIMA.
Keyword: