Judul: Karakterisasi sifat fisiko kimia dan indeks glikemik beras berkadar amilosa sedang
Abstrak: Pada zaman sekarang penakit-penyakit degeneratif menjadi penyebab utama kematian pada negara maju dan negara berkembang. Pemilihan atau pengaturan diet menajdi salah satu cara untuk mencegah penyakit-penyakit tersebut. Dalam dunia kesehatan telah berkembang konsep baru dalam memilih makanan yang tepat menggunakan pendekatan indeks glikemik (IG). Indeks glikemik adalah kecepatan terjadinya kenaikan kadar glukosa dara setelah mengonsumsi suatu bahan pangan yang setara dengan 50 gram karbohidrat. Beras selama ini dikenal sebagai bahan pangan yang memiliki nilai IG tinggi. Hal tersebut dikarenakan beras dianggap dapat menyebabkan kenaikan kadar glukosa darah dengan cepat. Akan tetapi, anggapan tersebut tidak selalu benar karena perbedaan varietas beras dapat menghasilkan nilai IG yang berbeda. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian yang menguji nilai IG menggunakan varietas sampel beras yang berbeda.
Keyword: 

Judul: Meta-analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Indeks Glikemik Bahan Pangan Pati-patian dan Verifikasinya dengan Menggunakan Model Pangan.
Abstrak: Jumlah penderita diabetes usia produktif di Indonesia semakin meningkat setiap tahunnya, yaitu dari 1.4% di tahun 2013 menjadi 4.9% di tahun 2018. Konsumsi pangan Indeks Glikemik (IG) tinggi secara terus menerus dapat meningkatkan risiko terkena penyakit Diabetes Melitus. Di sisi lain, banyak hasil penelitian mengenai IG dan karakteristik kimia pangan seperti kadar pati resisten, serat, lemak, protein, fenol, dan flavonoid yang data-datanya masih belum ditelaah untuk dikaitkan diantara keduanya. Meta-analisis terhadap data-data tersebut diharapkan menghasilkan informasi baru yang memungkinkan pengembangan produk pangan dengan IG terkendali. Tujuan utama penelitian ini adalah mendapatkan model pangan IG terkendali hasil verifikasi data dari kajian meta-analisis. Penelitian systematic review dan meta-analisis dilakukan dengan 5 tahapan. Pertama, pemilihan pangan IG rendah. Kedua, penentuan 2 faktor penentu utama dari karakteristik kimia pangan pati-patian terhadap nilai IG. Ketiga, penentuan sumber faktor penentu utama karakteristik kimia. Keempat, penentuan mekanisme dua faktor penentu utama terhadap nilai IG. Kelima, pemverifikasian secara in vivo dengan menggunakan model pangan terhadap 2 faktor penentu utama nilai IG berdasarkan karakteristik kimianya. Tahap 1 sampai 4 dilakukan dengan pengumpulan data sekunder jurnal, systematic review, penilaian kualitas jurnal terpilih dengan sistem GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation), dan meta-analisis. Tahap 5 dilakukan dengan pembuatan model pangan berdasarkan hasil meta-analisis dan pemverifikasian model pangan secara in vivo. Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan 500 jurnal yang terdiri dari jurnal nasional terakreditasi (16 jurnal) dan internasional bereputasi (484 jurnal). Pencarian jurnal yang sesuai dengan topik penelitian dilakukan dengan menggunakan database ilmiah seperti Proquest, Science Direct, Ebsco, Cengage Library, dan Google Scholar. Selanjutnya penyeleksian judul dan abstrak dilakukan dengan bantuan software Zotero dan Mendeley. Systematic review menghasilkan 57 jurnal terpilih yang digunakan untuk meta-analisis. Meta-analisis terdiri dari penghitungan nilai effect size Hedge’s d, CI (confidence interval) 95%, persentase bobot setiap studi (% weight), nilai I2, nilai z, dan nilai p menggunakan Microsoft Excel 2019. Hasil penghitungan tersebut digunakan untuk membuat grafik forest plot dan funnel plot. Pembuatan grafik forest plot dilakukan dengan penggambaran secara manual menggunakan Microsoft Word 2019. Pembuatan grafik funnel plot dilakukan dengan software meta-essential tools. Hasil systematic review dan meta-analisis pemilihan pangan rendah IG adalah sorghum (SMD/standard mean difference):−0.69, 95%CI:−2.33 s.d 0.96, p< 0.001) dan kacang merah (SMD:−0.39, 95%CI:−2.37 s.d 1.59, p=0.001). Dua faktor penentu utama dari karakteristik kimia pangan pati-patian terhadap nilai IG adalah kadar pati resisten (RS) dan fenol (secara berturut-turut SMD:−0.72, 95%CI: −1.00 s.d −0.43, p< 0.001; SMD: −0.67, 95%CI: −1.05 s.d −0.30, p< 0.001). Sumber faktor penentu utama karakteristik kimia adalah ekstrak kulit jeruk bali/KJB (SMD: −3.14, 95%CI: −5.53 s.d -0.75, p< 0.001). Mekanisme faktor penentu utama terhadap nilai IG adalah inhibisi -amilase (SMD: −0.87, 95%CI: −1.29 s.d -0.45, p< 0.001). Inhibisi terhadap enzim -amilase hasil penelitian ini lebih efektif menurunkan IG sebesar 4.5 kali dibandingkan inhibisi terhadap enzim -glukosidase. Verifikasi hasil meta-analisis dilakukan dengan pengujian IG secara in vivo berdasarkan ISO 2664:2010. Data subyek sehat yang dapat digunakan sebanyak 10 orang. Nilai IG diperoleh dengan menghitung persentase luas daerah dibawah kurva respon glikemik pangan uji dibandingkan dengan pangan acuan glukosa (2 kali pengukuran pada hari yang berbeda dengan CV ≤30%). Pengukuran yang dilakukan
Keyword: ndeks glikemik, in vivo, meta-analisis, model pangan, systematic review

Judul: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: