Judul: Identifikasi Senyawa Sitotoksik dan Antioksidan dari Berbagai Jenis Bekatul dengan Pendekatan Metabolomik
Abstrak: Masyarakat Indonesia dan Jepang dikenal sebagai konsumen nasi dengan volume yang cukup tinggi. Tingginya konsumsi beras menghasilkan produk samping dari penggilingan beras, yakni bekatul, yang tinggi pula. Bekatul dapat berasal dari berbagai varietas beras. Di Indonesia dikenal beberapa jenis beras yang dibudidayakan yakni beras merah, beras putih, dan beras hitam. Umumnya, komponen bioaktif berupa senyawa fitokimia terakumulasi di bagian perikarp dan testa atau bran kernel beras. Komponen fitokimia yang terakumulasi ini mengandung pigmen tertentu dan berhubungan dengan warna beras seperti merah, ungu, maupun hitam (Muntana dan Prasong 2010). Beberapa penelitian menunjukkan bekatul mengandung senyawa bioaktif seperti tokotrienol-tokoferol, γ-oryzanol, dan β-sitosterol (Ryan 2011; Henderson et al. 2012), antioksidan fenolik (Chanphrom 2007; Sompong et al. 2011), β- karoten (Chanphrom 2007), dan antosianin (bekatul beras hitam dan ketan hitam) (Yawadio et al. 2007). Penelitian-penelitian terhadap senyawa bioaktif bekatul telah banyak dilakukan akan tetapi belum dilakukan penelitian untuk melihat korelasi antara senyawa bioaktif dengan aktivitas sitotoksik dan antioksidan bekatul dari berbagai varietas beras menggunakan pendekatan metabolomik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi senyawa-senyawa bioaktif bekatul tersebut yang berkorelasi dengan aktivitas sitotoksik dan aktivitas antioksidan menggunakan pendekatan metabolomik. Pendekatan metabolomik merupakan analisis komperehensif dan kuantitatif komponen dari seluruh metabolit di dalam sampel (Dettmer et al. 2007). Data yang diperoleh sebagai hasil analisis metabolomik adalah data yang jumlahnya cukup besar sehingga diperlukan analisis data multivariat sebagai interpretasi data. Salah satu cara analisis data multivariat adalah orthogonal projection to latent structure (OPLS) yang digunakan untuk melihat korelasi antara profil kimia dengan aktivitas biologis. Analisis OPLS menunjukkan beberapa plot seperti score plot, kurva S-plot, dan Y related coefficient plot (Yuliana et al. 2011). Hasil uji aktivitas sitotoksik yang dianalisis menggunakan MTT assay menunjukkan nilai IC50 terendah terhadap sel WiDr ditemukan pada ekstrak bekatul beras hitam sebesar 213.68 μg/mL, diikuti oleh ekstrak bekatul beras merah, beras Jepang, dan beras putih, masing-masing sebesar 252.08 μg/mL, 631.60 μg/mL, dan 768.28 μg/mL. Sedangkan hasil analisis aktivitas antioksidan menunjukkan nilai IC50 pada ektrak metanol bekatul beras hitam lebih rendah dibandingkan dengan bekatul beras merah, beras putih, dan beras Jepang, masingmasing sebesar 67.58 μg/mL, 82.50 μg/mL, 410.02 μg/mL, dan 1108.71 μg/mL. Analisis multivariat data dengan OPLS menunjukkan asam protokatekat dan senyawa-senyawa monosakarida berupa D-Glukosa, D-(-)Fruktosa, dan DManosa serta oligosakarida berupa α-D Glukopiranosid merupakan senyawasenyawa yang dominan pada ekstrak yang aktif. Karbohidrat dalam bentuk 6 monosakarida tidak dilaporkan memiliki bioaktivitas sitotoksik terhadap sel kanker maupun aktivitas antioksidan, sehingga dalam penelitian ini diduga komponen aktif yang berperan terhadap aktivitas antioksidan dan aktivitas sitotoksik sel kanker kolon WiDr pada bekatul adalah sejenis oligo/polisakarida yang terkonjugasi dengan komponen fenolik. Berdasarkan analisis GC-MS, senyawa-senyawa monosakarida muncul pada waktu retensi 9.80 menit sedangkan asam protokatekat muncul pada waktu retensi 7.83 menit. Hasil penelitian menunjukkan bekatul beras hitam Cempo Ireng (Oryza sativa L. indica) memiliki aktivitas sitotoksik terhadap sel kanker kolon WiDr dan aktivitas antioksidan terbaik dibandingkan dengan bekatul bekatul beras merah Cere (Oryza nivara), bekatul beras putih Ciherang (Oryza sativa), dan bekatul beras Jepang (beras Japonica).
Keyword: bekatul, sitotoksisitas, antioksidan, metabolomik

Judul: Kombinasi Analisis Sidik Jari Kckt Dan Kemometrik Untuk Diskriminasi Bekatul Beras Merah Dan Putih
Abstrak: Bekatul merupakan hasil samping proses penggilingan padi yang beberapa dekade terakhir telah menarik minat banyak peneliti karena kelimpahan senyawa bioaktif di dalamnya. Kualitas bekatul dapat ditunjukkan dari kandungan komposisi senyawa kimia yang terkait dengan sifat bioaktivitasnya. γ-Oryzanol adalah senyawa utama dalam bekatul yang berperan penting terhadap sifat bioaktivitas bekatul. Bekatul yang berasal dari varietas padi yang berbeda dimungkinkan menghasilkan nilai bioaktivitas yang berbeda karena komposisi dan kandungan senyawa bioaktif yang dapat berbeda satu sama lain. Di Indonesia terdapat dua jenis bekatul yang diperjualbelikan yaitu bekatul beras merah dan putih. Kedua jenis bekatul ini dapat dibedakan hanya dengan melihat perbedaan warna keduanya, akan tetapi menjadi sulit untuk membedakannya ketika telah diolah menjadi produk komersialnya. Selain itu, penggantian atau pemalsuan bahan baku antar keduanya bisa terjadi karena harga bekatul merah lebih tinggi dibandingkan dengan bekatul putih di Indonesia. Analisis sidik jari KCKT telah digunakan secara luas sebagai metode kontrol kualitas bahan baku maupun produk komersial bahan pangan dan obat herbal. Melalui analisis sidik jari ini, perbedaan dapat diketahui jika profil pemisahan senyawanya memang berbeda yaitu adanya senyawa penciri di salah satu spesies yang tidak dimiliki oleh spesies lainnya. Jika profil kromatogram yang diberikan identik diantara dua spesies dengan perbedaan hanya dalam intensitasnya saja maka diperlukan metode kemometrik untuk mengolah data kromatogram untuk tujuan identifikasi dan diskriminasi sampel. Tujuan penelitian ini yaitu mengembangkan metode analisis sidik jari KCKT yang dikombinasikan dengan kemometrik untuk diskriminasi bekatul beras merah dan putih asal Indonesia. Sebagai tambahan informasi juga dilakukan pengukuran aktivitas antioksidannya. Sampel sebelum diinjeksikan ke dalam KCKT diekstraksi terlebih dahulu secara ultrasonikasi menggunakan metanol. Kondisi KCKT yang digunakan yaitu fase diam C18 dan fase gerak metanol-asetonitril (35-65%) secara elusi gradien. Nilai luas puncak dari 9 senyawa mayor yang diperoleh dari kromatogram sidik jari sampel digunakan sebagai variabel untuk diskriminasi bekatul beras merah dan putih menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU) dan Analisis Diskriminan (AD). Total keragaman data yang dihasilkan dari plot AKU menggunakan 2 komponen utama (KU) sebesar 79.43%. Berdasarkan plot AKU tersebut, bekatul merah dan bekatul putih belum terpisahkan ke dalam kelasnya masing-masing. Oleh karena itu, untuk mengelompokkannya kedua sampel tersebut digunakan AD. Klasifikasi dengan AD dapat mengelompokkan bekatul beras merah dan putih ke dalam kelasnya masing-masing. Skor rerata fungsi pembeda (centroid) ditandai dengan nilai negatif untuk kelompok bekatul merah dan nilai positif untuk kelompok bekatul putih. Kemampuan prediksi model diuji dengan validasi silang LOOCV dan diperoleh hasil 100% sampel terkelompokkan ke dalam kelasnya. Hal ini menandakan bahwa model yang dibuat memberikan prediksi klasifikasi yang memuaskan untuk sampel uji. Hasil pengukuran aktivitas antioksidan sampel dinyatakan dalam persentase inhibisi yang menunjukkan bahwa aktivitas antioksidan bekatul merah lebih tinggi dibandingkan bekatul putih. Tingginya nilai aktivitas antioksidan bekatul merah dimungkinkan karena keberadaan antosianin yang memiliki sifat sebagai antioksidan.
Keyword: Diskriminasi, Bekatul, γ-Oryzanol, Analisis Sidik Jari KCKT, Kemometrik

Judul: The Exploration of Discrete Logarithm over Finite Field GF(3m)
Abstrak: The security of many public~key algorithms is based on the problem of finding discrete logarithms. The generalized discrete logarithm problem is the following: given a finite cyclic group G of order n, a generator a of G, and an element fl E G, find the integer x, 0 ~ x ~ n - 1, such that 0: = fl. Algorithm for discrete logarithm problem focused on Menezes et al. (1997) that consist of exhaustive search algorithm, the baby-step giant-step algorithm, Pollard's rho algorithm, Pohlig-Hellman algorithm, and index-calculus algorithm. These algorithms are explorated to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ). The exploration also produces some algorithms, i.e. naif negative algorithm, baby-step mother-step algorithm, baby-step mother free-step algorithm, and baby-step free-step algorithm. All algorithms implemented using Maple 11. The Pohlig-Hellman and baby-step giant-step algorithms are efficient enough to be used in discrete logarithm problem over finite field GF(3m ) for m < 20.
Keyword: