Judul: Aktivitas Antioksidan Ekstrak dan Fitosom Ekstrak Resin Jernang (Daemonorops draco (Willd.) Blume)
Abstrak: Resin jernang (Daemonorops draco (Willd.) Blume) adalah salah satu hasil hutan bukan kayu unggulan dan potensial dikembangkan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan menentukan rendemen dan aktivitas antioksidan ekstrak resin jernang (ERJ), fitosom ekstrak (FE), serta analisis fitokimianya. Metode penelitian diawali dengan pengekstrakan dengan pelarut etanol 100% (E100), 75% (E75), 50% (E50), dan 25% (E25), serta air (A100), pembuatan fitosom dilakukan terhadap ERJ terpilih dengan perbandingan ekstrak:lesitin kedelai 1:2 (F1), 1:1 (F2), dan 2:1 (F3), kemudian dilakukan pengujian aktivitas antioksidan dengan metode DPPH dan CUPRAC. Pengujian fitokimia kualitatif dan FTIR dilakukan pada ERJ dan FE terbaik berdasarkan hasil uji aktivitas antioksidan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ERJ-E100 memiliki rendemen tertinggi (33.90%) dan aktivitas antioksidan tertinggi (DPPH = 107.87±1.51; CUPRAC = 1181.79±0.64 μmol troloks/g). Nilai rendemen FE berkisar antara 78.50% - 80.33%. Aktivitas antioksidan FE F2 dan F3 dengan metode DPPH lebih tinggi dibanding ekstrak (277.40±0.10 dan 242.22±0.08 μmol troloks/g) dan dengan metode CUPRAC seluruh formula FE memiliki aktivitas antioksidan yang lebih rendah dibanding ERJ. Terdeteksi senyawa fenolhidrokuinon, triterpenoid, alkaloid, flavonoid, dan saponin pada E100 dan fitosom F2 ekstrak. Hasil FTIR menunjukkan adanya ikatan antara gugus P=O lesitin dengan gugus OH pada ERJ.
Keyword: antioksidan, Daemonorops draco, ekstrak etanol, fitosom, resin jernang

Judul: Identification Antioxidant Compounds of Jernang Extract From Rattan Friut Daemonrops acehensis R. using Metabalomic based LC-MS/MS
Abstrak: Jernang merupakan resin yang banyak digunakan dalam pengobatan tradisional karena memiliki beberapa aktivitas biologis, salah satunya sebagai antioksidan. Salah satu spesies penghasil jernang adalah Daemonorops acehensis Rustiami. Tanaman ini banyak ditemukan di Aceh, tetapi belum ada penelitian yang melaporkan senyawa aktif antioksidan ekstrak jernang dari buah D. acehensis menggunakan pendekatan metabolomik. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi senyawa aktif antioksidan ekstrak jernang dari buah D. acehensis menggunakan pendekatan metabolomik berbasis liquid cromatography mass spectrometry/mass spectrometry (LCMS-MS). Jernang dari buah rotan diekstraksi menggunakan metode maserasi dengan pelarut etanol p.a, etanol 70%, etanol 50%, etanol 30%, dan air. Aktivitas antioksidan ditentukan menggunakan metode difenil pikrilhidrazil. Metabolit dalam ekstrak jernang diidentifikasi menggunakan LCMS/MS. Setiap ekstrak didiskriminasi menggunakan analisis data multivariat principal component analysis (PCA), dan senyawa antioksidan diprediksi menggunakan orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA). Ekstrak jernang memiliki IC50 yang berkisar antara 52,40±4,35 hingga 662,72±37,86 mg/L. Ekstrak etanol 70% memiliki aktivitas antioksidan paling tinggi, sedangkan air paling rendah aktivitas antioksidannya. Analisis LC-MS/MS berhasil mengidentifikasi secara putatif sebanyak 31 metabolit, yang terdiri atas 25 metabolit golongan flavonoid, 4 metabolit golongan kalkon, dan 2 metabolit golongan fenolik. PCA berhasil mengelompokkan metabolit berdasarkan pelarut pengekstraksinya, sedangkan model OPLS-DA mampu mengklasifikasi metabolit menjadi dua kelompok, yaitu aktif dan tidak aktif antioksidan. Terdapat enam metabolit yang diprediksi berpotensi sebagai antioksidan dari ekstrak jernang, yakni nordrakorodin (1), drakorodin (2), 2,4-dihidroksi-5-metil-6-metoksikalkon (7), (2S)-5-metoksiflavan-7-ol (14), (2S)-5-metoksi-6-metilflavan-7-ol (17), dan 1 senyawa unknown. Keenam metabolit tersebut memiliki nilai p <0,05, log2 fold change >1, dan variable influence on projection >1 yang menujukkan bahwa metabolit tersebut berpengaruh signifikan terhadap aktivitas antioksidannya., Jernang is a dragon blood resin that coats the rattan fruit and is widely used in traditional medicine because it has several biological activities, such as antioxidant. One of the species that produces jernang is Daemonorops acehensis. This plant is commonly found in Aceh, but no studies are reported on the active antioxidant compounds jernang extract from D. acehensis fruit using a metabolomic approach. This study aims to identify the active antioxidant compounds jernang extract from D. acehensis fruit using an liquid cromatography mass spectrometry/mass spectrometry (LC-MS/MS)-based metabolomics approach. Jernang was extracted using the maceration method with p.a ethanol, 70% ethanol, 50% ethanol, 30% ethanol, and water as solvents. Antioxidant activity was determined using the diphenyl picrylhydrazyl method. Metabolites in jernang extract were identified using LC-MS/MS. Each extract was discriminated using principal component analysis (PCA), and antioxidant compounds were predicted using orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA). Jernang extract has an IC50 ranging from 52,40±4,35 to 662,72±37,86 mg/L, where 70% ethanol extract has the highest antioxidant activity, while water has the lowest antioxidant activity. LC-MS/MS analysis putatively identified 31 metabolites, consisting of 25 metabolites from the flavonoid group, 4 metabolites from the chalcone group, and 2 metabolites from the phenolic group. PCA succeeded in classifying metabolites based on the extraction solvent, while the OPLS-DA model classified metabolites into two groups, namely active and inactive antioxidants. Six metabolites are predicted to be potential antioxidants from jernang extract, namely nordracorhodin (1), dracorhodin (2), 2,4- dihydroxy-5-methyl-6-methoxychalcone (7), (2S)-5-methoxyflavan-7-ol (14), (2S)-5-methoxy-6-methylflavan-7-ol (17), and 1 unknown compound. The six metabolites had p
Keyword: DPPH, resin jernang D. acehensis, UHPLC Q-Orbitrap HRMS

Judul: Implementation of Spatio-Temporal Change Query in Relational Database.
Abstrak: Geographic object changes in various views. Object changes are recorded using a model of static storage. No historical connection between old version data and new version data has been built. For that, a storage model of spatio-temporal queries that can analyze spatio-temporal changes has been developed. The object changes the geometry are grouped according to the taxonomy of Spatio-Temporal Pattern Change. This research has been able to apply the query patterns change including born, expand, merge, contract, split, normal and die. This query based on geometric (area) changes. The implementation of spatio-temporal change queries represents an object changes continuously with easy, change detection is done by comparing two versions of data. Keyword: spatio-temporal change query, spatio-temporal change pattern.
Keyword: