Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :

Diospyros discolor Willd. (Bisbul) diketahui merupakan satu dari banyak tanaman yang memiliki aktivitas sebagai agen pereduksi ion perak menjadi nanopartikel perak. Kemampuan tersebut dipengaruhi oleh kandungan fitokimia dalam ekstrak. Komparasi penggunaan pelarut yang berbeda berdasarkan tingkat polaritas pelarut sangat dibutuhkan untuk mengetahui karakteristik senyawa fitokimia yang terekstraksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan pelarut etanol, etil asetat dan heksana untuk pembuatan ekstrak kasar daun D. discolor, serta kandungannya untuk sintesis nanopartikel perak. Ekstrak kasar pelarut ogranik diperoleh melalui hasil maserasi. Selanjutnya, setiap ekstrak dengan konsentrasi 0,025% digunakan untuk proses sintesis nanopartikel perak. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa semua jenis ekstrak mengandung terpen dan alkaloid, serta tidak terdeteksi saponin dan flavonoid. Sementara itu, ekstrak etanol dan ekstrak etil asetat, mengandung fenol, sedangkan pada ekstrak heksana tidak terdeteksi adanya fenol. Hasil uji total fenol tertinggi yaitu pada ekstrak etanol sebesar 247,47 ± 2,3 mgGAE/g sampel. Hasil uji kandungan flavonoid tertinggi terdapat pada ekstrak heksana dengan nilai 19290 ± 777,82 mgQE/g sampel. Analisis spektrum UV-Vis dari hasil biosintesis nanopartikel perak memperlihatkan puncak absorbansi pada panjang gelombang 350—500 nm pada sintesis menggunakan ekstrak etanol dan ekstrak etil asetat. Hasil tersebut menunjukkan kecenderungan bahwa pelarut yang bersifat semi polar dapat berperan dalam mengekstraksi senyawa-senyawa yang diduga berperan dalam biosintesis nanopartikel perak dengan kecepatan reaksi yang berbeda.

---

Diospyros discolor Willd. (Bisbul) known as one of many plants that has activity to reduce silver ion into silver nanoparticles. The ability influenced by phytochemical content in the extract. Comparison of different solvents based on solvent polarity level is needed to determine the characteristics of phytochemical compounds extracted. This study aims to determine the effect of  using ethanol, ethyl acetate, and hexane solvents to get the crude extracts of D. discolor leaves and their contents for the synthesis of silver nanoparticles. The crude extract with organic solvent is obtained through maceration results. Furthermore, extract with concentration of 0.025% were used for the synthesis of silver nanoparticles respectively. The results of this study indicate that all types of extracts contain terpenes and alkaloids, and no saponins and flavonoids were detected. Meanwhile, ethanol and ethyl acetate extracts contained phenols, while in hexane extract there was no  phenols detected. The highest total phenol test results 247.47 ± 2.3 mgGAE/g sample are in the ethanol solvent of. The highest flavonoid test results 19290 ± 777.82 mgQE/g sample are in hexane extract. Analysis of UV-Vis spectrum from the results of biosynthesis of silver nanoparticles from ethanol and ethyl acetat extracts showed peaks ranging from 350—500 nm. The result showed the tendency semi-polar solvent play a role in extracting compounds that estimate play a role in the biosynthesis of silver nanoparticles with different reaction rate.

Abstrak :
ABSTRAK Sistem prediksi berbasis citra VNIR mampu untuk memprediksi parameter tertentu pada suatu objek. Parameter seperti kadar fenolik dari daun bisbul dapat diprediksi dengan sistem prediksi berbasis citra VNIR. Citra VNIR daun bisbul diakuisisi menggunakan kamera hiperspektral dengan rentang 400 hingga 1000 nm. Model regresi yang digunakan pada sistem prediksi ini meliputi Support Vector Regression (SVR), Partial Least Square Regression (PLSR), serta Decision Tree Regression (DTR). Dari ketiga model tersebut didapatkan nilai error yang menunjukkan performa sistem prediksi yang dibuat. Error berupa koefisien determinasi (R2) dan Root Mean Square Error (RMSE). Nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,95 (SVR); 0,91 (PLSR); dan 0,90 (DTR). Serta untuk RMSE sebesar 2,66 (SVR). 3,60 (PLSR), dan 3,90 (DTR). Berdasarkan hasil koefisien korelasi dari ketiga model tersebut, dapat disampaikan bahwa kadar fenolik dari daun bisbul dapat diprediksi dengan menggunakan model SVR untuk performa yang baik dan menggunakan parameter fungsi kernel polinomial orde 3. Nilai prediksi kadar fenolik rata-rata dari ketiga model sebesar 32,72 GAE(µg/mg) untuk DTR; 32,46 GAE(µg/mg) untuk PLSR; dan 32,27 GAE(µg/mg) untuk SVR.

---

ABSTRACT Prediction systems based on VNIR images are able to predict certain parameters on an object. Parameters such as the phenolic content of Diospyros discolor Willd leaf can be predicted by this system. VNIR images of Diospyros discolor Willd leaf acquired using a hyperspectral camera with a range of 400 to 1000 nm. The regression model to predict the content used Support Vector Regression (SVR), Partial Least Square Regression (PLSR), and Decision Tree Regression (DTR). Based on three models, an error value is obtained that indicates the performance of the predictive system. The error value such as coefficient correlation (R) and Root Mean Square Error (RMSE). The value of R from the models are 0,95 (SVR); 0,91 (PLSR), and 0,90 (DTR). The value of RMSE from the models are 2,66 (SVR). 3,60 (PLSR), and 3,90 (DTR). Value of predicted total phenolic content from the models are 32,72 GAE(µg/mg) for DTR; 32,46 GAE(µg/mg) for PLSR; dan 32,27 GAE(µg/mg) for SVR. Based on the coefficient correlation, phenolic content can be predicted using SVR model for best result with kernel function polynomial 3 order.