## Kata Kunci
 Antidiabetes
 Formulasi jamu
 LC 50
 Optimasi
 Profil kimia
Diterima 14 November 2017 Direvisi 26 Februari 2018
Disetujui 15 Maret 2018

## *Penulis Korresponding Norma Nur Azizah
Jl. Salemba Raya No.6 Jakarta (IMERI-FKUI)
normanurazizah.92@gmail.co m
Penulis
Norma Nur Azizah 1,4* , Rudi Heryanto 1,2 , Wisnu Ananta Kusuma 2,3
Afiliasi 1 Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor 2 Pusat Studi Biofarmaka Tropika, Institut Pertanian Bogor.
3 Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor
4 Klaster Drug Development Research Center (DDRC), Indonesian Medical Education and Research Institute (IMERI) , Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia.

## ABSTRAK
Pengetahuan tentang cara meracik ramuan jamu dan membuat komposisinya belum diketahui  secara  jelas.  Saat  ini  upaya  memformalkan  struktur  formula  jamu  telah dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  memformulasi  jamu  baru  yang  memiliki  efek hipoglikemik,  menentukan  toksisitas,  dan  profil  kimia  jamu,  serta  membuat  formula jamu  optimum.  Formulasi  jamu  menggunakan  3  metode,  yaitu partial  least  square- determinant  analysis (PLS-DA),  koefisien  PLS multiways ,  dan support  vector  machine (SVM)  menghasilkan  formula  dari  tanaman  campuran,  yaitu  brotowali,  secang,  jambu biji,  dan  sambiloto.  Persen  komposisi  tanaman  campuran  dianalisis  menggunakan perancangan  percobaan,  diperoleh  9  komposisi  formula  jamu.  Profil  kimia  setiap formula  jamu  ditentukan  menggunakan  metode  kromatografi  lapis  tipis.  Dari  profil kimia  setiap    formula  diperoleh  rerata  jumlah  pita  sebanyak  5  hingga  6  pita.  Dari toksisitas  formula  diperoleh  nilai  rerata  LC 50 berkisar  426-639  ppm.  Formula  optimum diperoleh menggunakan piranti lunak Design Expert 7.0 ® dengan LC 50 456 ppm. Nilai LC 50 lebih kecil dari 1000 ppm, yang berarti formula jamu optimum berpotensi sebagai jamu antidiabetes.

## PENDAHULUAN
Jamu  dipercaya  masyarakat  Indonesia  untuk  mencegah  bahkan  mengobati  suatu penyakit dan telah banyak digunakan selama bertahun-tahun yang lalu. Walaupun telah banyak  digunakan,  pengetahuan  cara  meracik  ramuan  jamu  dan  membuat komposisinya  belum  diketahui  secara  jelas.  Saat  ini  upaya  memformalkan  struktur formula  jamu  telah  dilakukan.  Pusat  studi  biofarmaka  (PSB)  pada  tahun  2011  telah melakukan  penelitian  tentang  keteraturan  pola  pada  sistem  jamu  melalui  pendekatan pangkalan  data  statistika  jamu.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  suatu  jamu yang  memiliki  khasiat  tertentu  mempunyai  aktivitas  farmakologis  tertentu.  Studi  ini menunjukkan  hasil  bahwa  terdapat  keteraturan  dari  beberapa  aktivitas  farmakologis yang dimiliki oleh masing-masing khasiat jamu. Pola keteraturan tersebut memberikan struktur  formula  jamu  yang  terdiri  atas  tiga  jenis  aktivitas  pendukung,  yaitu  aktivitas
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
farmakologis  analgesik,  antimikrob,  dan  antiinflamasi serta  satu  aktivitas  utama.  Tanaman  utama  memiliki efek  langsung  pada  penyakit  sehingga  menjadi tanaman  yang  langsung  dihubungkan  dengan  khasiat tertentu (Afendi et al . 2010).
Afendi et  al. (2012)  menggunakan  metode  partial least  squares-  discriminant  analysis  (PLS-DA)  untuk mengembangkan  sebuah  model  klasifikasi  formula jamu. Penelitian tersebut difokuskan pada pengamatan 3138  sampel  jamu  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  9 jenis  khasiat.  Khasiat  yang  dapat  diprediksi  oleh metode  ini  adalah urinary  related  problems (URI), disorder  of  apetite (DOA), disorder  of  mood  and behavior (DMB), gastrointestinal  disorders (GST), female reproductive organ problems (FML), muskuloskeletal and connective tissue disorders (MSC), pain and inflammation (PIN), respiratory disease (RSP), dan wounds  and  skin  infections (WND).  Sampel  jamu yang  digunakan  mengandung  1  sampai  16  tanaman yang  diambil  dari  465  tanaman  obat.  Upaya memformalkan formulasi jamu dapat dilakukan dengan teknik machine  learning salah  satunya  dengan menggunakan suport  vector  machine (SVM).  Metode ini  pernah  dilakukan  oleh  Fitriawan  (2013),  dalam penelitiannya  berhasil  mengimplementasikan  sistem klasifikasi  jamu  sederhana  dengan  metode  SVM  yang dapat digunakan untuk memprediksi kandidat-kandidat formula jamu baru. Beberapa penelitian terakhir terkait penggunaan data dan aplikasi teknik statistika tersebut telah  dilakukan.  Andriana  (2014)  melakukan  formulasi jamu  baru  berkhasiat  antikolesterol  menggunakan pendekatan  statistika  PLS,  koefisien multiways ,  dan SVM.  Nurishmaya  (2014),  dalam  penelitiannya memformulasikan  jamu  baru  berkhasiat  antidiabetes menggunakan  pendekatan  PLS,  koefisien multiways , dan  SVM  pada  penelitiannya  tanaman  yang  dipilih berdasarkan pendekatan khasiat diformulasikan secara acak  yang  memiliki  aktivitas  farmakologi  tersebut  dan mempunyai  khasiat  target  dipilih  dan  diujikan  secara laboratorium.  Namun,  pengujian  terhadap  ikan  zebra sebagai hewan uji belum menunjukkan hasil yang baik. Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  penelitian  dan pengembangan  lebih  lanjut  dalam  pemilihan  tanaman untuk formulasi jamu antidiabetes.
Pemilihan  tanaman  untuk  memformulasikan  jamu menjadi  salah  satu  faktor  keberhasilan  dalam menentukan  khasiat  jamu,  sehingga  diperlukan kelompok  tanaman  yang  telah  diuji  melalui  penelitian yang mempunyai khasiat tertentu. Wijaya et al. (2014)
melakukan  prediksi  antara  hubungan  tanaman  dan jenis  penyakit  menggunakan  formula  jamu  pada KNApSAcK  Database .  Penelitian  ini  menunjukkan adanya  hubungan  antara  tanaman  dan  penyakit  yang dapat  diobatinya,  hasilnya  terdapat  11  jenis  khasiat yang  dapat  dikorelasikan  dengan  tanaman  yang berkhasiat  tertentu.  Dalam  penelitiannya  11  jenis khasiat dikorelasikan dengan 9 jenis khasiat yang telah dikelompokan  Afendi et  al .(2012).    Dari database tersebut  dipilih  4  jenis  tanaman  yang  berkhasiat sebagai  antidiabetes  dan  diprediksi  menggunakan  PLS sampai  mendapatkan  respon  khasiat  tertinggi  (Afendi et  al. 2012).  Berdasarkan  penelitian  Ristyawan  (2014) berhasil  mengelompokkan  26  jenis  tanaman  untuk khasiat GST dengan metode voting feature interval 5 . Penelitian  ini  bertujuan  memformulasikan  jamu baru yang memiliki efek hipoglikemik dengan pemilihan tanaman  yang difokuskan pada penelitian Wijaya et al. (2014),  Ristyawan  (2014)  dan  Afendi et  al. (2012). Tujuan  ini  dicapai  melalui:  (i)  Formulasi  tanaman terpilih  melalui  metode  statistika  (PLS,  koefisien  PLS multiway) dan machine learning (SVM); (ii) Pembuatan komposisi  jamu  menggunakan  piranti  lunak Design Expert 7.0®;  (iii)  Optimasi  formula  jamu  berbasis toksisitas  dan;  (iv)  Pembuatan  profil  kimia  formula jamu  menggunakan  metode  kromatografi  lapis  tipis yang didukung oleh piranti lunak ImageJ  berbasis kurva densitogram dan luas area kurva.

## METODE
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  tahap, yaitu: Pemilihan  kandidat  jamu  baru  menggunakan  metode partial  least  square-discriminant  analysis (PLS-DA), koefisien  PLS Multiways dan  metode support  vector machine (SVM); formulasi dan persiapan jamu terpilih; uji  toksisitas  menggunakan  metode brine  shrimp lethality  test (BSLT),  analisis  sidik  jari  menggunakan metode  kromatografi  lapis  tipis  formula  jamu  terpilih dan optimasi komposisi formula jamu.

## Pemilihan Kandidat Jamu Baru
Data  tanaman  yang  digunakan  merupakan  hasil penelitian  Wijaya et  al .  (2014),  Ristyawan  (2014),  dan Afendi et  al. (2012)  yang  dikelompokkan  kedalam  4 aktivitas farmakologis, yaitu tanaman utama, analgesik, antibakteri, dan antiinflamasi. Pemilihan kandidat jamu baru  dilakukan  dengan  menggunakan  model partial least  squares-discriminant  analisys (PLS-DA),  koefisien PLS multiways ,  dan    metode  SVM.  Model  PLS-DA  dan
Azizah et al. koefisien  PLS multiways diperoleh  dari  hasil  penelitian Afendi  (2010)  sedangkan  model  SVM  diperoleh  dari hasil penelitian Fitriawan (2013).
Sebanyak  150  formula  jamu  yang  terdiri  atas  4 tanaman  dimasukkan  ke  dalam  piranti  lunak  R  i386 2.15.2  untuk  metode  PLS-DA  dengan  jamu  sebagai prediktor  dan  khasiat  sebagai  respon.  Untuk  metode koefisien  PLS  dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan koefisien  tiap  tanaman  yang  mempunyai  aktivitas farmakologis  berbeda.  Untuk  metode  SVM,  sebanyak 150 formula jamu baru dibuat berupa hubungan antara jamu,  komponen  penyusun  jamu,  dan  khasiat menggunakan  sistem  biner.  Formula  jamu  tersebut diolah  menggunakan  model  SVM  yang  telah  tersedia. Formula  jamu  terpilih  adalah  formula  jamu  yang memiliki  khasiat  GST.  Contoh  representasi  hubungan jamu,  komposisi  jamu  dan  khasiat  terlampir  pada Lampiran  3.  Kriteria  pemilihan  jamu  baru,  yaitu memiliki khasiat GST berdasarkan prediksi menggunakan model PLS, koefisien PLS multiways , dan metode Support  Vector  Machine (SVM),  serta ketersediaan di alam.

## Formulasi dan Pembuatan Jamu
Keempat  tanaman  terpilih  diformulasikan  dengan piranti  lunak Design  Expert 7.0®.  Pendekatan  yang digunakan  adalah mixture dengan  desain simplex lattice dengan  total  bobot  10  g  dan lethal concentration (LC50)  sebagai  respon.  Selanjutnya, dilakukan  pengoleksian  tanaman  yang  diperoleh  dari kebun  percobaan Pusat  Studi  Biofarmaka  (PSB)  Bogor. Tanaman  dibersihkan  dengan  air  mengalir  hingga bersih  lalu  dikeringkan  dan  dihaluskan  dengan  ukuran serbuk  40  mesh.  Simplisia  tanaman  ditentukan  kadar airnya menggunakan metode AOAC (2007).
Jamu  dibuat  dengan  menimbang  serbuk  tanaman sesuai  komposisi  hasil  desain.  Bobot  total  tiap komposisi  jamu  adalah  10  g.  Setelah  itu,  komponen jamu  dimasukan  kedalam  erlenmeyer  500  mL  lalu ditambahkan 200 mL akuabides, lalu dipanaskan hingga mendidih  dan  volumenya  menyusut  menjadi  100  mL. Selanjutnya,  jamu  disaring  dengan  kain  blacu  untuk memisahkan  filtrat  dengan  ampas.  Filtrat  jamu dikeringkan  menggunakan vacuum  dryer .  Ekstrak kering masing-masing formula ditentukan rendemennya.
Uji  Toksisitas  Formula  Jamu  dengan  Metode brine shrimp lethality test (BSLT).
Ekstrak  masing-masing  formula  jamu  dilarutkan dalam  air  laut  dengan  konsentrasi  2000  ppm. Selanjutnya  larutan  tersebut  dibuat  deret  konsentrasi 10,  50,  100,  500,  dan  1000  ppm  yang  digunakan sebagai  larutan  uji.  Larutan  sampel  dengan  deret konsentrasi tertentu dimasukkan Larva udang A. Salina L  sebanyak  10  ekor  pada  lubang plate  well. Pengujian ini  dilakukan  sebanyak  3  kali  ulangan  pada  tiap  deret konsentrasi.  Larutan  uji  diinkubasi  selama  24  jam  lalu jumlah  larva  udang  yang  mati  dihitung  untuk menetukan  nilai  mortalitasnya.  Penentuan  Mortalitas dan LC 50 menggunakan piranti lunak IBM SPSS statistics version 22.

## Analisis  Sidik  Jari  Jamu  Secara  KLT  dengan Instrumen CAMAG Linomat 5
Ekstrak  kering  jamu  dilarutkan  dengan  metanol  PA untuk  memeroleh  larutan  ekstrak  dengan  konsentrasi 2000 ppm. Larutan ekstrak disaring lalu ditotolkan pada pelat KLT GF254 dengan bantuan alat CAMAG Linomat 5  menggunakan  syringe  100 µL. Parameter  penotolan, yaitu  volume  injeksi  30-35  µL, dosage  speed 50  nL/s, dan lebar pita 6.0 mm (Habibie 2014). Sebanyak 10 mL fase  gerak  disiapkan  sesuai  komposisi  1,  komposisi  2 dan  komposisi  3  lalu  dimasukkan  ke  dalam  bejana kromatografi dan dijenuhkan 30 menit. Kemudian pelat KLT  dimasukkan  ke  dalam  bejana  berisi  fase  gerak tersebut.  Elusi  dihentikan  ketika  fase  gerak  telah mencapai 0.5 cm dari tepi atas pelat KLT. Setelah elusi selesai, pelat diangkat, dikeringkan dan dideteksi pada instrumen CAMAG pada sinar UV 254 nm dan 366 nm.
Komposisi 1  :  Kloroform  :  aseton  :  asam  format (10:2:1)  (Kemenkes  RI  2009  dalam  Farmakope  Herbal Indonesia)
Komposisi 2  : Kloroform : metanol (9:1) (Kemenkes RI 2009 dalam Farmakope Herbal Indonesia)
Komposisi 3  :  Kloroform  :  etil  asetat  (0.5:0.5) (Yonanda 2011)
Analisis  Digital  Terhadap  Sidik  Jari  KLT  Ekstrak Formula Jamu dengan Perangkat Lunak ImageJ Perangkat  lunak ImageJ dibuka  lalu  dipilih  menu File-Open.  Lalu  pilih  gambar  KLT  yang  telah didokumentasikan dengan CAMAG Reprostar 3 dengan format.jpg. Menu Rectangular diaktifkan lalu blok pada gambar  target  yang  akan  dianalisis,  dipilih  menu Analyze-Gels-Select First Lane . Gambar diatur
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
kontrasnya  dengan  cara  memilih  menu Image-type - pilih  RGB colour ,  lalu Adjust dan  atur Brightness dan Contrast sesuai kebutuhan sampai didapat gambar titik yang  jelas.  Kemudian  dipilih  kembali  menu Analyze- Gels-plot  line ,  maka  akan  muncul  kurva  densitogram yang sesuai dengan gambar KLT. Kurva densitogram ini akan  menunjukkan  jumlah  pita  yang  terdapat  pada pelat  KLT.  Kurva  tersebut  kemudian  diubah  menjadi Line  Graph dengan  cara  menu Rectangular diaktifkan lalu  blok  pada  bagian  kurva,  kemudian  pilih  menu Analyze-Tools-Analyze line graph sehingga akan muncul tampilan  kurva  dalam  bentuk  kurva  XYcoordinat.  Lalu pilih  menu  Copy  untuk  merubah  gambar  menjadi informasi  dalam  bentuk  angka.  Kemudian  paste  pada piranti  lunak  MS.Exel  untuk  pengolahan  kurva selanjutnya.
Menentukan luas puncak densitogram, dibuka kurva densitogram kemudian dipilih salah satu puncak  kurva dan  menu Straight diaktifkan  lalu  ditarik  bagian  dasar puncak  ujung  satu  ke  ujung  lainnya  (Jika  terdapat beberapa  puncak  kurva  buat  garis  dasar  pada  masing- masing  puncak  kurva),  kemudian  menu Wand diaktifkan.  Masing-masing  daerah  puncak  kurva  diberi Highlight dengan  mengarahkan  kursor  dan  memilih pada  daerah  kurva  tersebut,  kemudian  akan  muncul Report berupa luas puncak.

## Analisis Data
Untuk  optimasi  variabel  respon  dilakukan  dengan menggunakan Design  Expert 7.0®.  Analisis  dilakukan setelah  input  data  hasil  respon  (LC50)  dari  formulasi. Analisis  ANOVA  dapat  dilakukan  untuk  melihat perbedaan  nyata  yang  terdapat  pada  variabel  respon pada  selang  kepercayaan  95%.  Hasil  analisis  respon bernilai  tidak  berbeda  nyata  pada  selang  kepercayaan 95%    jika  memiliki  nilai  P  lebih  kecil  dari  α=  0.05. Respon yang memiliki nilai analisis ragam tidak berbeda nyata  dapat  digunakan  sebagai  model  prediksi  dalam tahap optimasi.
Optimasi  formula  dilakukan  dengan  memilih Optimization  pada  piranti  lunak.  Pada  bagian Optimization  dibagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu Numerical  Optimization , Graphical  Optimization ,  dan Point  Prediction .  Pada  bagian  Optimization  terdapat solusi  formula  optimum  yang  disarankan  program Design Expert 7.0®.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Prediksi Formula Jamu Baru sebagai Antidiabetes
Formulasi  jamu  baru  sebagai  antidiabetes  pada penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode statistika  (PLS-DA  dan  koefisien  PLS multiways ),  dan metode machine  lerning ( support  vector  machine (SVM)).  Prediksi  khasiat  formula  jamu  tersebut menampilkan  respon  efikasi  jamu.  Efikasi  jamu  ini secara ilmiah ditentukan dengan pemodelan komposisi jamu  melalui  perhitungan  data  statistik.  Data  yang digunakan  merupakan  data  jamu  yang  terdaftar  di badan  pengawas  obat  dan  makanan  (Badan  POM), yaitu berjumlah 3138 jamu dengan 465 jenis tanaman. Namun,  berdasarkan  Afendi  (2010)  data  tersebut direduksi menjadi 2748 jamu yang terdiri atas 231 jenis tanaman,  hal  ini  disebabkan  data  tersebut  telah dianggap  cukup  untuk  mewakili  data  analisis.  Jumlah data  yang  sangat  besar  antara  jenis  tanaman  dan jumlah  jamu  akan  menyebabkan  multikolinearitas sehingga  mengakibatkan  regresi  menjadi  tidak  stabil. Maka dari itu, ketiga metode ini dipilih sebagai metode penentuan  efikasi  untuk  prediksi  khasiat  jamu antidiabetes. Selain itu metode ini juga sangat berguna ketika  peubah  prediktor  yang  digunakan  dalam  model jumlahnya sangat besar.
Model  regresi  linear  PLS-DA  dirancang  oleh  Afendi (2010)  untuk  menentukan  prediksi  efikasi  jamu  baru antidiabetes.  Pemodelan  PLS-DA  ini  menghasilkan regresi  linear  antara  khasiat  jamu  dengan  tanaman herbal,  yaitu  variabel y sebagai  khasiat  jamu  dan variabel x sebagai  tanaman  herbal.  Prediksi  khasiat formula  jamu  baru  menggunakan  metode  PLS-DA merupakan  hasil  perkalian  antara  nilai  koefisien variabel x . Hasil yang diperoleh merupakan respon dari 9  khasiat  jamu,  yaitu  variabel y .  Respon  khasiat  jamu yang  memiliki  nilai  koefisien  terbesar  dipilih  sebagai formula  jamu  khasiat  terpilih.  Prediksi  menggunakan metode  koefisien  PLS  yang  dirancang  oleh  Afendi (2010) digunakan dengan menjumlahkan koefisien dari masing-masing  tanaman  herbal  berdasarkan  aktivitas farmakologisnya.  Hasil  prediksi  ini  juga  menghasilkan nilai  respon  berupa  koefisien  terhadap  khasiat  jamu baru.  Nilai  koefisien  PLS-DA  terbesar  pada  khasiat tersebut yang menjadi respon terpilih.
Berbeda  dengan  kedua  metode  tersebut  metode machine  learning ,  yaitu  SVM  tidak  menghasilkan  nilai respon  khasiat  berupa  koefisien.  Metode  SVM didasarkan  pada  pengelompokan  data  menggunakan data latih untuk membentuk model. Data yang memiliki
Azizah et al. khasiat  yang  sama  akan  berkelompok  pada  daerah komposisi tertentu (Fitriawan 2013). Data 150 formula jamu  baru  yang  diprediksi  diuji  ke  dalam  model  yang telah  dibuat  tersebut  untuk  ditentukan  khasiatnya sesuai  kelompok  daerah  komposisinya.  Daerah komposisi  model  yang  terdekat  dengan  formula  jamu baru merupakan prediksi khasiatnya.
Sebanyak  150  formula  jamu  baru  dibuat  secara manual,  yang  sebelumnya  dilakukan  pengelompokan tanaman  berkhasiat gastrointestinal  disorders (GST) kedalam  aktivitas  farmakologis  analgesik,  antibakteri, dan  antiinflamasi.  Pengelompokan  ini  sesuai  dengan hipotesis  yang  diajukan  pusat  studi  biofarmaka  (PSB), bahwa  formula  jamu  terdiri  atas  4  tanaman  termasuk tanaman  utama.  Tanaman  utama  yang  digunakan adalah  brotowali (Tinospora  tuberculata) .  Khasiat  GST dipilih  karena  aktivitas  farmakologi  antidiabetes termasuk kedalam khasiat GST. Dari 150 formula jamu baru  diperoleh  7  formula  jamu  baru  berkhasiat  GST, yaitu  Jamu  baru  25,  87,  88,  115,  132,  133,  dan  jamu baru  142  (Tabel  1).  Tujuh  formula  jamu  terpilih tersebut  yang  mempunyai  khasiat  GST  berdasarkan hasil ketiga metode tersebut.
Kandidat  jamu  baru  khasiat  antidiabetes  terpilih berdasarkan  ketiga  metode  yang  digunakan  (Tabel  1). Dari  tujuh  kandidat  jamu  baru  tersebut  kemudian dipilih  berdasarkan  urutan  peringkat  nilai  respon terbesar  sampai  terkecil.  Jika  dilihat  dari  hasil  PLS peringkat  dengan  nilai  respon  terbesar  adalah  jamu baru  ke  142,  sedangkan  untuk  metode multiway nilai respon  terbesar  adalah  jamu  baru  ke  88.  Hal  ini  tidak ada  kecocokan  peringkat  yang  sama  pada  kandidat formula  jamu  tersebut.  Maka  dari  itu  dipilih  untuk metode  PLS  dan multiway dari  nilai  respon  terbesar kedua,  yaitu  jamu  baru  ke  87.  Baik  metode  PLS, maupun multiway keduanya  memiliki  peringkat  nilai respon yang sama. Namun jamu baru ke 87 tidak dipilih
sebagai  kandidat  jamu  baru  khasiat  antidiabetes  pada penelitian  ini,  hal  ini  disebabkan  oleh  terdapatnya komponen  tanaman  yang  sulit  ditemukan,  yaitu  buah merah (Phaleria  papuana) .  Pemilihan  kandidat  jamu selanjutnya  diturunkan  pada  nilai  respon  terbesar ketiga  untuk  metode  PLS,  dan  nilai  respon  terbesar pertama  untuk metode multiway ,  yaitu  kandidat  jamu ke  88.  Jamu  baru  ke  88  terdiri  atas  4  tanaman,  yaitu brotowali (Tinospora  tuberculata) sebagai  tanaman utama,  kayu  secang (Caesalpinia  sappan) sebagai analgesik,  jambu  biji (Psidium  guajava) sebagai antibakteri,  dan  sambiloto (Andrographis  paniculata) sebagai  antiinflamasi.  Keempat  tanaman  terpilih dengan  bagian  tanaman  yang  digunakan  mempunyai kandungan bahan aktif yang memiliki efek farmakologi hipoglikemik  (mampu  menurunkan  kadar  gula  darah). Dari keempat tanaman hasil prediksi, dua di antaranya memiliki  efek  tersebut,  yaitu  brotowali (Tinospora tuberculata) dan  sambiloto (Andrographis  paniculata) (Sriyapai et  al. 2009).  Hal  inilah  yang  mendasari pemilihan  brotowali  sebagai  tanaman  utama  dalam formulasi  jamu  antidiabetes.  Meskipun  sambiloto memiliki  efek  farmakologi  hipoglikemik,  dalam penelitian  ini  sambiloto  digunakan  sebagai  tanaman pendukung  antiinflamasi.  Sedangkan  2  tanaman lainnya,  yaitu  secang (Caesalpinia  sappan) dan  Jambu biji (psidium  guajava) memiliki  efek  farmakologi pendukung.
Tanaman- tanaman yang digunakan memiliki banyak kandungan  senyawa  kimia  yang  bermanfaat  dalam proses  penurunan  kadar  gula  darah.  Kandungan senyawa  batang  brotowali  terdiri  atas  alkaloid, glikosida  pikroretosida,  pati,  palmatin,  zat  pahit  dan barberin  (Sari  2014).  Kandungan  senyawa  sambiloto meliputi  flavonoid,  diterpenoid,  andografolid,  xanton, dan  asam  quinik  (Hossain et  al. 2014).  Kandungan senyawa  daun  jambu  biji  meliputi  polifenol,  tanin,
Tabel 1 Kandidat formula jamu khasiat antidiabetes
Kode Jamu PLS Multiway SVM Efikasi Nilai respon Efikasi Nilai respon Efikasi Jb25 GST 0.40921 GST 0.23943 GST Jb87 GST 0.81721 GST 0.30614 GST Jb88 GST 0.76578 GST 0.30789 GST Jb115 GST 0.28323 GST 0.17856 GST Jb132 GST 0.41173 GST 0.19488 GST Jb133 GST 0.48771 GST 0.30196 GST Jb142 GST 0.83091 GST 0.13636 GST
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning 37
flavonoid dan asam guajaverin (Fernandes et al. 2014). Sedangkan  kandungan  senyawa  secang  meliputi brazilein,  saponin  dan  minyak  atsiri  seperti  D-α- felandrena, asam galat, osinema, dan damar. Selain itu brazilein  dalam  secang  memiliki  aktivitas  antioksidan dan memiliki aktivitas antikanker (Liang et al. 2014).
Kandungan  senyawa  yang  terdapat  dalam  keempat tanaman tersebut memiliki manfaat masing-masing, di antaranya  senyawa  alkaloid  yang  terdapat  dalam batang  brotowali  dapat  menurunkan  kadar  glukosa darah dan bermanfaat sebagai antioksidan, antikanker, antibakteri,  serta  antiinflamasi.  Tanin  yang  banyak terkandung dalam daun jambu biji bermanfaat sebagai antibakteri  (Fernandes et  al. 2014).  Flavonoid  dalam sambiloto dapat menurunkan kadar glukosa darah dan bermanfaat sebagai antioksidan, antikanker, antibakteri  (Rahman et  al. 2014),  dan  antiinflamasi. Senyawa-senyawa tersebut yang diharapkan merupakan  senyawa  target  yang  dapat  membantu menurunkan  kadar  gula  darah  dalam  formula  jamu terpilih.
Formulasi  Jamu  Baru  Terpilih  Menggunakan  Piranti Lunak Design Expert 7.0 ®
Formula jamu yang telah dipilih kemudian dirancang komposisinya  menggunakan Design  Expert versi  7.0 ® dengan  model mixture  -  simplex  latice yang menghasilkan  beberapa  formula  dengan  berbagai komposisi. Mixture design digunakan saat suatu sistem terdiri atas campuran beberapa komponen yang jumlah totalnya  konstan,  yaitu  100%.  Respon  yang  diperoleh merupakan  fungsi  dari  proporsi  relatif  tiap  komponen dalam sistem bukan karena jumlah campuran (Cornel J A  1990).  Pada mixture  design dapat  digunakan  dua komponen atau lebih. Bertambahnya jumlah
komponen  yang  terlibat  akan  menambah  jumlah dimensi  ruang  yang  dipakai  dalam  menggambarkan mixture .  Saat  dua  komponen  terlibat  maka  profil campuran  akan  mengikuti  garis  lurus,  saat  tiga komponen  akan  berbentuk  segitiga,  berbentuk tetrahedron  saat  empat  komponen  digunakan,  dan seterusnya. Objek paling sederhana yang menggambarkan  dimensi mixture disebut  sebagai simplex .
Saat  digunakan  tiga  komponen  atau  lebih, mixture design dapat  mengikuti  rancangan simplex-lattice , simplex-centroid ,  maupun simplex-centroid dengan axial  design .  Pada  rancangan  campuran  berbentuk simplex-lattice titik-titik  yang  digunakan  tersebar disepanjang  sisi simplex .  Jika  diamati  lebih  lanjut rancangan ini fokus pada pengaruh komponen tunggal dan  kombinasi  dua  komponen  atau  lebih  dengan berbagai  variasi  proporsi  terhadap  respon  yang dihasilkan (Wahyuni S 2010). Berdasarkan hal tersebut, dalam  pembuatan  formula  jamu  ini,  digunakan rancangan  desain mixture-  simplex  lattice .  Dengan pegaruh  komponen  tunggal,  yaitu  batang  brotowali ( Tinospora  tuberculata )  sebagai  tanaman  utama,  dan tiga  komponen  lainnya,  sambiloto (Andrographis paniculata), secang (Caesalpinia  sappan), dan  jambu biji (psidium  guajava), serta  nilai  LC 50 sebagai  variabel respon.
Hasil  desain  formula  jamu  diperoleh  sebanyak  12 desain  kemudian  dirangkum  menjadi  9  formula  jamu seperti  yang  tercantum  pada  Tabel  2.  Sebelum diekstraksi, setiap bagian tanaman dibersihkan dengan air mengalir dan dikeringkan dengan cara kering udara dan pemanasan oven pada suhu 50 °C. Simplisia digiling dengan  ukuran  40  mesh.  Penggilingan  bahan  uji dilakukan  untuk  menyeragamkan  ukuran  bahan  agar
Tabel 2 Desain formula jamu baru antidiabetes
Formula jamu Tanaman Brotowali (gram) Kayu Secang (gram) Jambu Biji (gram) Sambiloto (gram) F1 1.000 0.000 9.000 0.000 F2 10.000 0.000 0.000 0.000 F3 1.000 9.000 0.000 0.000 F4 1.000 0.000 0.000 9.000 F5 2.125 5.625 1.125 1.125 F6 3.250 2.250 2.250 2.250 F7 6.625 1.125 1.125 1.125 F8 2.125 1.125 5.625 1.125 F9 2.125 1.125 1.125 5.625
Azizah et al. proses  ekstraksi  semakin  efisien,  karena  semakin seragam ukuran bahan uji, akan semakin mudah terjadi interaksi antara bahan uji dan pelarut.
Ekstraksi  formula  jamu  baru  dilakukan  dengan metode penggodokan sesuai dengan metode tradisional  dalam  pembuatan  jamu  gendong.  Ekstraksi yang  dilakukan  menggunakan  akuabides,  hal  ini disebabkan  oleh  akuabides  merupakan  pelarut  yang aman  digunakan  untuk  pembuatan  jamu.  Selain  itu akuabides juga merupakan pelarut yang steril, sehingga diharapkan  dapat  menghasilkan  ekstrak  yang  lebih baik. Ekstrak cair yang diperoleh kemudian dikeringkan menggunakan vaccum  dryer .  Ekstrak  kering  setiap formula jamu kemudian ditentukan persen rendemennya.  Ekstrak  kering  memiliki  warna  yang berbeda, yaitu coklat sampai merah bata kehitaman.

## Uji  Toksisitas  Formula  Jamu  Menggunakan  Metode
Brine Shrimp Lethality Test (BSLT)
Uji  toksisitas  senyawa  metabolit  ekstrak  formula jamu  kering  dilakukan  dengan  metode  BSLT menggunakan  larva  udang A.  Salina L.  Uji  toksisitas merupakan  salah  satu  tahapan  dalam  pengujian farmakologi eksperimental. Metode ini dipilih berdasarkan  beberapa  alasan,  yaitu  pengerjaannya relatif  mudah,  dan  tidak  mahal  serta  tidak membutuhkan sesuatu yang khusus dalam pengerjaannya.  Selain  itu,  metode  ini  menghasilkan tingkat  kepercayaan  95%  untuk  mengamati  toksisitas suatu ekstrak kasar suatu tanaman (Vivi et al. 2006).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  LC 50 ( lethal  concentration )  ekstrak  formula  jamu  sebagai ekstrak  uji.  LC 50, yaitu  konsentrasi  ekstrak  uji  yang menyebabkan  kematian  larva  udang  sejumlah  50% setelah  inkubasi  24  jam.  Perhitungan  LC 50 dilakukan menggunakan  piranti  lunak  IBM  SPSS statistics version 22  dengan  parameter  perhitungan  analisis  probit dilanjutkan  dengan  analisis One-way-Anova lalu  diuji lanjut menggunakan uji Duncan .
Hasil  perhitungan  rerata  nilai  LC 50 dari  9  formula jamu dengan selang kepercayaan 95% dapat dilihat dari Gambar 1. Nilai LC 50 pada masing-masing formula jamu memiliki  nilai  yang  beragam.  Hal  ini  disebabkan  oleh perbedaan komposisi antar tanaman yang memungkinkan  memiliki  toksisitas  yang  berbeda  pula. Hal ini akan berpengaruh terhadap kandungan senyawa metabolit  tanaman.  Nilai  LC 50 besar  memilki  tingkat toksisitas  formula  jamu  rendah  dan  menunjukan keamanan  formula  jamu  untuk  dikonsumsi.  Formula jamu  yang  memiliki  toksisitas  tinggi  adalah  formula jamu  8  dengan  rerata  nilai  LC 50 sebesar  426  ppm sedangkan  formula  jamu  yang  memiliki  toksisitas rendah adalah formula jamu 6 dengan rerata nilai LC 50 sebesar  639  ppm.  Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  LC 50 setiap  ulangan  pada  setiap  formula  jamu  beragam sehingga  perlu  dilakukan  ANOVA.  Hasil  ANOVA  pada penelitian  ini  berbeda  nyata  pada  selang  kepercayaan 95%  sehingga dilakukan analisis lanjut  dengan metode Duncan .
Nilai  yang  disertai  dengan  huruf superscripts yang  sama  tidak  berbeda  nyata  pada  α=0.05  ( Duncan’s  multiple range test )
Gambar 1 Rerata Nilai LC50 formula jamu antidiabetes
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 LC 50 ( p p m ) Formula jamu 582 ± 79.7 ab 575  ± 37.7 ab 483  ± 53.9 a 593  ± 63.9 ab 513 ± 101.8 a 639  ± 216.4 b 459  ± 46.7 a 426  ± 24.0 a 521 ± 157.2 a
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
Dari  hasil  perhitungan,  menunjukkan  bahwa  9 formula jamu tersebut memiliki tingkat keamanan yang baik untuk dikomsumsi sebagai jamu, karena nilai LC 50 yang  diperoleh  masing-masing  formula  jamu  dibawah 1000 ppm. Hal ini menunjukkan bahwa 9 formula jamu termasuk  kedalam  kategori  toksik  sedang  atau menengah,  karena  nilai  LC 50 yang  diperoleh  berada  di rentang  30  sampai  1000  ppm  (Mayer et  al. 1982). Dengan  demikian  formula  jamu  yang  dirancang  dan diprediksi  sebagai  jamu  antidiabetes  dapat  memiliki potensi  sebagai  jamu  antidiabetes  yang  aman digunakan dan terus dikembangkan.

## Optimasi Formula Jamu
Hasil  pengukuran  respon  (LC 50 )  kemudian  diinput dan  dianalisis  menggunakan  program Design  Expert 7.0 ® .  Hasilnya  berupa  model  polinomial  yang    sesuai dengan data respon. Rancangan Mixture-simplex lattice terdiri  atas  lima  jenis  model  polinomial,  yaitu mean, linear,  quadratic,  cubic ,  dan special  cubic. Salah  satu model  tersebut  akan  direkomendasikan  oleh  program sebagai model yang sesuai atau mewakili data respon. Pada bagian Analisys terdapat menu Fit summary yang menampilkan informasi model yang direkomendasikan program.  ANOVA  ( analisys  of  variance )  berguna  untuk memperoleh  informasi  terkait  signifikansi  model  yang digunakan  dengan  nilai lack  of  fit .  Model  yang diinginkan adalah model yang memiliki signifikansi yang baik dan nilai lack of fit yang tidak signifikan. Selain itu, predicted  R-squared dan adjusted  R-squared harus bersesuaian  satu  sama  lain  dengan  nilai adequate precision lebih dari empat (Chandra 2011).
Berdasarkan  hasil  analisis  LC 50 rentang  nilai  dari respon  yang  didapatkan  berkisar  dari  426-639  ppm  . Dari  hasil  analisis,  model  polinomial  dari  respon  LC 50 adalah linear . Namun model ini memiliki nilai predicted R-squared negatif,  dan  pada  ANOVA  modelnya  tidak signifikan  karena  nilai  p  “prob>F  lebih  besar  dari α=0.05,  yaitu  0.4830.  Sehingga  dilakukan  modifikasi model  secara  manual  dengan  cara  reduksi  model. Model  yang  tidak  signifikan  adalah  model  yang mempunyai  nilai  p  “prob>F”  lebih  besar  dari  α=0.05. Sedangkan  model  yang  mempunyai  nilai  p  “prob>F” lebih  kecil  dari  α=0.05  adalah  model  yang  signifikan atau  diharapkan.  Berbagai  cara  reduksi  model  telah dilakukan  namun,  nilai predicted  R-squared tetap memberikan  nilai  negatif.  Tetapi  Hasil  ANOVA diperoleh  nilai  yang  signifikan,  dengan  model  yang dipilih mixture reduced quadratic model .
Pada  model reduced  quadratic diperoleh  nilai analisis ANOVA yang signifikan dengan nilai p “prob>F” lebih  kecil  dari  α=0.05,  yaitu  0.0411.  Analisis  ANOVA juga menunjukan bahwa pada taraf signifikansi 5% lack of fit dari model yang dihasilkan tidak signifikan, karena nilai  p  “prob>F”  lebih  besar  dari  α=0.05,  yaitu  0.2491 dengan F-Value 2.36.  Nilai lack  of  fit yang  tidak signifikan berarti adanya kesesuaian antara data respon LC 50 (ppm)  dengan  model,  yang  berarti  nilai lack  of  fit tidak  signifikan  menggambarkan  respon  yang  baik dengan model.
Salah  satu  bagian  menu  dari Analisys dari  program Design  Expert 7.0 ® terdapat  bagian diagnostic yang menunjukkan plot kenormalan residual yang menggambarkan  titik-titik  yang  mendekati  garis normalnya.  Artinya  jika  titik-titik  tersebut  semakin mendekati garis maka hasil aktual akan mendekati hasil yang diprediksikan. Selain itu terdiri atas bagian models graphs yang  menampilkan  grafik  berbentuk  dua dimensi  ( Contour  plot ),  atau  tiga  dimensi  (3D).  Warna pada contour  plot menunjukkan  bagaimana  interaksi komponen mempengaruhi respon. Gambar 2 menunjukkan  grafik  kenormalan internally  studentized residuals respon  LC 50 yang diperoleh dari hasil analisis. Pada  gambar  tersebut  tampak  bahwa  titik-titik  yang tersebar  berdekatan  dengan  garis.  Sebaran  tersebut menunjukkan  bahwa  adanya  pemodelan  terhadap asumsi ANOVA pada respon LC 50 terpenuhi.
Gambar  3  menunjukkan  grafik  tiga  dimensi  dari respon  LC 50 .  Bentuk  grafik  yang  bergelombang dipengaruhi  oleh  model  yang  digunakan.  Ada perbedaan gradasi warna abu-abu sampai hitam. Pada salah  satu  daerah  komponen  satu  dan  komponen lainnya  memiliki  warna  yang  sama  artinya  komponen- komponen  tersebut  tidak  berbeda  nyata  terhadap respon LC 50 , sedangkan pada daerah warna komponen yang  memiliki  warna  berbeda  artinya  komponen- komponen tersebut berbeda nyata dan dapat memiliki pengaruh terhadap respon.
Setelah  dilakukan  analisis,  selanjutnya  adalah optimisasi  dengan  memilih  bagian Optimization ,  dan mulai  mengatur  kriteria  untuk  tiap  komponen  pada bagian Criteria .  Komponen  yang  termasuk  variabel berubah diatur agar menjadi kategori in range  dengan batas lower dan upper disesuaikan dengan kebutuhan. Pada  penelitian  ini  batas lower dan upper yang digunakan  adalah  0  hingga  9  g  untuk  tiga  komponen berubah, secang, jambu biji, dan sambiloto, sedangkan untuk komponen brotowali, yaitu 1 hingga 10 g. Hal ini
disebabkan  oleh  brotowali  sebagai  komponen  utama yang harus selalu ada dalam setiap formula minimal 1 g.  Komponen  yang  merupakan  respon  diatur  sesuai dengan kebutuhan. Respon yang diinginkan adalah nilai LC 50 yang  bernilai  minimal,  karena  semakin  kecil  nilai LC 50 maka semakin baik respon yang diharapkan. Pada pengaturan  kriteria  ini  diperlukan  juga  tingkat importance (kepentingan), yang menunjukkan seberapa penting komponen-komponen dalam mempengaruhi  respon.  Untuk  keempat  komponen diberikan  tingkat  kepentingan  tiga  nilai,  sedangkan untuk respon diberikan tingkat kepentingan lima nilai.
Optimasi  ini  memberikan  solusi,  berupa  formula optimum  yang  diprediksi  oleh  progam Design  Expert 7.0 ® . Diperoleh sebanyak 29 kombinasi formula dengan
nilai desirability (keterpilihan)  yang  cenderung  sama. Menurut  Wang  dan  Fang  (2010)  nilai  keterpilihan berkisar  diantara  0  sampai  1,  jika  nilai  respon  sama dengan  target  maka  nilai keterpilihannya 1,  tetapi  jika nilai  respon  tidak  sama  dengan  target  maka  nilai keterpilihannya 0. Nilai 1 adalah nilai tertinggi dan nilai 0  adalah  nilai  terendah.  Formula  yang  disarankan dengan  nilai  keterpilihan  tertinggi  menempati  posisi teratas  dari  beberapa  formula  yang  diasarankan. Semakin  tinggi  nilai  keterpilihan,  maka  hasil  respon semakin  mendekati  nilai  yang  diprediksi.  Hal  ini menjadi dasar dalam pemilihan formula optimum.
Berdasarkan  hasil  optimasi  terdapat  28  formula yang  memiliki  nilai  keterpilihan  1  dan  satu  formula yang memiliki nilai keterpilihan 0.8481. Oleh sebab itu,
Gambar 2 Kenormalan internally studentized residuals terhadap respon LC 50
Gambar 3  Grafik tiga dimensi hasil uji respon LC 50
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
diperlukan  seleksi  untuk  pemilihan  satu  formula  yang dianggap  paling  optimum.  Parameter  yang  digunakan dalam tahap seleksi ini, yaitu memiliki nilai respon LC 50 paling  kecil  diantara  formula  yang  memiliki  nilai keterpilihan 1, formula yang komposisinya mengandung  semua  komponen,  dan  formula  yang komposisi  komponen  utamanya  lebih  banyak  dari komponen  yang  lainnya.  Berdasarkan  parameter tersebut,  maka  dipilihlah  formula  optimum  yang disarankan  adalah  formula  ke  14  dengan  komposisi brotowali  5.597  gram;  secang  3.22  gram;  jambu  biji 2.985 gram; sambiloto 1.095 gram; dan LC 50 278 ppm. Formula  14  kemudian  diekstraksi  dan  dikeringkan dengan  cara  yang  sama  seperti  pembutan  formula jamu  sebelumnya.  Ekstrak  kering  kemudian  diuji toksisitasnya  menggunakan  metode brine  shrimp letality  test (BSLT).  Tujuan  dilakukan  pengujian  ulang terhadap  formula  optimum  yang  disarankan  adalah mencocokkan  nilai  prediksi  dari  respon  dengan  hasil analisis laboratorium. Hasil uji toksisitas diperoleh nilai LC 50 lebih besar dari hasil prediksi, yaitu 456 ppm.

## Analisis Profil Kimia Formula Jamu
Kromatografi  lapis  tipis  (KLT) merupakan salah satu teknik pemisahan. Cuplikan yang akan dipisahkan akan terdistribusi diantara dua fase, yaitu fase diam dan fase gerak  sehingga  akan  terurai  menjadi  komponen- komponen  tunggal  (Stoenoiu et  al. 2006).  Ekstrak kering formula jamu selanjutnya dianalisis sidik jarinya menggunakan  metode  kromatografi  lapis  tipis  dengan bantuan  instrumen  CAMAG  Linomat  5.  Alat  ini dikendalikan  oleh  mikroprosesor  yang  menyebabkan larutan  ekstrak  dapat  ditotolkan  pada  pelat  KLT  dan biasanya dalam bentuk pita dengan mengkompresikan tekanan  udara  atau  nitrogen  sehingga  tidak memerlukan  kontak  langsung  pelat  dan  dapat mengurangi kerusakan alat (Fitrianti 2011).
Analisis  sidik  jari  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  menampilkan  informasi  suatu senyawa kimia dalam suatu sampel berupa spektrogram,  kromatogram  atau  bentuk  lainnya. Metode  sidik  jari  juga  digunakan  untuk  menentukan senyawa penciri suatu bahan alam berdasarkan bentuk dan pola grafik  yang ditunjukkan dalam teknik analisis. Analisis  sidik  jari  menggunakan  KLT  telah  banyak digunakan  oleh  industri  obat  di  Amerika,  Eropa  dan Cina  karena  terdapat  beberapa  keuntungan,  yaitu sederhana,  selektif  dan  sensitif,  cepat,  biaya  relatif murah,  dapat  mengujikan  beberapa  sampel  dalam
waktu  bersamaan,  kromatogramnya  dapat  dilihat secara  visual  dan  penggunaan  pelarut  yang  sedikit (Shams et al. 2014).
Hasil  menunjukkan  pita  dengan  keterpisahan  yang beragam.  Keterpisahan  pita  yang  baik  diperoleh  pada pelat  KLT  yang  dielusi  dengan  fase  gerak  komposisi satu.  Sedangkan  hasil  menggunakan  fase  gerak komposisi  dua  dan  tiga  keterpisahanya  kurang  baik. Kromatogram  yang  memiliki  keterpisahan  baik, selanjutnya dianalisis lanjut menggunakan piranti lunak ImageJ .  Seperti  telah  dijelaskan  pada  paragraf sebelumnya,  yaitu  analisis  sidik  jari  dapat  digunakan untuk  menunjukkan  informasi  senyawa  kimia  dari suatu  sampel  berupa  spektrogram,  kromatogram  atau bentuk  grafik  lain.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan analisis  sidik  jari  secara  densitogram  yang  merupakan hasil dari pengolahan piranti lunak ImageJ . ImageJ merupakan  suatu  piranti  lunak  untuk pengolah  gambar  yang  berbasiskan  program Java dan dapat  diperoleh  secara  bebas  untuk  umum.  Pada prinsipnya ImageJ merupakan piranti lunak yang dapat mengubah  citra  dari  bentuk  pita  menjadi  bentuk densitogram dan terkuantifikasi dengan baik. Selain itu ImageJ juga  mampu  memperlihatkan  besar  kecilnya kandungan  suatu  komponen  dalam  sampel  dengan jelas  terutama  pada  komponen  pencirinya  (Dewi  R 2013).  Hasil  olahan  piranti  lunak ImageJ diperoleh jumlah pita yang tercantum dalam Tabel 3.
Tabel 3 Jumlah pita hasil piranti lunak ImageJ
Formula jamu Jumlah Pita UV 254 nm UV 366 nm F1 1 1 F2 5 4 F3 5 5 F4 6 5 F5 5 5 F6 5 6 F7 5 5 F8 5 5 F9 6 5
.Jumlah  pita  yang  dihasilkan  dibedakan  menurut hasil  deteksi  UV  254  nm  dan  UV  366  nm.  Penyinaran pada  UV  254  nm  bertujuan  mendeteksi  senyawa golongan  alkaloid,  flavonoid,  lignan,  dan  triterpena berdasarkan  pemadamannya  ( quenching ).  Sedangkan
Azizah et al. penyinaran  pada  UV  366  nm  bertujuan  mendeteksi golongan yang sama namun berdasarkan pendarannya ( fluorescence ) (Fernand 2003). Menurut Oktavia (2011) pada  umumnya  deteksi  menggunakan  UV  366  nm menghasilkan  pita  yang  lebih  jelas  dari  pada  deteksi pada  UV  254  nm.  Hal  ini  disebabkan  fase  diam  KLT GF 254 terbuat dari silika gel yang akan berpendar pada panjang  gelombang  tersebut  sehingga  pita  gelap komponen  sampel  kurang  terlihat.  Berlainan  pada  UV 366 nm pita yang berpendar adalah komponen sampel.
Hasil  pembacaan  pada  fase  gerak  komposisi  1 umumnya  memiliki  jumlah  pita  yang  terlihat  pada pembacaan  UV  254  nm  lebih  banyak,  dibandingkan jumlah pita yang terlihat  pada pembacaan UV 366 nm (Tabel  3).  Hal  ini  bisa  terjadi  disebabkan  pada pembacaan  366  nm  pita  yang  berpendar  terlalu  tipis sehingga tidak dapat terbaca oleh piranti lunak ImageJ sebagai  kurva  densitogram.  Pita-pita  pemisahan ekstrak formula jamu tampak sebagai pendaran warna merah  dan  biru.  Pendaran  biru  muda  menunjukkan
adanya  senyawa  flavon,  flavonon,  atau  flavonol. Sedangkan  pendaran  warna  merah  menunjukkan adanya  senyawa  antosianidin  (Markham  1988).  Profil KLT  ekstrak  formula  jamu  yang  dielusi  menggunakan komposisi 1 yang ditampilkan pada Gambar 4.
Dari  Gambar  4  dapat  diketahui  perbedaan intensitas pendaran warna yang semakin meredup dari formula  jamu  3  hingga  formula  jamu  9.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  komposisi  masing-masing tanaman yang digunakan. Dilihat dari keterpisahannya, profil sidik jari KLT menggunakan fase gerak komposisi 1  cukup  baik.  Namun,  ada  beberapa  pita  yang  tipis sehingga  pada  saat  dideteksi  pada  UV  366  nm  tidak terlalu jelas namun terbaca sebagai puncak densitogram.  Berarti  ada  senyawa  yang  terbawa  oleh fase gerak meskipun kadarnya sedikit. Jumlah pita yang diperoleh  hasil  elusi  menggunakan  fase  gerak komposisi 1 diperkuat dengan kurva densitogram hasil pengolahan piranti lunak ImageJ .
Kurva  densitogram  yang  diperoleh  kemudian
Gambar 4 Profil KLT ekstrak formula jamu 1-9 (F1-F9) fase gerak komposisi 1 (kiri) deteksi UV 254 nm (kanan) deteksi UV 366 nm
Tabel 4 . Nilai faktor retensi ( Rf ) dan area kurva densitogram formula jamu 5
Deteksi UV 254 nm Deteksi UV 366 nm Pita Rf Area (Pixel) Pita Rf Area (pixel) 1 0.03 543.799 1 0.03 863.770 2 0.06 496.477 2 0.06 809.698 3 0.09 1.039.205 3 0.18 7.046.397 4 0.14 3.667.631 4 0.23 1.721.376 5 0.30 704.749 5 0.30 11.024.924 F1     F2     F3    F4      F5      F6    F7    F8       F9 F1    F2     F3    F4    F5     F6    F7      F8      F9
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
ditentukan area kurva tersebut,  yang digunakan untuk melihat  banyaknya  senyawa  yang  ikut  terbawa  dalam masing-masing  pita.  Semakin  besar  area  kurva  maka semakin banyak senyawa yang ikut terbawa dalam pita. Sebagai  contoh    profil  kimia  yang  diperoleh  pada formula  jamu  5  (Gambar  5).  Angka  1-7  menunjukkan pita-pita pemisahan yang diperoleh. Nilai faktor retensi ( Rf )  dan  area  kurva  densitogram  formula  jamu  5 tercantum dalam Tabel 4.
Gambar 5 Visualisasi  kromatogram  formula  jamu  5 menggunakan  piranti  lunak ImageJ deteksi UV  366  nm  (Kiri)  dan  deteksi  UV  254  nm (Kanan)
Tabel  4  menjelaskan  perbedaan  area  kurva densitogram  pembacaan  UV  254  nm  dan  UV  366  nm. Area  kurva  densitogram  pembacaan  UV  366  nm  lebih besar dibandingkan area kurva densitogram pembacaan UV 254 nm, hal ini disebabkan sampel yang terbaca  pada  pendaran  UV  366  nm  lebih  jelas dibandingan UV 254 nm. Area kurva besar mempunyai arti  kadar  senyawa  yang  terpisahkan  pada  pita  juga besar. Secara keseluruhan sidik jari KLT formula jamu 1 hingga  9,  menggunakan  fase  gerak  komposisi  1
menghasilkan  keterpisahan  yang  cukup  baik  dengan jumlah pita yang relatif banyak.
Profil  kimia  jamu  optimum  juga  ditentukan menggunakan  metode  yang  sama,  dan  fase  gerak komposisi  1.  Dihasilkan  sebanyak  6  pita  dengan keterpisahan  cukup  baik.  Pita-pita  yang  muncul dianalisis  menggunakan  piranti  lunak ImageJ dan ditentukan  area  kurva  densitogram  serta  nilai  faktor retensinya  ( Rf )  (Tabel  5  dan  Gambar  6).  Berdasarkan Tabel  5  dan  Gambar  6,  pola  keterpisahan  dan  bentuk kurva  densitogram  formula  jamu  optimum  hampir sama  dengan  pola  keterpisahan  dan  bentuk  kurva densitogram  formula  jamu  sebelumnya.  Angka  1-6 menunjukkan  pita-pita  pemisahan  yang  diperoleh. Dilihat  dari  tinggi  dan  lebar  kurva  densitogramnya, profil  kimia  formula  jamu  optimum  memiliki  kurva densitogram yang tinggi dan lebar. Dengan  area kurva densitogram yang beragam.
Gambar 6 Visualisasi  kromatogram  formula  jamu Optimum menggunakan piranti lunak ImageJ deteksi UV 366 nm (Kiri) dan deteksi UV 254 nm
Tabel 5 Nilai faktor retensi ( Rf ) dan area kurva densitogram formula jamu optimum
Deteksi UV 254 nm Deteksi UV 366 nm Pita Rf Area Kurva (Pixel) Pita Rf Area Kurva (Pixel) 1 0.03 1.503.355 1 0.03 936.669 2 0.06 262.627 2 0.15 1.495.841 3 0.15 1.720.255 3 0.18 4.284.861 4 0.23 5.375.045 4 0.27 9.298.024 5 0.47 1.467.770 5 0.35 384.335
Azizah et al.

## SIMPULAN
Pembuatan  formula  jamu  berpotensi  antidiabetes diformulasi  melalui  metode  statistika  dan machine learning dapat  dilakukan.  Empat  tanaman  yang diperoleh dari hasil prediksi, yaitu brotowali ( Tinospora tuberculata ) sebagai tanaman utama, secang ( Caesalpinia  sappan )  sebagai  analgesik,  jambu  biji ( Psidium  guajava )  sebagai  antibakteri  dan  sambiloto ( Andrographis paniculata ) sebagai antiinflamasi. Setiap formula dapat ditentukan profil kimianya mengunakan metode kromatografi lapis tipis. Dan  dapat  ditentukan toksisitasnya  dengan  nilai  LC 50 setiap  formula  sebagai respon  untuk  menentukan  formula  optimum.  Formula optimum  diperoleh  menggunakan  program Design Expert 7.0 ® dengan  komposisi  brotowali  5.597  gram; secang  3.22  gram;  jambu  biji  2.985  gram;  sambiloto 1.095 gram; dan LC 50 456 ppm. Dengan nilai LC 50 lebih kecil  dari  1000  ppm,  dengan  demikian  formula  jamu optimum berpotensi sebagai jamu antidiabetes.

## DAFTAR PUSTAKA
Afendi FM, Darusman LK, Hirai A, Amin MA, Takahashi H,  Nakamura  K,  Kanaya  S.  2010.  Modelling ingredient  of  jamu  to  predict  its  efficacy. Forum statistika dan komputasi. 15(2).
Afendi F M, Darusman L K, Fukuyama M, Md. Altaf-Ul- Amin,  and  Kanaya  S.  2012.  A  Bootstrapping approach  for  investigating  the  consistency  of assignment of plants to jamu efficacy by PLS model.
Malaysian Journal of Mathematical Sciences .6(2):147-164.
Andriana  IP.  2014.  Formulasi  jamu  baru  antikolesterol melalui  studi  bioinformatika  pangkalan  data  jamu dengan  ikan  zebra sebagai  hewan  model  [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
[AOAC] Assosiation of Official Analitycal Chemist. 2007. Official Methods of AOAC International . Revisi ke-2 Volume ke-1. Maryland: AOAC International.
Chandra  T.2011.  Studi  pengaruh  jenis  bahan  pengisi terhadap  kelekatan  bahan seasoning pada  produk kacang oven di PT Tudung Putra-Putri Jaya [Skripsi]. Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor.
Cornell  JA.  1990.  Experiments  with  Mixtures:  Designs, Models, and The Analysis of Mixture Data. 2nd ed .
New York: John Wiley&Sons
Dewi  R.  2013.  Bioaktivitas  buah  kawista  ( Limonia acidissima )  bima  dan  penentuan  sidik  jarinya menggunakan  kromatografi  lapis  tipis  [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Fernand VE. 2003. Initial characterization of crude from Phyllanthus amarus Schum and Thonn. and Quassia amara L.  Using  normal  phase  thin  layer chromatography  [tesis].  Lousiana:  University  of Suriname.
Fernandes  MRV,  Azzolini  AECS,  Martinez  MLL,  Souza CRF,  Valim,  Oliveira.  2014.  Assessment  of antoiksidant  activity  of  spray  dried  extracts  of Psidium gujava leaves by DPPH and chemiluminescience inhibition in human neutrophils. Hindawi  Publishing  Corporation. doi: 10.1155/2014/382891.
Fitrianti  SA.  2011.  Diferensiasi  temulawak,  kunyit  dan bangle  berdasarkan  interpretasi kromatografi  lapis tipis  menggunakan ImageJ [Skripsi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Fitriawan  A.  2013.  Sistem  klasifikasi  khasiat  formula jamu  dengan  metode support  vector  machine [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Habibie  H.  2014.  Pengujian in  vivo terhadap  efikasi formula  jamu  antidiabetes  dan  analisis  sidik  jari kromatografinya  [Skripsi].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Hossain  MDS,  Urbi  Z,  Sule  A,  Rahman  MH.  2014. Andrographis  paniculata (Burm.f.)  wal.  Ex  ness:  a review  of  ethnobotany,  phytochemistry,  and pharmacology. Hindawi  Publishing  Corporation . doi: 10.1155/2014/274905.
[KEMENKES  RI]  Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia.  1994. Persyaratan  Obat  Tradisional . Jakarta (ID): KEMENKES.
[KEMENKES  RI]  Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia.  2009. Keputusan  Menteri  Kesehatan Republik Indonesia Nomor 261/MENKES/SK/IV/2009 Tentang Farmakope
Herbal  Indonesia  Edisi  Pertama .  Jakarta  (ID): KEMENKES RI.
Liang  Hua  C et  al. 2013.  Brazilein  from Caesalpinia sappan L. Antioxidant inhibits adipocyte differentiation    and  induce  apoptosis  trough caspase-3  activity  and  anthelmintic  activities againts hymenolepis  nana and anisakis  simplex . Hindawi
publishing corporation . doi:
10.1155/2013/864892.
Markham  KR.  1988. Cara  Mengidentifikasi  Flavonoid . Padmawinata  K,  Penerjemah.  Bandung  (ID): Penerbit  ITB.  Terjemahan  dari: Techniques  of Flavonoid Identification.
Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning
Mayer BN, Ferrigni NR, Putnam JE, Jacobsen LB, Nichols DE,  McLaughlin  JL.  1982.  Brine  shrimp:  A convenlent  general  bioassay  for  active  plant constituents. J Med Plant Research 45: 31-34.
Nurishmaya  M.  2014.  Pendekatan  bioinformatika formulasi  jamu  baru  berkhasiat  antidiabetes dengan zebrafish ( danio  rerio )  sebagai  hewan model  [Skripsi].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Oktavia  JD.  2011.  Pengoptimuman  ekstraksi  flavonoid daun  salam  ( Syzygium  polianthum )  dan  analisis sidik  jari  dengan  kromatografi  lapis  tipis  [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Rahman  MM,  Ahmad  HS,  Mohammed  MTM,  and Rahman  Ab  ZM.  2014.  Antimicrobial  compounds from  leaf  ekstract  of Jatropha  curcas,Psidium guajava, and Andrographis  paniculata.  Hindawi publishing corporation. doi: 10.1155/2014/635240. Ristyawan  Y.  2014.  Sistem  klasifikasi  khasiat  formula jamu  dengan  metode voting  feature  interval 5 [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Sari  N.  2014.  Farmakologi  balik  dan  jejaring  untuk pencarian  senyawa  aktif  dari  jamu  antidiabetes [Skripsi].Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor. Shams, Ismail, Chee TL, Ali AM, Majid FAA, et al. 2014. Development  of  HPLC  fingerprint  analysis  of traditional diabetes  jamu diabetes  plant materials. JTEK 68(1): 83-88.
Sriyapai  C,  Upakorn,  Sangwatanaroj,  Kongkathip, Kritiyanunt. 2009. Hypoglicemic effect of Tinospora
crispa dry  powder  in  out  patient  with  metabolic syndrome at king chulalongkorn memorial hospital. J Health Res 23(3): 125-133.
Stoenoiu  CE,  Bolboaca  AD,  Jantschi  L.  2006.  Mobile phase  optimization  for  steroid  separation. Med Informatics 18:17-24.
Vivi  L,  Wiryawidagdo  S,  Kardono  SBL.  2006. Brine shrimp  lethality  test (BSLT)  dari  berbagai  fraksi ekstrak  daging  buah  dan  kulit  biji  mahkota  dewa ( Phaleria macrocarpa ). Bul. Penel.Kesehatan 34(3):
111-118.
Wahyuni S. 2010. Pengoptimuman dan validasi sidik jari kromatografi  cair  kinerja  tinggi  ekstrak Phillanthus niruri [Tesis]. Bogor(ID): Institut Pertanian Bogor. Wang  dan  Fang.  2010.  The  Optimization  of  medicine formulation using mixture experiments [Prosiding]. Hongkong: IMECS Vol III.
Wijaya  SH,  Husnawati,  Afendi  FM,  Darusman  LK, Batubara  I,  Md.  Altaf-Ul-Amin,  Sato  T,  Ono  N, Sugiura  T,  Kanaya  S.2014. Supervised  Clustering Based  on  DPClusO:  Prediction  of  Plant-Disease Relations  Using  Jamu  Formulas  of  KNApSAcK Database. BioMed Hindawi .2014: 1-15.
Yonanda  RJ.  2011.  Formulasi  ekstrak  sambiloto ( Andrographis paniculata ) dan
Brotowali ( Tinospora  crispa )  sebagai  inhibitor  α-glukosidase dan  analisis  sidik  jari  menggunakan  teknik kromatografi [Skripsi].Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.