Judul: Gambaran Imunohistokimia Antioksidan Superoksida Dismutase pada Ginjal Tikus Diabetes yang diberi Tepung Tempe.
Abstrak: Diabetes melitus adalah gangguan metabolisme karbohidrat, protein, dan lipid yang ditandai dengan kondisi hiperglikemia akibat penurunan sekresi insulin, resistensi insulin, atau keduanya. Diabetes melitus merupakan salah satu kondisi stres oksidatif. Stres oksidatif menyebabkan tingginya penggunaan antioksidan di dalam tubuh. Antioksidan eksogen dibutuhkan untuk meningkatkan kandungan antioksidan endogen, termasuk superoksida dismutase (SOD). Tepung tempe kedelai dan tepung tempe kecambah kedelai merupakan salah satu sumber antioksidan yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis gambaran imunohistokimia antioksidan SOD pada jaringan ginjal tikus diabetes yang diberi tepung tempe kedelai dan tepung tempe kecambah kedelai. Penelitian ini menggunakan 12 ekor tikus jantan galur Sprague dawley yang dibagi dalam empat kelompok: (i) Tikus non diabetes (KN), (ii) Tikus diabetes (KP), (iii) Tikus diabetes diberi perlakuan protein tepung tempe kedelai 10% (TK), dan (iv) Tikus diabetes yang diberi protein tepung tempe kecambah kedelai 10% (TKK). Kondisi diabetes didapat dengan injeksi aloksan dosis 110 mg/kgBB secara intraperitoneal. Tikus diberi perlakuan selama 36 hari. Jaringan ginjal diproses dengan metode standar embedding parafin. Preparat jaringan ginjal diwarnai dengan teknik imunohistokimia untuk mendeteksi kandungan antioksidan Cu,Zn-SOD. Pemberian tepung tempe kedelai (TK) dan tepung tempe kecambah kedelai (TKK) dapat meningkatkan kandungan antioksidan Cu,Zn-SOD pada jaringan ginjal tikus diabetes. Perlakuan tepung tempe kecambah kedelai (TKK) memberikan hasil yang lebih baik (p<0.01) dibandingkan perlakuan tepung tempe kedelai (TK) dalam meningkatkan kandungan antioksidan Cu,Zn-SOD pada jaringan ginjal tikus diabetes.
Keyword: Diabetes melitus, ginjal, superoksida dismutase, tepung tempe kecambah kedelai, tepung tempe kedelai

Judul: Profil Antioksidan Superoksida Dismutase pada Jaringan Pankreas Tikus Model Diabetes yang diberi Tepung Tempe
Abstrak: Diabetes melitus (DM) adalah salah satu penyakit degeneratif yang ditandai dengan hiperglikemia. Diabetes melitus merupakan salah satu kondisi stres oksidatif. Stres oksidatif adalah ketidakseimbangan antara produksi radikal bebas dengan antioksidan di dalam tubuh sehingga akan memicu kondisi patologis. Antioksidan eksogen dibutuhkan untuk membantu kinerja antioksidan endogen dalam memerangi radikal bebas, termasuk superoksida dismutase (SOD). Tepung tempe kedelai dan tepung tempe kecambah kedelai merupakan sumber antioksidan yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis profil imunohistokimia antioksidan SOD pada jaringan pankreas tikus diabetes yang diberi ransum protein dari tepung tempe kedelai dan tepung tempe kecambah kedelai. Penelitian ini menggunakan 12 ekor tikus jantan galur Sprague dawley yang dibagi dalam empat kelompok: (i) Tikus non diabetes (KN), (ii) Tikus diabetes (KP), (iii) Tikus diabetes yang diberi perlakuan protein tepung tempe kedelai 10% (TK), dan (iv) Tikus diabetes yang diberi protein tepung tempe kecambah kedelai 10% (TKK). Kondisi diabetes didapat melalui injeksi aloksan dengan dosis 110 mg/kgBB secara intraperitoneal. Tikus diberi perlakuan selama 28 hari. Jaringan pankreas diproses dengan metode standar embedding parafin. Preparat jaringan pankreas diwarnai dengan teknik imunohistokimia untuk mendeteksi kandungan antioksidan Cu,Zn- SOD. Pemberian ransum protein dari tepung tempe kedelai (TK) dan tepung tempe kecambah kedelai (TKK) dapat meningkatkan kandungan antioksidan Cu,Zn-SOD pada jaringan pankreas tikus diabetes. Perlakuan protein tepung tempe kecambah kedelai (TKK) memberikan hasil yang lebih baik (P<0,01) dibandingkan perlakuan protein dari tepung tempe kedelai (TK) dalam meningkatkan kandungan antioksidan Cu,Zn-SOD pada jaringan pankreas tikus diabetes.
Keyword: Diabetes melitus, pankreas, superoksida dismutase, tepung tempe kecambah kedelai, tepung tempe kedelai

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis