Judul: Aktivitas Kemopreventif Ekstrak Temu Ireng (Curcuma Aeruginosa Roxb) Terhadap Histopatologi Tumor Payudara Tikus Putih Yang Diinduksi 7,12-Dimetilbenz[Α]Antrasena
Abstrak: Tumor merupakan sel kanker jinak yang berkembang didalam tubuh akibat adanya gangguan regulasi pada proliferasi sel yang dapat mengakibatkan terjadinya mutasi gen. Tumor payudara adalah proliferasi sel yang abnormal pada jaringan payudara. Kejadian tumor payudara di Indonesia mencapai 12,10%. Angka ini menduduki posisi kedua setelah kanker servik yang bernilai 19,18%. Sejauh ini, pengobatan tumor payudara masih menggunakan pembedahan, radiasi dan kemoterapi. Metode tersebut memiliki kekurangan, diantaranya pembedahan dapat menyebabkan pasien kehilangan sebagian payudaranya, terapi radiasi menggunakan sinar laser berkekuatan tinggi, sedangkan kemoterapi menggunakan obat-obatan yang memiliki efek samping, sehingga diperlukan pencegah. Tanaman herbal diduga memiliki target aksi spesifik dalam membunuh sel tumor. Temu ireng merupakan tanaman herbal Indonesia yang diduga memiliki aktivitas antikanker yang berpotensi untuk penghambatan pertumbuhan tumor payudara. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui aktivitas kemopreventif ekstrak temu ireng dalam mencegah pertumbuhan tumor payudara pada tikus putih yang diinduksi 7,12-dimetilbenz[α]antrasena (DMBA). Penelitian menggunakan rancangan acak lengkap (RAL). Sebanyak 48 tikus dibagi kedalam 6 kelompok perlakuan: kontrol normal, kontrol (-) DMBA, kontrol (+) meniran, PTI (1-3) yaitu pemberian temu ireng dengan 3 variasi dosis (40mg/200g BB, 80mg/200g BB dan 160mg/200g BB). Penelitian ini dimulai dari pemberian ekstrak temu ireng melalui pendekatan preventif yaitu 2 minggu sebelum masa induksi DMBA sampai akhir perlakuan (21 minggu). Induksi DMBA dilakukan pada minggu keempat dan kelima. Analisis dilakukan secara makroskopis dan mikroskopis. Analisis makroskopis dilakukan selama masa perlakuan meliputi berat badan, jumlah tumor, berat, volume, posisi tumor, insidensi, dan multiplisitas. Analisis mikroskopis dilakukan setelah masa terminasi terhadap tingkat keparahan atau kerusakan jaringan payudara melalui histopatologi HE dan proliferasi sel melalui histopatologi AgNOR. Hasil uji statistik dengan uji Kruskal Wallis menunjukkan bahwa jumlah, berat dan volume tumor kelompok perlakuan sampel lebih rendah dibandingkan kontrol (-) DMBA dan kontrol (+) meniran (P<0.05). Tingkat keparahan tumor pada kelompok perlakuan sampel juga lebih rendah dibandingkan kontrol (-) dan (+) (P<0.05). Penurunan nilai AgNOR melalui uji ANOVA memiliki perbedaan nyata antar kelompok perlakuan (P<0.05). Berdasarkan tiga kelompok perlakuan dosis temu ireng, PTI-2 (80mg/200g BB) lebih efektif mencegah pertumbuhan tumor payudara dan mampu menurunkan insidensi tumor hingga 50%.
Keyword: DMBA, histophatologi, kemopreventif, temu ireng, tumor payudara

Judul: Aktivitas Kemopreventif Ekstrak Temu Ireng (Curcuma Aeruginosa Roxb) Terhadap Sel Makrofag, Ifn-Γ Dan Tnf-Α Tikus Putih Yang Diinduksi 7,12-Dimetilbenz[Α]Antrasena
Abstrak: Kanker adalah penyakit multifaktorial yang timbul dari tidak seimbangnya proto-onkogen, onkogen, tumor supresor, regulator apoptosis, dan gen perbaikan DNA. Kanker merupakan penyebab kematian nomor dua setelah penyakit kardiovaskuler diantara penyakit tidak menular. Di Indonesia, prevalensi penderita kanker tahun 2014 sebesar 1.4%. Metode pengobatan kanker modern cenderung memberikan efek samping. Pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan tanaman obat sebagai agen kemopreventif. Sel makrofag adalah bagian dari sistem imun non-spesifik, sel ini bekerja sama dengan sitokin IFN-γ dan TNF-α dalam mempertahankan tubuh terhadap agen karsinogen 7,12-dimetilbenz[α]antrasena (DMBA). Penelitian terdahulu menyatakan bahwa ekstrak temu ireng mampu menghambat pertumbuhan tumor dan meningkatkan aktivitas makrofag secara kuratif dan adjuvan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui aktivitas kemopreventif temu ireng terhadap sel makrofag, IFN-γ dan TNF-α tikus putih yang diinduksi DMBA. Rancangan penelitian menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan satuan percobaan homogen. Sebanyak 60 ekor tikus dibagi ke dalam 6 kelompok, yaitu kontrol Normal, kontrol (+) Meniran, kontrol (-) DMBA dan Perlakuan Temu Treng (PTI); PTI-1 (dosis 40mg/200gBB), PTI-2 (dosis 80mg/200gBB), PTI-3 (dosis 160mg/200g BB). Penelitian dimulai dengan memberikan perlakuan ekstrak selama seminggu (preventif), lalu dilanjutkan dengan induksi DMBA selama 2 minggu. Pada minggu kelima hingga minggu kedua puluh tikus diberikan perlakuan berdasarkan kelompoknya. Analisis terhadap kadar IFN-γ dan TNF-α dilakukan terhadap plasma darah tikus pada waktu T0 (sebelum perlakuan), T1 (seminggu setelah perlakuan), T2 (seminggu setelah pemberian DMBA) dan T3 (akhir penelitian). Sedangkan analisis terhadap NO dilakukan pada T2 dan T3. Analisis terhadap kadar NO pada T2 menunjukkan bahwa, konsentrasi NO tertinggi dihasilkan PTI-2 sebesar 2.867±0.04 ppm, angka tersebut signifikan tinggi terhadap Normal. Sedangkan pada T5, NO tertinggi ditunjukkan oleh PTI-3 yaitu sebesar 2.744±0.953 ppm. Analisis terhadap level IFN-γ dan TNF-α dilakukan dengan prinsip immunoassay. Secara umum level IFN-γ mengalami peningkatan pada waktu T1, yaitu PTI-1 75.93±8.31 pg/mL, PTI-2 85.39±3.04 pg/mL dan PTI-3 62.67±15.3 pg/mL. Namun secara statistik angka tersebut tidak berbeda nyata dengan kelompok kontrol. Sedangkan level TNF-α signifikan naik pada waktu T2 yaitu PTI-1 96.17±2.17 pg/mL, PTI-2 136±1.61 pg/mL dan PTI-3 114.33±2.03 pg/mL. Level TNF-α semua kelompok PTI signifikan tinggi terhadap kontrol Normal. Berdasarkan data tersebut, dapat dilihat bahwa dosis terbaik sebagai agen preventif adalah PTI-2 (80mg/200g BB). Hal ini sejalan dengan angka insidensi pada kelompok ini, yaitu sebesar 50%. Kejadian ini didukung oleh interaksi antara TNF-α, IFN-γ dan NO pada PTI-2 yang mampu menekan karsinogensis pada tikus yang diinduksi DMBA.
Keyword: Temu ireng, kanker, sel makrofag, nitrit oksida, IFN-γ, TNF-α

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm