Judul: Enkapsulasi Artemisinin dengan Penyalut Maltodekstrin- Gom Arab serta Penambahan Tween 80.
Abstrak: Artemisinin merupakan obat antimalaria yang kelarutannya rendah dalam air. Kelarutan artemisinin dapat ditingkatkan dengan menambahkan penyalut hidrofilik seperti maltodekstrin dan gom arab serta pengecilan ukuran emulsi menggunakan ultra-turrax. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kelarutan artemisinin. Ukuran emulsi dikecilkan dengan mengatur kecepatan ultra-turrax. Pengukuran diameter emulsi menggunakan penganalisis ukuran partikel menunjukkan bahwa semakin tinggi kecepatan ultra-turrax semakin kecil ukuran emulsi. Pembuatan kapsul artemisinin dibuat dengan ragam gom arabmaltodekstrin 1:1, 1:2 dan 2:1 serta tambahan Tween 80 sebanyak 1 dan 3%. Keberadaan artemisinin dalam kapsul dibuktikan dengan kromatografi lapis tipis dan spektrum inframerah. Tambahan Tween 80 yang semakin banyak mampu meningkatkan penjerapan artemisinin. Morfologi kapsul yang diamati menggunakan mikroskop stereo dan payaran elektron menunjukkan kapsul berbentuk tidak beraturan. Distribusi diameter kapsul yang dihasilkan berkisar 5 μm hingga 267 μm. Kelarutan artemisinin setelah dienkapsulasi meningkat. Uji disolusi memperlihatkan burst release pada menit ke-15.
Keyword: artemisinin, gom arab, maltodekstrin, Tween 80, ultra-turrax

Judul: Isolasi dan identifikasi artemisinin sebagai zat aktif antimalaria dari Artemisia sacrorum Ledeb.
Abstrak: Malaria merupakan penyakit utama yang menyebabkan kesakitan dan kematian di negara-negara tropis, termasuk Indonesia. Penderitanya di seluruh dunia 300-500 juta orang, dengan korban jiwa ± 3 juta orang per tahun. Resistensi parasit malaria terhadap obat kina dan obat malaria lain menjadi hambatan dalam usaha penanggulangan malaria. Pada 1972, kimiawan Cina berhasil mengisolasi zat aktif artemisinin dari herba Artemisia annua yang terbukti efektif melawan malaria resisten multidrugs (QACRG, 1979). Eksplorasi Artemisia spesies lainnya sebagai sumber potensial artemisinin perlu dilakukan, mengingat sintesis senyawa ini mahal dan sulit dilakukan. Pada penelitian ini dilakukan isolasi artemisinin dari A. sacrorum Ledeb yang tumbuh di Sukabumi, Identifikasi awal artemisinin dengan metode KCKT-detektor UV (t standar 3,07 menit; tu contoh 2,96 menit) dan GC (tr standar 21,68 menit; t contoh 21,66 menit; t standar internal 21,80 menit) menunjukkan bahwa A. sacrorum Ledeb. mengandung artemisinin. Isolasi dilakukan dengan merujuk metode ElSohly et al. (1990). Pemisahan dengan metode kromatografi kolom menghasilkan 18 fraksi berwujud minyak (oily). Setelah kristalisasi dan rekristalisasi, diperoleh kristal Y sebanyak 11,6 mg (0,00064%). Kristal Y memiliki kemiripan fisik dengan artemisinin. Identifikasi struktur dilakukan dengan membandingkan spektrum (UV, IR, GC-MS) kristal Y dan artemisinin standar produksi Latoxan, Perancis. Spektrum UV kristal Y menunjukkan satu puncak dengan miks 206 nm. Spektrum IR-nya mempunyai pola serapan yang mirip dengan artemisinin standar, yang ditunjukkan dengan adanya gugus 6-lakton (1750-1735 cm') dan endoperoksida (890-830 dan -1115 cm). Kromatografi GC dari GC-MS terdiri dari dua puncak. Artemisinin diidentifikasi sebagai puncak pertama dengan ta 20,37 menit (tr standar 20, 19 menit), sedangkan puncak kedua diduga sebagai pengotor. Spektrum massa artemisinin standar dan kristal Y memberikan pola fragmentasi dari pecahan-pecahan ion kecil yang sulit diperkirakan proses fragmentasinya. Dari data fisik dan spektrum tersebut dapat disimpulkan bahwa kristal Y identik dengan artmisinin.
Keyword: 

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