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: Aktivitas Ekstrak Etanol Temu Ireng (Curcuma Aeruginosa Roxb) Terhadap Immunosurveillance Tikus Putih Melalui Histopatologi Limpa, Kadar Sitokin Il-2 Dan Il-12
Abstrak: Kanker merupakan suatu penyakit yang ditandai oleh hilangnya mekanisme kontrol normal yang mengatur proliferasi dan diferensiasi sel sehingga menyebabkan pembelahan sel secara tidak terkendali dan akhirnya membentuk sebuah benjolan yang disebut tumor (Sakar dan Mandal 2011). Berdasarkan data WHO 2014, kanker merupakan penyebab kematian nomor dua setelah penyakit kardiovaskuler Metode pengobatan kanker saat ini umumnya menggunakan pembedahan, terapi radiasi, kemoterapi dan imunoterapi. Beberapa kendala dalam pengobatan kanker diantaranya harga obat yang mahal dengan tatalaksana yang rumit (terkait alat dan keahlian petugas medis), adanya efek samping terhadap kesehatan (Ranasasmita 2008). Senyawa aktif temu ireng memiliki peran utama dalam pencegahan, penghambatan karsinogenesis serta memiliki efek antioksidan, antiinflamasi dan mempunyai kemampuan menghambat pertumbuhan sel tumor MCF-7 pada manusia (Liu et al. 2014) Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL). Sebanyak 48 tikus dibagi kedalam 6 kelompok perlakuan yaitu kontrol normal, kontrol (-) DMBA, kontrol (+) Meniran, PTI-1, PTI-2 dan PTI-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. Induksi DMBA dilakukan pada minggu ketiga dan keempat. Analisis dilakukan terhadap organ limpa dan plasma darah. Pengamatan terhadap organ limpa dilakukan secara makroskopis dan mikroskopis. Plasma darah digunakan untuk menentukan kadar IL-2 dan IL-12 dengan menggunakan teknik ELISA Hasil uji statistik dengan uji Kruskal Wallis menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan nyata antara indeks limpa pada t2 dan t3. Namun berdasarkan rerata indeks limpa terlihat adanya pembengkakan pada kelompok DMBA pada t2 dan pada kelompok DMBA, Meniran dan PTI-1 pada t3, yang ditunjukkan oleh kenaikan indeks limpa yang signifikan dibandingkan kelompok perlakuan lainnya. Hasil analisis terhadap diameter zona marginalis, pulpa putih dan centrum germinal menunjukkan terdapat perbedaan signifikan antara PTI-2 terhadap perlakuan DMBA (P<0.05) pada t2 dan t3. Hasil pengamatan kadar IL-2 dan IL-12 menunjukkan terjadi peningkatan kadar IL-2 dan IL-12 akibat induksi DMBA namun pada waktu terminasi (t3) tidak terjadi peningkatan IL-2 dari t0 ke-3 sedangkan pada pengamatan IL-12 terjadi peningkatan dari t2 ke t3. Berdasarkan insidensi tumor diperoleh bahwa kelompok PTI-2 (80mg/200g BB) lebih efektif menghambat pertumbuhan tumor dibandingkan PTI-1 (dosis 40mg/200g BB) dan PTI-3 (160mg/200g BB). Kelompok PTI-2 mampu menurunkan insidensi tumor hingga 50%.
Keyword: Histopatologi, Imunosurvailans, Interleukin-2, Interleukin-12, Limpa, Pulpa putih, Centrum germinal, Temu Ireng, Zona marginalis

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