Judul: Pencirian Nanopartikel Kurkuminoid Tersalut Lemak Padat.
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorrhiza) merupakan tanaman khas Indonesia dan biasa ditanam di pulau Jawa. Rimpang merupakan bagian yang paling berguna dari tanaman tersebut terutama untuk tujuan pengobatan tradisonal yang dikenal dengan jamu. Warna kuning khas dan efek farmakologis rimpang temulawak berkaitan erat dengan senyawaan kurkuminoid yang dikandungnya. Kurkumin diketahui memiliki aktivitas antioksidan, antiinflamatori, antimikroba, dan antikarsinogenik. Pengujian klinis memperlihatkan bahwa kurkumin aman untuk manusia bahkan pada dosis tinggi (12 gram/hari) tetapi memilki bioavailabilitas yang sangat rendah. Alasan utama yang menyebabkan rendahnya bioavailabilitas kurkumin dikarenakan senyawa tersebut hampir tidak larut dalam air pada pH asam dan netral sehingga sulit sekali terabsorpsi. Selain itu, kurkumin mengalami metabolisme yang cepat, dan pengeluaran sistemik yang cepat.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi dan Aktivitas Sitotoksik Terhadap Sel Hela Nanopartikel Kurkuminoid Temulawak
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorrhiza Roxb.) merupakan tanaman obat yang banyak digunakan di Indonesia sebagai obat tradisional dalam pengobatan berbagai macam penyakit. Ekstrak temulawak diketahui mengandung senyawa bioaktif berupa kurkuminoid yang berpotensi sebagai antikanker. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji penapisan awal aktivitas antikanker dengan metode Brine Shrimp Lethality Test (BSLT). Senyawa yang toksik berdasarkan metode BSLT seringkali berkorelasi positif sebagai antikanker. Penggunaan ekstrak kurkuminoid temulawak sebagai antikanker sangat menjanjikan, namun aplikasi klinisnya sangat terbatas karena bioavailabilitasnya yang rendah. Salah satu upaya yang dikembangkan untuk mengatasi masalah tersebut adalah menggabungkan kurkuminoid ke dalam sistem pembawa nanopartikel lemak padat. Nanoemulsi kurkuminoid temulawak telah berhasil dibuat dan diuji aktivitasnya sebagai antioksidan dan antiinflamasi. Namun, penggunaan nanoemulsi sebagai sediaan obat sangat terbatas karena tidak stabil dalam waktu penyimpanan yang cukup lama, sehingga perlu dibuat sediaan nanopartikel dalam bentuk serbuk. Serbuk nanopartikel kurkuminoid temulawak diharapkan dapat digunakan sebagai obat antikanker, sehingga perlu dilakukan uji aktivitasnya terhadap sel HeLa. Penelitian ini bertujuan mengkarakterisasi dan menguji aktivitas antikanker serviks serbuk nanopartikel kurkuminoid temulawak. Kurkuminoid diekstraksi dari rimpang temulawak dengan metode maserasi kemudian dianalisis dengan High Performance Liquid Chromatography (HPLC). Pembuatan nanopartikel kurkuminoid terdiri atas tiga tahapan utama yaitu pembuatan emulsi, homogenisasi dan ultrasonikasi. Nanopartikel dikarakterisasi dengan parameter indeks polidispersitas (IP), ukuran partikel, morfologi dan efisiensi penjerapan. Rendemen ekstrak yang diperoleh dari hasil ekstraksi sebesar 8.32%. Hasil analisis HPLC menunjukkan ekstrak mengandung bisdemetoksikurkumin, demetoksikurkumin, dan kurkumin dengan rincian kadar bisdemetoksikurkumin sebesar 2.299 mg/g, demetoksikurkumin sebesar 13.658 mg/g dan kurkumin sebesar 55.729 mg/g. Serbuk nanopartikel yang diperoleh sebanyak 1.201 dengan ukuran 648.4 ± 95 nm. Nilai IP nanopartikel sebesar 0.219 yang menunjukkan ukuran partikel cukup seragam. Ukuran nanopartikel yang cukup seragam juga terlihat dari hasil analisis Transmission Electron Microscopy (TEM). Dari hasil perhitungan diperoleh efisiensi penjerapan kurkuminoid dalam nanopartikel sebesar 29.8%. Berdasarkan hasil uji BSLT diperoleh nilai Lethal Consentration (LC50) nanopartikel sebesar 828.78 ppm dan ekstrak temulawak sebesar 213.24 ppm. Baik ekstrak maupun nanopartikel termasuk kategori cukup toksik karena LC50 berada pada rentang 31 ppm < LC50 ≤ 1000 ppm. Tingkat toksisitas ekstrak temulawak ciemas pada penelitian ini lebih rendah daripada ekstrak ciemas hasil penelitian sebelumnya yaitu 90.33 ± 23.9 ppm. Serbuk nanopartikel kurkuminoid temulawak mempunyai efek toksik karena memiliki LC50 lebih kecil dari 1000 ug/ml, sehingga dapat diteliti lebih lanjut efeknya toksiknya terhadap sel kanker. Efek toksik terhadap sel kanker diuji menggunakan sel hela dengan metode MTT [3-(4,5- dimetiltiazolil-2)-2,5-difeniltetrazolium bromida]. Hasil uji MTT menunjukkan bahwa sediaan serbuk nanopartikel menghambat pertumbuhan sel meningkat seiring dengan bertambahnya konsentrasi sampel. Namun pada perlakuan dengan ekstrak, terjadi peningkatan penghambatan pertumbuhan sel sampai pada konsentrasi 62.5 ppm kemudian mengalami penurunan seiring dengan bertambahnya konsentrasi ekstrak. Serbuk nanopartikel kurkuminoid memiliki kemampuan penghambatan pertumbuhan sel hela yang lebih tinggi dibandingkan dengan ekstrak. Serbuk nanopartikel kurkuminoid dapat mengambat pertumbuhan sel hela sebesar 93.43% pada konsentrasi 2 ppm, sedangkan ekstrak kurkuminoid dapat menghambat pertumbuhan sel hela sebesar 93.30% pada konsentrasi 62.5 ppm. Sebagai kesimpulan, nanopartikel yang diperoleh memiliki ukuran yang relatif kecil dan seragam namun efisiensi penjerapan kurkuminoid yang cukup rendah. Serbuk nanopartikel dan ekstrak kurkuminoid temulawak memiliki aktivitas antikanker serviks dengan kemampuan penghambatan pertumbuhan sel hela oleh nanopartikel lebih
Keyword: antikanker, bioavailabilitas, kurkuminoid, nanopartikel lemak padat

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