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 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