Judul: Komponen Bioaktif Tanaman Torbangun (Plectranthus Amboinicus (Lour.) Spreng) Menghambat Viabilitas Dan Mendorong Apoptosis Sel Kanker Payudara Mcf-7 (Atcc® Htb-22™).
Abstrak: Kanker merupakan salah satu penyakit yang menjadi penyebab utama kematian di dunia. Kanker payudara merupakan jenis kanker terbanyak yang diderita oleh kaum wanita yakni 25% dari seluruh kasus kanker. Komponen bioaktif yang berasal dari alam mulai mendapatkan sorotan untuk dikembangkan sebagai terapi alternatif dalam menangani kanker karena dianggap memiliki efek samping yang lebih kecil dibandingkan dengan penggunaan kemoterapi. Tanaman merupakan sumber yang sangat kaya akan komponen metabolit sekunder alami yang saat ini banyak diteliti akan bioaktifitasnya untuk dikembangkan menjadi obat penyakit kanker. Salah satu tanaman yang secara farmakologis telah digunakan untuk menangani berbagai penyakit termasuk kanker karena memiliki kemampuan sitotoksik adalah Plectranthus amboinicus (Lour.) Spreng yang dalam Bahasa Indonesia dikenal sebagai tanaman torbangun. Meskipun telah banyak studi yang melaporkan bioaktifitas tanaman ini namun belum membahas komponen yang bertanggung jawab terhadap bioaktifitasnya berikut mekanisme yang terjadi. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi komponen bioaktif tanaman torbangun yang berperan dalam kemampuan penghambatan viabilitas sel kanker MCF-7 serta mengetahui mekanisme intra seluler yang terjadi di balik bioaktifitas tersebut. Percobaan bagian pertama bertujuan untuk mengetahui komponen fitokimia pada tanaman torbangun dan bioaktifitasnya sebagai antioksidan maupun penghambat viabilitas sel kanker MCF-7. Lima fraksi yang diuji adalah etanol, heksana, kloroform, etil asetat dan air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komponen fitokimia dari ekstrak dan fraksi daun torbangun sebagian besar berupa golongan fenolik yang terdiri atas flavonoid, tannin dan saponin. Secara kuantitatif, kandungan total fenol tertinggi terdapat pada fraksi etil asetat yakni 42.15 mg GAE/g sedangkan terendah pada fraksi heksana yakni 7.15 mg GAE/g. Aktifitas antioksidan berupa penangkapan radikal bebas DPPH tertinggi diperlihatkan oleh fraksi etil asetat dengan nilai IC50 4.22 ppm sedangkan terendah pada fraksi heksana dengan nilai IC50 64.9 ppm. Terdapat korelasi positif meskipun tidak tinggi antara kandungan total fenol dan aktifitas antioksidan. Adapun aktifitas penghambatan viabilitas sel kanker MCF-7 tertinggi dimiliki oleh fraksi heksana dengan nilai IC50 1.77 μg/ml dan terendah dimiliki oleh fraksi air dengan nilai IC50 136.74 μg/ml. Tidak terdapat korelasi antara kandungan total fenol dan kemampuan penghambatan viabilitas sel kanker MCF-7. Percobaan bagian kedua bertujuan untuk mengidentifikasi komponen bioaktif dalam tanaman torbangun yang berperan dalam kemampuan penghambatan viabilitas sel kanker MCF-7 menggunakan pendekatan metabolomik berbasis HPLC. Terdapat data 45 kromatogram HPLC yang dihasilkan dari lima fraksi dan 3 ulangan serta 3 panjang gelombang UV HPLC yang digunakan. Data kromatogram tersebut dikorelasikan dengan data toksisitas IC50 yang berasal dari uji MTT setiap fraksi menggunakan metabolomik. Analisis OPLS menunjukkan bahwa komponen dalam fraksi kloroform yang terelusi pada waktu retensi 40.16 - 41.28 menit memiliki kontribusi dalam menghambat viabilitas sel kanker MCF-7. Data spektra massa dari fraksi yang diisolasi mengindikasikan komponen yang merupakan sebuah abietane diterpene dengan nama 7-acetoxy-6-hydroxyroyleanone dimana komponen ini merupakan komponen utama yang berkontribusi terhadap kemampuan penghambatan viabilitas terhadap sel kanker MCF-7. Namun analisis LC-MS juga memperlihatkan bahwa terdapat 4 komponen lain dari fraksi yang diisolasi yang juga memiliki kontribusi dalam bioaktifitas fraksi torbangun. Hal ini berarti bahwa mungkin saja terdapat beberapa komponen di dalam sebuah puncak kromatogram HPLC. Sehingga aplikasi metabolomik ini berperan sebagai panduan cepat untuk mencari komponen yang berkontribusi dominan dalam bioaktifitasnya. Percobaan bagian ketiga bertujuan untuk mengidentifikasi mekanisme
Keyword: apoptosis, komponen bioaktif, sel kanker MCF-7, torbangun, viabilitas

Judul: Identifikasi Dan Mekanisme Komponen Bioaktif Ekstrak Daun Torbangun (Plectranthus Amboinicus (Lour.) Spreng) Sebagai Antioksidan Dan Fungsi Laktasi Pada Sel Epitel Kelenjar Susu Manusia Secara In Vitro”.
Abstrak: Torbangun (Plectranthus amboinicus (Lour). Spreng) adalah tanaman herba yang termasuk dalam famili Lamiaceae. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumsi daun torbangun (DT) dapat meningkatkan produksi air susu ibu (ASI). Produksi ASI merupakan proses yang komplek dan melibatkan berbagai hormon yang telah dimulai sejak kehamilan. DT mengandung berbagai senyawa bioaktif dan sejauh ini belum diketahui bagaimana mekanisme komponen bioaktif dalam DT meningkatkan kinerja laktasi. Komponen bioaktif DT dihipotesakan berperan dalam proses proliferasi sel atau diferensiasi sel atau sintesis komponen susu atau ketiganya sekaligus. Oleh karena itu diperlukan studi untuk melihat mekanisme komponen bioaktif DT dalam mempengaruhi proses laktasi di tingkat seluler. Selain dapat meningkatkan ASI, DT memiliki kemampuan sebagai antioksidan. Belum diketahui, apakah komponen bioaktif dalam DT yang berpotensi memodifikasi fungsi laktasi juga merupakan komponen yang berperan sebagai antioksidan. Penentuan komponen bioaktif tanaman dapat dilakukan dengan pendekatan metabolomik sebagai metode yang lebih efisien dan cepat dalam mengidentifikasi komponen bioaktif dalam suatu tanaman yang memiliki aktivitas biologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi komponen bioaktif DT sebagai antioksidan dan mekanismenya dalam meningkatkan produksi ASI. Tujuan khusus penelitian ini adalah : 1) mengarakterisasi sifat kimia esktrak DT, 2) mengidentifikasi komponen bioaktif ekstrak DT yang berfungsi sebagai antioksidan dengan pendekatan metabolomik, dan 3) menguji pengaruh fraksi bioaktif DT terhadap produksi prolaktin dan interaksinya dengan marka molekuler jalur Jak2/STAT5A sebagai marka regulasi proses laktasi di tingkat seluler menggunakan kultur sel epitel kelenjar susu manusia. Penelitian ini merupakan satu rangkaian penelitian, yang terdiri dari 4 tahap. Tahap pertama adalah ekstraksi dan fraksinasi ekstrak DT. Tahap kedua adalah karakterisasi sifat kimia ekstrak dan fraksi DT. Tahap ketiga adalah identifikasi senyawa bioaktif yang berfungsi sebagai antioksidan dalam ekstrak DT dengan pendekatan metabolomik menggunakan High Performance Liquid Chromatography (HPLC). Tahap keempat adalah melihat mekanisme ekstrak DT dalam mempengaruhi marka regulasi produksi ASI ditingkat molekuler dengan menguji ekstrak dan fraksi DT terhadap ekspresi gen-gen yang berhubungan dengan fungsi laktasi. Hasil ekstraksi dan fraksinasi bertingkat DT menghasilkan ekstrak metanol, fraksi n-heksana, fraksi kloroform, fraksi etil asetat dan fraksi air. Ekstrak metanol DT mengandung komponen fenolik, flavonoid, tanin, saponin, steroid, tetapi tidak mengandung alkaloid, triterpenoid dan hidroquinon. Setelah difraksinasi komponen fenolik, flavonoid dan tanin banyak terdapat pada fraksi etil asetat dan air, komponen steroid banyak pada fraksi n-heksana dan komponen saponin banyak ditemukan pada fraksi air. Kandungan senyawa fenol dalam ekstrak dan fraksi DT berkisar antara 44.97-429.81 mg AGE/g ekstrak. Total fenol dalam ekstrak dan fraksi DT dari yang tertinggi sampai terendah secara berurutan adalah fraksi etil asetat> fraksi air> ekstrak metanol> fraksi kloroform> fraksi n-heksana. Kandungan senyawa flavonoid dalam ekstrak dan fraksi DT berkisar antara 48.82- 89.85 mg QE/g ekstrak. Komponen flavonoid dalam ekstrak dan fraksi DT dari yang tertinggi sampai terendah secara berurutan adalah fraksi etil asetat> fraksi n-heksana> ekstrak metanol> fraksi kloroform> fraksi air. Aktivitas antioksidan tertinggi dihasilkan oleh fraksi etil asetat. Pada konsentrasi 12.5 μg/ml fraksi etil asetat dapat menangkap 93 % radikal bebas DPPH, sedangkan fraksi air 48.93 %, ekstrak metanol 43.9 % dan fraksi kloroform 12.41 %. Fraksi n-heksana memiliki kemampuan aktivitas antioksidan yang paling rendah dibandingkan fraksi lainnya. Fraksi n-heksana menghambat 93.29 % radikal bebas DPPH pada konsentrasi 500
Keyword: torbangun, laktasi, prolaktin, glukokortikoid, antioksidan

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