Judul: Penapisan Aktivitas dan Identifikasi Gugus Fungsi Komponen Antidiabetes Tanaman dengan Pendekatan Metabolomik
Abstrak: Diabetes menjadi masalah kesehatan serius dunia yang meningkatkan morbiditas, mortalitas, dan berkurangnya harapan hidup seseorang. Indonesia menempati peringkat keenam tertinggi dunia penderita diabetes usia 20-79 tahun. Berbagai ragam tanaman di Indonesia diketahui memiliki aktivitas sebagai antidiabetes misalnya pada beberapa tanaman sayur dan rempah yang sering dikonsumsi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mendapatkan data profil aktivitas biologis (penghambatan α-glukosidase, antioksidan), total fenol, dan spektra 1HNMR berbagai tanaman sayur dan rempah, (2) menentukan tanaman yang memiliki aktivitas biologis terbaik, dan (3) mengidentifikasi gugus fungsi komponen antidiabetes tanaman terpilih dengan pendekatan metabolomik. Tanaman uji yang digunakan pada penelitian ini adalah daun kedondong cina, daun jambu mete, daun pegagan, daun kelor, pakis, bunga pepaya, kencur, temu mangga, bawang kucai, dan daun bawang. Penelitian ini dilakukan melalui dua tahap yaitu (1) penapisan tanaman berdasarkan aktivitas biologis dan total fenol dan (2) mengidentifikasi gugus fungsi komponen antidiabetes dengan pendekatan metabolomik berbasis FTIR. Preparasi tanaman pada tahap penapisan tanaman dilakukan dengan cara dikeringkan tanaman menggunakan pengering beku, dibubukkan, diekstraksi dengan proses sonikasi menggunakan metanol 80%, dan diuapkan hingga didapatkan ekstrak kering. Ekstrak tanaman kering dianalisis aktivitas penghambatan α-glukosidase, antioksidan, total fenol, dan profil NMR-nya. Aktivitas penghambatan α-glukosidase tanaman berkisar antara 99.26-1.63% pada konsentrasi ekstrak 1000 μg mL-1. Aktivitas penghambatan α-glukosidase tertinggi terdapat pada daun jambu mete (99.26%±0.06), pakis (98.33%±0.29), dan daun kedondong cina (98.15%±0.53) dengan nilai IC50 berturut-turut adalah 108.04±0.47, 145.54±1.79, dan 107.79±0.67 μg mL-1. Aktivitas antioksidan tanaman uji berkisar antara 95.11-47.10% pada konsentrasi ekstrak 1000 μg mL-1. Aktivitas antioksidan tertinggi terlihat pada daun jambu mete (95.11%±0.03), pakis (94.24%±0.38), dan daun kedondong cina (94.86%±0.04) dengan nilai IC50 berturut-turut adalah 114.68±2.65, 179.00±5.81, dan 137.9±2.67 μg mL-1. Total fenol tanaman uji berkisar antara 22.72-5.27 μgGAE mL-1 pada konsentrasi ekstrak 1000 μg mL-1 dengan total fenol tertinggi dimiliki oleh daun jambu mete. Hasil analisis sidik ragam terhadap aktivitas biologis dan total fenol tanaman diketahui daun jambu mete memiliki aktivitas biologis dan total fenol terbaik. Spektra 1HNMR memperlihatkan daun jambu mete, daun kedondong cina, dan kencur mengandung flavonoid. Preparasi sampel pada tahap identifikasi gugus fungsi komponen antidiabetes dilakukan dengan cara fraksinasi ekstrak metanol daun jambu mete menggunakan heksana, kloroform, etil asetat, dan air (6 ulangan). Fraksi etil asetat memiliki aktivitas penghambatan α-glukosidase (93.76%), antioksidan (89.21%), dan total fenol (72.23 μgGAE mL-1) tertinggi. Proses identifikasi gugus fungsi komponen antidiabetes menggunakan pendekatan metabolomik dengan cara mengorelasikan aktivitas biologis (penghambatan α-glukosidase dan antioksidan) dan data FTIR melalui analisis data multivariat Orthogonal projection to latent structure (OPLS). Hasil OPLS diketahui gugus fungsi yang berkorelasi positif terhadap aktivitas penghambatan α-glukosidase adalah gugus fungsi alkana, ester, keton, asam karboksilat, alkena, dan aromatik. Gugus fungsi yang berkorelasi positif terhadap aktivitas antioksidan adalah eter (aromatik, oleifinik atau alifatik), alkana, ester, keton, asam karboksilat, dan aromatik. Gugus fungsi tersebut dapat digunakan sebagai penanda komponen aktif yang berpotensi sebagai penghambat α-glukosidase dan antioksidan pada daun jambu mete. Dibutuhkan pengkajian lebih lanjut untuk menentukan komponen aktif penghambatan α-glukosidase dan antioksidan dengan instrumen analisis yang lebih sensitif dan spesifik (robust).
Keyword: metabolomik, penghambatan α-glukosidase, antioksidan, total fenol, NMR, FTIR

Judul: Klasifikasi Senyawa Aktif Tanaman Obat Anti Diabetes Melitus Tipe 2 dengan Pendekatan Penambatan Molekuler
Abstrak: Diabetes melitus tipe 2 merupakan penyakit gangguan fungsi protein yang disebabkan karena tubuh tidak mampu menggunakan produksi insulin dengan efektif. Pengobatan untuk penyakit diabetes melitus tipe 2 selama ini menggunakan obat-obatan kimia (sintetis) yang bekerja dengan konsep one drug-one target. Obat kimia sintesis semacam ini sering menimbulkan efek samping bagi protein lain dalam tubuh manusia, sehingga obat dengan lebih dari satu efek farmakologis (multi components-network target) akan lebih sesuai untuk menangani penyakitpenyakit metabolik degeneratif ini. Salah satu jenis obat bekerja dengan konsep multi components-network target ini adalah jamu tradisional Indonesia yang tersusun oleh berbagi jenis tanaman yang mengandung banyak senyawa. Kemampuan ini yang menyebabkan jamu direkomendasikan untuk pengobatan penyakit metabolik degeneratif yang melibatkan kompleks protein dalam tubuh manusia. Penelitian ini berfokus pada 287 senyawa yang terdapat pada 4 tanaman obat penyusun ramuan jamu antidiabetes melitus tipe 2 yaitu tanaman Pare (Momordica charantia), Sembung (Blumea balsamifera), Bratawali (Tinospora crispa) dan Jahe (Zingiber officinale) serta 3 protein signifikan diabetes melitus tipe 2 dalam tubuh manusia yaitu PTH (Parathyroid hormone), PPARG (Peroxisome proliferator activated-receptor gamma) dan PPARA (Peroxisome proliferator activatedreceptor alpha). Penelitian ini merupakan pendekatan komputasi yang bertujuan untuk melihat karakteristik senyawa dari tanaman obat anti diabetes melitus tipe 2 dengan ketiga protein signifikan. Karakteristik senyawa yang diamati merupakan hasil penambatan molekuler antara ligan senyawa dengan reseptor protein target. Pemodelan klasifikasi dengan bantuan analisis diskriminan digunakan untuk memperoleh model yang dapat membedakan dengan tegas karakteristik senyawasenyawa yang menargetkan protein signifikan DM tipe 2 dengan senyawa-senyawa yang tidak menargetkan protein signifikan DM tipe 2. Permasalahan data tidak seimbang diawal proses klasifikasi diatasi dengan melakukan praproses klasifikasi pada level data dengan bantuan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Model klasifikasi dengan SMOTE memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan amatan minoritas dengan lebih baik. Kesimpulan ini ditandai dengan persentase nilai kepekaan dan kekhususan yang cukup seimbang yaitu 41.67% dan 50% untuk protein target PTH, 10% dan 57.14% untuk protein target PPARA serta bernilai 85.71% dan 70% pada protein target PPARG. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa senyawa yang diprediksi dapat menargetkan proterin target PTH, PPARA dan PPARG secara bersama-sama antara lain senyawa Aframodial dan alpha-Linalool yang berasal dari tanaman jahe. Pada penambatan dengan protein target PTH, senyawa 1-(3,4-Dihydroxyphenyl)-7-(4- hydroxyphenyl)-3,5-heptanediol;(5RS)-form,3-Ketone,3'-Me ether dari tanaman jahe memiliki tingkat kemiripan sebesar 80% dengan senyawa obat sintetis Cinacalcet hydrochloride pada residu penambatan Glu-53, Leu-42, Met-49 dan Arg-56. Pada penambatan dengan protein target PPARA, senyawa beta-Santalol dari tanaman jahe dan senyawa Kuguacin M dari tanaman pare memiliki persentase kemiripan binding sites dengan ligan alami protein tersebut sebesar 62.50% pada residu asam amino Tyr-464, Phe-273, Cys-276, Ser-280, His-440 dan Thr-279. Pada penambatan dengan protein target PPARG, senyawa Aframodial dari tanaman jahe memiliki kemiripan binding sites dengan ligan alami protein tersebut sebesar 60% pada residu asam amino Phe-282, Cys-285, Arg-288, Ile-326, Leu-330 dan Met-364.
Keyword: diabetes melitus tipe 2, diskriminan, jamu, penambatan molekuler, SMOTE

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