Judul: Prediksi Senyawa Aktif dan Kendali Mutu serta Aktivitas in vivo Formula Jamu Antidiabetes
Abstrak: Formula jamu dengan komposisi 4 tanaman terprediksi secara komputasi berkhasiat sebagai antidiabetes. Penelitian ini bertujuan menentukan konsistensi formula uji sesuai dengan formula acuan menggunakan analisis sidik jari kromatografi lapis tipis, menentukan aktivitas in vivo formula jamu terprediksi antidiabetes, dan memprediksi senyawa aktif dari formula jamu tersebut melalui jejaring farmakologi. Kemampuan antidiabetes diuji berdasarkan kadar gula darah, fungsi hati dengan menganalisis alanin amino transferase dan aspartat amino transferase, dan fungsi ginjal dengan menganalisis urea darah. Hasilnya menunjukkan profil kimia konsisten dengan formula ekstrak jamu acuan. Aktivitas jamu menunjukkan dosis 100 mg/kg bobot badan dapat menurunkan kadar gula darah, tetapi masih menyebabkan gangguan pada fungsi hati dan ginjal. Prediksi senyawa aktif menunjukkan terdapat 49 senyawa tanaman yang terprediksi sebagai antidiabetes.
Keyword: ntidiabetic activity, prediction of active compound, thin layer chromatography

Judul: In vivo anti-diabetic assay of jamu formula and its chromatographic fingerprint analysis
Abstrak: Pengujian in vivo khasiat suatu formula jamu penting dilakukan sebelum dikonsumsi oleh manusia. Tujuan penelitian ini adalah membuktikan khasiat antidiabetes dari formula jamu biofarmaka secara in vivo dan menentukan profil sidik jari formula tersebut dengan analisis kromatografi. Uji in vivo menggunakan mencit yang diinduksi diabetes dengan streptozotosin. Efektivitas formula jamu dalam menurunkan kadar gula darah mencit dibandingkan dengan kontrol positif metformin. Berikutnya, metode kromatografi lapis tipis (KLT) dan kromatografi cair kinerja tinggi (KCKT) digunakan untuk menghasilkan profil sidik jari formula jamu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa formula jamu biofarmaka dapat menurunkan kadar gula darah mencit diabetes selama perlakuan. Hasil penurunan ini tidak berbeda nyata dengan kontrol positif. Kromatogram KLT formula jamu yang dielusi dengan toluena:aseton:asam asetat menunjukkan 5 pita yang terpisah dengan baik. Adapun analisis KCKT dengan elusi gradien fase terbalik dan fase gerak air:asetonitril dapat menghasilkan pola kromatogram yang dapat berfungsi sebagai sidik jari formula jamu. Kata kunci: analisis sidik jari, jamu antidiabetes, metformin, streptozotosin, In vivo assay of a jamu formula's efficacy is necessary before it is consumed by human. The aims of this study were proving the efficacy of biopharmaca antidiabetic jamu formula by in vivo assay and determine the formula fingerprint profiles with chromatographic analysis. In vivo assay was done using mice which were diabetic-induced by streptozotocin. The effectiveness of jamu formulas in reducing the mice blood sugar level was compared with metformin as a positive control. The fingerprint profiles of jamu formula were further generated by thin layer chromatography (TLC) and high performance liquid chromatography (HPLC) methods. The results showed that the formula of biopharmaca jamu could reduce the blood sugar levels during treatment. The result of this reduction was not significantly different to that of the positive control. TLC chromatogram jamu formula eluted using toluene:acetone:acetic acid showed 5 well-separated spots. The HPLC analysis with phase-reversed gradient elution and mobile phase of water:acetonitrile gave the chromatogram patterns which can serve as fingerprints of jamu formulas. Keywords: anti-diabetic jamu, fingerprint analysis, metformin, streptozotocin
Keyword: analisis sidik jari, jamu antidiabetes, metformin, streptozotosin

Judul: Implementation of Spatio-Temporal Change Query in Relational Database.
Abstrak: Geographic object changes in various views. Object changes are recorded using a model of static storage. No historical connection between old version data and new version data has been built. For that, a storage model of spatio-temporal queries that can analyze spatio-temporal changes has been developed. The object changes the geometry are grouped according to the taxonomy of Spatio-Temporal Pattern Change. This research has been able to apply the query patterns change including born, expand, merge, contract, split, normal and die. This query based on geometric (area) changes. The implementation of spatio-temporal change queries represents an object changes continuously with easy, change detection is done by comparing two versions of data. Keyword: spatio-temporal change query, spatio-temporal change pattern.
Keyword: