Judul: Profil Kimia dan Aktivitas Formula Jamu Antidiabetes Berbasis Sambiloto pada Tikus Sprague-Dawley yang Diinduksi Streptozotosin
Abstrak: Formula jamu antidiabetes berbasis sambiloto (Andrographis paniculata) telah diprediksi menggunakan sistem pendekatan yang dikenal dengan SI-IJAH (Sistem Informasi Jamu Herbal Indonesia). Tujuan penelitian ini adalah menentukan profil kimia, toksisitas, dan aktivitas formula jamu pada tikus diabetes yang diinduksi streptozotosin. Simplisia diekstraksi menggunakan pelarut etanol 70%, profil kimia menggunakan Kromatografi Lapis Tipis (KLT), toksisitasnya dengan metode Brine Shrimp Lethality Test (BSLT), dan efektifitas jamu antidiabetes yang diujikan secara in vivo pada tikus dewasa jantan Sprague-Dawley secara oral selama 28 hari. Hasil penelitian menunjukkan pemrofilan menggunakan KLT menghasilkan 11 pita yang terpisah. Toksisitas pada jamu terkategori toksik sedang. Formula jamu antidiabetes dengan konsentrasi sambiloto 5 mg/kgBB dan 10 mg/kgBB, tidak menunjukkan efikasi sebagai penurun gula darah pada tikus diabetes induksi streptozotosin. Penelitian mengekplorasi dosis formula yang efektif masih perlu dilakukan dan perlunya pendekatan metabolomik.
Keyword: BSLT, formula jamu antidiabetes, KLT, toksisitas

Judul: Aktivitas Inhibisi Enzim α-Glukosidase dan Antioksidan Formula Jamu Berpotensi Antidiabetes
Abstrak: Pengobatan diabetes merupakan pengobatan multitarget antara lain melalui mekanisme penurunan gula darah dengan menghambat enzim α-glukosidase dan mengurangi stress oksidatif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengevaluasi aktivitas inhibisi enzim α-glukosidase, antioksidan, dan kandungan total fenol serta analisis sidik jari sebagai kendali mutu formula jamu antidiabetes berbasis daun sambiloto (Andrographis paniculata). Formula yang diujikan ialah formula 1 dengan kandungan sambiloto setengah dari formula 2 dan keduanya mengandung campuran 3 jenis herbal lainnya dalam komposisi yang sama. Uji aktivitas inhibisi α-glukosidase dibandingkan dengan obat komersial akarbosa dan antioksidan dengan metode DPPH (2,2-difenil-1-pikrilhidrazil). Hasil uji kedua formula tidak menunjukkan aktivitas inhibisi α- glukosidase. Namun, aktivitas antioksidan formula 2 berdasarkan konsentrasi inhibisi (IC50) lebih tinggi (8.52 μg/mL) dibandingkan Formula 1 (18.90 μg/mL). Nilai total fenol dalam formula 1 dan 2, berturut-turut, 1.28 mg GAE/g dan 1.68 mg GAE/g. Profil sidik jari pada formula 2 menunjukkan jumlah spot sebanyak 11 pita dan pada formula 1 terdapat 10 pita. Kedua formula tidak berpotensi sebagai antidiabetes.
Keyword: IC50, jamu, konsentrasi inhibisi, sambiloto, sidik jari, fenolik total

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis