Profil Kimia dan Toksisitas Jamu Berpotensi Antidiabetes yang Diformulasi dengan Metode Statistika dan Machine Learning

Abstract

Pengetahuan tentang cara meracik ramuan jamu dan membuat komposisinya belum diketahui secara jelas. Saat ini upaya memformalkan struktur formula jamu telah dilakukan. Penelitian ini bertujuan memformulasi jamu baru yang memiliki efek hipoglikemik, menentukan toksisitas, dan profil kimia jamu, serta membuat formula jamu optimum. Formulasi jamu menggunakan 3 metode, yaitu partial least square-determinant analysis (PLS-DA), koefisien PLS multiways, dan support vector machine (SVM) menghasilkan formula dari tanaman campuran, yaitu brotowali, secang, jambu biji, dan sambiloto. Persen komposisi tanaman campuran dianalisis menggunakan perancangan percobaan, diperoleh 9 komposisi formula jamu. Profil kimia setiap formula jamu ditentukan menggunakan metode kromatografi lapis tipis. Dari profil kimia setiap formula diperoleh rerata jumlah pita sebanyak 5 hingga 6 pita. Dari toksisitas formula diperoleh nilai rerata LC50 berkisar 426-639 ppm. Formula optimum diperoleh menggunakan piranti lunak Design Expert 7.0® dengan LC50 456 ppm. Nilai LC50 lebih kecil dari 1000 ppm, yang berarti formula jamu optimum berpotensi sebagai jamu antidiabetes