Model Penentuan Kandungan AsamUratPada Urine Menggunakan

Spektroskopi Inframerah Dekat Dan Metode Parsial Least Squares

Regression

TESIS

Diajukan kepada Program Studi Magister Biologi Untuk memperoleh gelar

Magister Sains (M.Si)

Oleh:

Sisilia Oktaviane Pansilvana Poluakan

Nim: 422014006

Program Studi Magister Biologi

Universitas Kristen SatyaWacana

Salatiga

KATA PENGANTAR Puji syukur penulis Panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala berkat dan kasih karunia-Nya sehingga Tesis ini dapat diselesaikan dengan baik.

Penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Ir. Ferry F Karwur, M.Sc., Ph.D, selaku pembimbing 1 Dimana ditengah-tengah kesibukannya masih tetap meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan, petunjuk, dan mendorong semangat penulis untuk menyelesaikan penulisan tulisan-tulisan ini.

2. Prof. Dr. Ferdy S. Rondonuwu,M.Sc, selaku pembimbing II yang telah

memberikan bimbingan, pengarahan, saran dan motifasi selama penyusunan tesis ini.

3. Segenap jajaran dosen magister Biologi UKSW yang telah mencurahkan ilmu selama penulis studi di MB UKSW, serta laboran Lab. CARC (Carotenoid and antioxidant Reserch Center) Pak Norson Totoda atas pendampingan dan motivasi selama di Laboratorium.

4. Program BeasiswaUnggulan Kemendiknas dan Pemerintah Kota Tomohon yang sudah memberikan beasiswa kepada penulis

5. Keluarga: papa, mama, suami anak-anak, serta kakak-kakak saya yang sudah memberikan kasih sayang, dukungan moril dan materi, nasihat dan semua doa yang memberikan kekuatan serta memotivasi kepada penulis.

6. Sahabat seangkatan MB 2014 (Mattew, Dwi, Widi, Hesty, Marince, metty, Fera) yang banyak membantu lewat saran-saran dan memberikan makna arti persahabatan.

7. Sahabat tim pigmen Widi, Mattew, dan Petra yang sudah membantu penulis dalam menjalankan riset.

8. Seluru teman-teman MB angkatan 2015 dan 2016, Terima kasih untuk saran dan semangat yang diberikan.

Akhirnya penulis berharap semoga Tulisan ini dapat bermanfaat dan permintaan maaf yang tulus jika seandainya dalam penulisan ini terdapat

kekurangan dan kekeliruan, penulis juga menerima kritik dan saran yang bersifat membangun demi menyempurnakan penulisan tesis ini.

Salatiga, November 2017

Penulis,

Sisilia Oktaviane Pansilvana Poluakan

Daftar Isi

Kata Pengantar …………………………………………………………i

DaftarIsi………………………………………………………………….ii

Abstrak..……………………………………………………………….. iii

Abstract………………………………………………………………….iv

Riset paper 1

Model Penentuan Kandungan Asam Urat Pada Urine Menggunakan Spektroskopi Inframerah Dekat Dan Metode Parsial Least Squares Regressio ………………………..1

Riset paper 2

Sinergistikefek anti-inflamasi dari kombinasi kurkumin danTRF pada model tikus wistar yang diinduksi monosodium ………….…………..2

Review

Efektivitas kurkumin sebagai anti-inflamasi……………………3

Popular

Kunyit yang serbaguna ……………………………….…………...4

ABSTRAK

Prevalensi asam urat di Indonesia semakin meningkat. Saatini, asam urat didiagnosis dengan cara pengambilan sampel darah untuk mengukur kadar asam urat. Metode ini bersifat invasif, tidakpraktis, dan memakan waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah memantau asam urat dengan near infrared non invasive dengan sampel urine. Pendekatan ini menggunakan perangkat spektroskopi berbasis inframerah (NIR) hemat biaya dan portabel yang dapat menawarkan cara yang cepat, non-invasif, dan preventif untuk memantau tingkat asam urat pasien. Dengan menggunakan karakteristik spektroskopi inframerah asamurat dengan Panjang gelombang asam urat antara 1400-1700 nm dipancarkan pada sampel asam urat dan indra detektor yang tidak diserap cahaya inframerah Sinyal NIR yang terdeteksi diperkuat dan disaring untuk mempertahankan rasio sinyal terhadap noise yang tinggi (SNR) pada panjang gelombang yang diminati. Algoritma regresi linier digunakan untuk membedakan dan memprediksi konsentrasi asam urat diantara biomarker lainnya padasampel. Akhirnya, pemrosesan sinyal digital digunakan untuk mengolah data. Berdasarkanhukum Beer-Lambert, hubungan linier antara absorbansi cahaya dan konsentrasi asam urat dapat terjadi. Perubahan tingkat asam urat minimum yang dapat dideteksi dianalisis Dengan model matematis dibandingkan dengan data yang diukur. Manfaat lain dari pendekatan ini adalah fleksibilitasnya. Dengan memodifikasi panjang gelombang inframerah dan system kalibrasi pada chip DSP, biomarker lainnya dapat diukur. Spektroskopi inframerah dekat yang dikombinasikan dengan metode analisis PLSR mampu melakukan prediksi kandungan asam urat pada akuades. Teknik ini berpotensi besar dapat diterapkan pada pengukuran kadar asam urat pada sampel urine dengan kemampuan deteksi baik dan cepat.

Kata kunci : monosodium urat

ABSTRACT

The prevalence of uric acid in Indonesia is increasing. Currently, uric acid is diagnosed by taking blood samples to measure uric acid levels. This method is invasive, impractical, and time-consuming. The purpose of this study was to monitor uric acid with non invasive near infra red with urine samples. This approach uses cost-effective and portable infrared (IR) -based infrared spectroscopy (NIR) devices that can offer a fast, non-invasive, and preventive way to monitor the patient's uric acid level. Using uric acid infrared spectroscopy characteristics with uric acid wavelengths between 1400-1700 nm emitted on uric acid samples and non-absorbed sense detectors of infrared light The detected NIR signal is amplified and filtered to maintain a high signal to noise ratio (SNR) at the wavelength of interest. Linear regression algorithms were used to differentiate and predict uric acid concentrations among other biomarkers in the sample. Finally, digital signal processing is used to process data. Under Beer-Lambert's law, a linear relationship between light absorbance and uric acid concentration is expected. Minimum changes in uric acid levels that can be detected were analyzed and mathematical models compared with the measured data. Another benefit of this approach is its flexibility. By modifying the infrared wavelength and calibration systems on the DSP chip, other biomarkers can be measured. This technique can potentially be applied to measurement of uric acid levels in urine samples with good and fast detection ability.

Kata kunci : monosodium urat

Model Penentuan Kandungan Asam Urat Pada Urine Menggunakan Spektroskopi Inframerah Dekat Dan Metode Parsial Least Squares

Regression

Sisilia O. P Poluakan1, Ferry F. Karwur1, Ferdy S.Rondonuwu1,2*

1Program Pasca Sarjana Magister Biologi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga, 50711, Indonesia

2Pusat Studi Near Infrared Fakultas Sains Dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga, 50711, Indonesia

*Email: ferdy@staff.uksw.edu

Pendahuluan

Asam urat (uric acid) adalah produk akhir dari pemecahan metabolic senyawa nukleotida purin dan merupakan senyawa heterosiklik dari karbon, nitrogen, oksigen, dan hidrogen dengan rumus kimia C5H4N4O3.Biasanya, tingkat asam urat yang diekskresikan melalui ginjal diimbangi dengan tingkat asam urat yang diproduksi di dalam tubuh.Namun, bila tingkat produksi asam urat melebihi ekskresi, homeostasis akan terganggu dan kondisinya disebut 'hiperuricemia' dimana asam urat di atas normal akan terakumulasi dalam tubuh.Menurut National Institutes of Health, kadar asam urat darah normal berkisar antara 3,5 sampai 7,2 mg / Dl ( Dugdale DC, 2011). Pengukuran kadar asam urat dalam tubuh biasanya dilakukan dengan dengan pengambilan sampel melalui darah atau kristal asam urat yang disedot (Bruce M & Rothschild M 2014). Metode ini mengharuskan tindakan invasif dan perlu ditangani oleh professional sehingga berbiaya yang tinggi dan harus memerlukan waktu untuk mendapatkan hasil. Pengambilan secara invasif ini pula memberikan pengaruh psikologis bagi pasian yakni menimbulkan rasa takut. Pengukuran kadar asam urat dengan metode analisis kimia basah juga memerlukan perlakuan sampel yang memakan waktu relatif lama. Metode konvesional ini bukanlah alat pengukuran ini yang ideal.

Pada tahun 2010, sebagai alternatif metode konvensional, CT-based computed tomography (DECT) noninvasive CT scan diperkenalkan untuk mengidentifikasi endapan asam urat.DECT adalah metode tingkat lanjut yang memungkinkan visualisasi endapan kristal asam urat dengan analisis komposisi kimia dari bahan yang dipindai Dalbeth N & Choi HK, 2013). DECT menangkap endapan asam urat di

sekitar sendi yang terserang gout.Keuntungan utama DECT dibandingkan metode konvensional adalah non-invasiveness .Namun, CT bukanlah pilihan hemat biaya atau pilihan praktis untuk tujuan pemantauan asam urat secara terus menerus.Oleh karena itu, seperti metode konvensional, ia memiliki keterbatasan untuk dijadikan alat pencegahan.

Spektroskopi inframerah dekat (NIRS) disisi lain telah menyediakan motode pengukuran cepat karena berkemampuan deteksi sensitif terhadap energi ikat pada gugus kimia yang melibatkan hidrogen, karbon dan oksigen. Pengukuran NIRS dekat telah dipakai dalam bidang faramasi (Abrahamsson C, 2005), pertanian (Purba, 2010) dan kesehatan (Mitchell, 2010). Teknologi ini memungkinkan penentuan kadar

https://translate.googleusercontent.com/translate_c?depth=1&hl=id&prev=search&rurl=translate.google.com&sl=en&sp=nmt4&u=https://www.omicsonline.org/searchresult.php%3Fkeyword%3DNon-invasiveness&usg=ALkJrhiyPoXTad_AgwPkXhjgRRUF-Bjm1w

komponen yang diukur secara cepat, tidak merusak (non-invasif) dan tidak memerlukan preparasi sampel sehingga meminimalkan limbah berupa bahan kimia dan bahan medis habis pakai. NIRS efektif pada bentangan 1000-2500 nm (10.000-4000 cm-1) (Schwanninger M, et al., 2011). Bentangan ini bersesuaian dengan overton atau kombinasi overton dan energi vibrasi fundamental yang berada pada daerah infra merah. Oleh karena overton dan kombinasi vibrasi dari itu biasanya tumpang tindih membentuk pita lebar maka teknik analisis data spektral perlu dilakukan dengan pendekatan kemometri.

Penelitian ini memaparkan metode pengukuran kadar asam urat pada urine menggunakan NIRS dengan pendekatan partial least square regresion (PLSR), yang memungkinkan konstruksi model menggunakan informasi data spektral yang berkontribusi signifikan terhadap konsentrasi asam urat pada aquades.

1

METODE

Model urine yang dipakai pada penelitian ini adalah akuades yang mengandung larutan asam urat dengan berbagai konsentrasi yaitu 0 mgr/dL sampai 20 mgr/dL dengan interval 1 mgr/dL masing-masing masing sebanyak 5 ml. Setiap sampel diukur menggunakan NIRS (BUCHI nirflex 500 - liquid) yang dioperasikan pada ragam transmitance, dimana setiap sample di muat pada kuvet dengan panjang lintasan geometri 1mm. Setiap spektrum ukur didapati dengan melakukan purata spektrum yang didapati dari pindaian sebanyak 21 kali sehingga rasio signal terhadap derau sangat tinggi. Akuisisi dilakukan menggunakan NIRWARE sedangkan analisis spektrum seluruhnya menggunakan Matlab R2017a dari Mathworks.

Untuk menghidari variasi baseline maka dilakukan derivasi skeptral sedangkan untuk meningkatkan resolusi dilakukan derivasi spektral kedua. Setiap langkah derivasi dilakukan perataan menggunakan tenik Savisty-Golay orde 3 dengan 21 titik data. Untuk meningkatkan sensitivitas pada analisis PLSR semua data spektral derivasi ke dua disubstitusi dengan spektrum akuades murni sebelum prosedur PLSR diterapkan. Pada analisis PLSR, spektrum 21 sampel tersebut digunakan sebagai set terlatih agar fungsi kalibrasi dapat dibangun. Fungsi kalibrasi tersebut selanjutnya digunakan untuk menentukan kadar asam urat pada akuades. Metode validasi dilakukan dengan teknik internal validation dimana fungsi kalibrasi dibangun dengan mengeluarkan satu data sampel. Satu data sampel ini yang kemudian divalidasi menggunakan fungsi kalibrasi yang dibangun dari data tersedia. Prosedur ini dilakukan berulang untuk semua sampel.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambar 1. Sepktrum inframerah akuades pada berbagai konsentrasi asam urat (Lih. teks). Masing-masing spektrum menunjukkan pola yang sama terdapat perubahan kecil yang tersembunyi di balik serapan dominan air.

2

Gambar 2. Beda spektrum serap yang menunjukkan dengan jelas pengaruh konsentrasi asam urat. Spektrum ini diperoleh dari spektrum turunan kedua yang mana masing-masing spektrum sudah disubstitusi dengan sepektrum turunan kedua dari akuades. Dengan substitusi itu latar belakang serapan air telah dieliminasi.

Gambar 3. Kurva kalibrasi yang menunjukkan akurasi prediksi NIR.

Gambar 1 menunjukan spektrum transmisi dari 21 sampel. Spektrum inframerah ini menunjukkan similaritas tinggi. Pola spektral dengan cekungan besar menunjukkan spektrum serap air. Perubahan kecil karena serapan berhubungan dengan kandungan asam urat masih sulit terlihat akibat dominasi spektrum air tersebut. Untuk menampilkan perubahan spektrum itu dilakukan proses derivasi sebanyak dua kali dan setiap spektrum derivat itu dikurangi dengan spketrum air murni. Bentangan yang dipiliha adalah 12.800 cm-1- 4000 cm-1. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 2. Dari Gambar 2 ini terlihat jelas bahwa variasi skpektrum karena berbagai konsentrasi asam urat terlarut menunjukkan perubahan sistematis. Spektrum pada Gambar 2 ini yang kemudian dipakai untuk membangun persamaan kalibrasi menggunakan teknik PLSR.

Analisis PLSR dengan menggunakan 2 komponen menunjukan kemampuan prediksi konsentrasi sampel dimana kurva validasi ditunjukkan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 ini nampak bahwa konsentrasi prediksi NIRS bersesuaian baik dengan konsentrasi rill dengan standar deviasi mmm mg/dL.

KESIMPULAN

Spektroskopi inframerah dekat yang dikombinasikan dengan metode analisis PLSR mampu melakukan prediksi kandungan asam urat pada akuades. Teknik ini berpotensi besar dapat diterapkan pada pengukuran kadar asam urat pada sampel urine dengan kemampuan deteksi baik dan cepat. Uji coba pada sampel urine perlu dilakukan dengan memodifikasi akuades sehingga mendekati komposisi urin.

UCAPAN TERIMA KASIH

SOPP berterima kasih kepada Program Beasiswa Unggulan Kemendikbud dan Pemerintah Kota Tomohon yang sudah memberikan beasiswa kepada penulis. Penulis juga berterima kasih kepada bapak Tafip Haryanto yang telah membantu dalam pengukuran spektrum NIR.

DAFTAR PUSTAKA

Abrahamsson, C. 2005. Time-Resolved Spectroscopy for Pharmaceutical Applications. Sweden : Department of Physics Lund Institute of Technology.

Bruce M dan Rothschild M. 2014. Gout and Pseudogout Workup. Medscape

Dalbeth N, Choi HK (2013) Dual-energy computed tomography for gout diagnosis and management. Curr Rheumatol Rep 15: 301.

Dugdale, DC. 2011. Crystal deposition diseases. Goldman L, Schafer AI, eds. Cecil Medicine (24th edn) Philadelphia, Pa: Saunders Elsevier chap 281.

Purba, SF. 2010. Pendugaan komposisi kimia modified cassava flour (mocaf) dengan metode near infrared (NIR). Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

Schwanninger, M, Rodrigues, JC, Fackler, K. 2011. A Review of Band Assignments in Near Infrared Spectra of Wood and Wood Components. nnJ. Near Infrared Spectroscopy. Vol. 19: 287-308.