Judul: Efek Minuman Fungsional Torbangun (Coleus amboinicus Lour) terhadap Kadar Prostaglandin Remaja dengan Sindrom Premenstruasi.
Abstrak: Pada saat menstruasi sebagian remaja merasakan sindrom pramenstruasi atau PMS (premenstrual syndrom). Prevalensi wanita usia produktif mengalami sindrom pramenstruasi (PMS) sebesar 47.8% di seluruh dunia, dan di Indonesia terdapat 87.2% remaja yang mengalami PMS. Penyebab terjadinya sindrom premenstruasi belum diketahui jelas tetapi terdapat beberapa faktor yang diindikasi ikut terlibat seperti neurotransmiter, diet, gaya hidup dan fluktuasi hormonal intrinsik pada siklus menstruasi. Penanggulangan masalah sindrom premenstruasi di kalangan remaja dilakukan dengan intervensi diet, pendekatan farmakologi, dan pendekatan non farmakologi (Herbal). Pemanfaatan bahan herbal dari daun torbangun secara kualitatif telah diteliti dapat menurunkan gejala sindrom pramenstruasi namun belum diteliti secara klinis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji efektifitas minuman daun torbangun terhadap perubahan kadar prostaglandin plasma darah yang dapat mengurangi tingkat keluhan dan secara khusus bertujuan mengetahui karakteristik subjek dengan sindrom pramenstruasi atau PMS, menganalisis efek pemberian minuman torbangun terhadap tingkat keluhan, dan menganalisis efek pemberian minuman torbangun terhadap penurunan kadar prostaglandin dalam plasma darah subjek dengan sindrom pramenstruasi. Desain penelitian ini adalah Randomized Control Trial (RCT) dengan total subjek untuk kelompok intervensi dan kelompok kontrol adalah 12 orang, 5 orang kelompok kontrol dan 7 orang untuk kelompok intervensi (pemberian minuman fungsional torbangun) dengan kriteria inklusi remaja, tidak berdomisili didaerah Jabodetabek, dan menandatangani informed consent. Penelitian ini dilaksanakan selama 3 bulan, yaitu pada bulan Februari - Mei 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa intervensi minuman fungsional torbangun dapat menurunkan keluhan gejala PMS subjek secara signifikan sedangkan subjek pada kelompok control tidak signifikan mengalami penurunan tingkat keluhan. Kadar prostaglandin pada kelompok intervensi sebelum dan setelah intervensi siginfikan (p<0.05), sedangkan pada kelompok kontrol tidak signifikan (p>0.05). Kelompok intervensi minuman fungsional torbangun dibandingkan kelompok kontrol berbeda nyata dilihat dari nilai delta p=0.01, Hal ini menunjukkan bahwa minuman fungsional torbangun memiliki efek kesehatan yang dapat menjadi salah satu alternatif untuk menurunkan keluhan PMS.
Keyword: keluhan sindrom premenstruasi, minuman fungsional torbangun prostaglandin, sindrom pramenstruasi

Judul: Formulasi minuman suplemen daun torbangun [Coleus amboinicus Lour] untuk wanita yang menderita PMS [Premenstrual Syndrome]
Abstrak: Dewasa ini telah berkembang banyak industri yang menyediakan makanan dan minuman dalam bentuk suplemen yang bermanfaat bagi kesehatan, namun masih sedikit yang berbasis pangan tradisional. Keluarga dari tanaman torbangun mengandung zat aktif yang secara langsung memiliki efek terhadap produksi hormon progesteron (Collins 2006). Hasil uji fitokomia membuktikan bahwa didalam tanaman torbangun terkandung alkaloid, flavonoid, dan tanin. Stephenson (2001) mengemukakan bahwa tanaman yang mengandung iridoid dan flavonoid serta kandungan fitokimia yang berhubungan dengan hormon reproduksi dapat digunakan untuk pengobatan tradisional penderita sindrom pramenstruasi. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Devi (2009) diketahui bahwa pemberian satu kapsul yang berisi 750 mg daun torbangun kering atau setara dengan 10 gram daun torbangun segar dapat menurunkan keluhan seperti nyeri pada payudara, sakit kepala, nyeri perut bagian bawah, dan emosi yang lebih besar pada remaja putri yang menderita sindrom pramenstruasi bila dibandingkan dengan herbal komersil dan placebo. Penelitian ini diharapkan dapat melanjutkan mata rantai penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, khususnya dalam pembuatan suplemen dari daun torbangun yang memiliki mutu organoleptik yang baik. Tujuan umum penelitian ini adalah melakukan formulasi minuman suplemen berbahan dasar daun torbangun (Coleus amboinicus Lour) untuk wanita yang menderita PMS (Premenstrual Syndrome). Ada pun tujuan khusus penelitian ini adalah: 1) Mempelajari pembuatan ekstrak serta menentukan ekstrak yang digunakan untuk membuat minuman; 2) Mempelajari pembuatan dan formulasi minuman suplemen daun torbangun; 3) Menentukan tiga formula terpilih minuman suplemen daun torbangun antara gabungan ekstrak daun torbangun, lemon, dan gula pasir; 4) Mengetahui tingkat kesukaan panelis terhadap sifat organoleptik dari minuman yang dihasilkan; 5) Mengetahui sifat fisik dari minuman yang dihasilkan (total padatan terlarut dan viskositas); dan 6) Menganalisis kadar abu, air, pH, serta kandungan Fe dan Ca dari minuman yang dihasilkan. Rancangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah rancangan acak kelompok (RAK). Data organoleptik, sifat kimia, dan sifat fisik yang diperoleh dianalisis dengan sidik ragam menggunakan program SPSS 14 for windows evaluation version. Apabila terdapat perbedaan yang nyata (p<0.05) dilakukan uji lanjut tukey. ...
Keyword: Torbangun leaves, Premenstrual syndrome, Supplement drink, Blanching

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