Judul: Uji intoksikasi akut fraksi hexan dan etil asetat rimpang kunyit [Curcuma longa Linn.] pada mencit : Kajian histopatologi lambung dan usus
Abstrak: Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui gambaran histopatologi usus dan lambung mencit yang diberi fraksi hexan dan fraksi etil asetat rimpang kunyit dengan cara dicekok menggunakan sonde lambung dan membandingkan intoksisitas akut fraksi hexan ekstrak rimpang kunyit dengan fraksi etil asetat ekstrak rimpang kunyit melalui pengamatan mikroskopis. Sebanyak 45 ekor mencit jantan dan betina dengan umur 2,5 bulan dengan bobot badan antara 22-25 gr dibagi dalam 3 kelompok besar yang terdiri dari kelompok kontrol (tanpa perlakuan), kelompok yang diberi dosis toksik (7,5 g/kgBB, 15 g/kgBB, 30 g/kgBB, 16 g/kgBB) fraksi etil asetat rimpang kunyit dan kelompok yang diberi dosis toksik (7,5 g/kgBB, 15 g/kgBB, 30 g/kgBB, 16 g/kgBB) fraksi hexan rimpang kunyit. Studi histopatologi yang dilakukan dengan cara mengamati sediaan lambung dan usus di bawah mikroskop. Lesio atau kelainan histopatologi yang ditemukan dibandingkan derajat keparahannya antar kelompok perlakuan dan disajikan secara deskriptif. Secara umum hasil pengamatan histopatologi menunjukkan bahwa lambung mengalami penambahan jumlah sel parietal dan sel zimogen; usus mengalami proliferasi sel goblet. Berdasarkan hasil evaluasi histopatologi disimpulkan bahwa fraksi hexan rimpang kunyit lebih toksik daripada fraksi etil asetat rimpang kunyit. Kata kunci : kunyit, lambung, usus, hexan dan etil asetat.
Keyword: Turmeric, Gastric, Intestine, Hexane, Etyl acetate

Judul: Kajian Aktivitas Fraksi Hexan Rimpang Kunyit (Curcuma longa  Linn.) terhadap Proses Persembuhan Luka pada Mencit (Mus  musculus Albinus.)
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui bahan aktif dari fraksi hexan rimpang kunyit dan membandingkan efektifitasnya dengan sediaan komersil terhadap kecepatan persembuhan luka, melalui pengamatan perubahan yang terjadi secara makroskopis dan mikroskopis. Sebanyak 45 ekor mencit digunakan dalam penelitian ini dan dibagi menjadi 3 kelompok, yaitu 15 ekor kontrol positif (memakai sediaan komersial), 15 ekor untuk kontrol negatif (tanpa pengobatan), dan 15 ekor untuk kelompok dengan pemberian sediaan fraksi hexan rimpang kunyit. Kulit di daerah punggung anterior tiap mencit dilukai sepanjang 1,5 cm dan diberi perlakuan sesuai kelompoknya. Dilakukan pengamatan patologi anatomi setiap hari untuk ukuran luka, kelembaban, dan warna luka. Untuk pengamatan histopatologi dilakukan pada hari ke 2, 4, 7, 14, dan 21 dengan melihat menghitung jumlah neutrofil, jumlah neovaskularisasi, persentase reepitelisasi dan persentase luasan kolagen dilakukan dengan perhitungan statistik menggunakan uji sidik ragam (ANOVA) yang dilanjutkan dengan uji wilayah berganda Duncan. Fraksi hexan mengandung senyawa alkaloid, kuinon, dan saponin. Saponin memiliki peran yang besar terhadap proses persembuhan. Sediaan fraksi hexan rimpang kunyit dapat mempercepat proses persembuhan luka dan sediaan hexan dapat menekan jumlah sel radang pada daerah luka, mempercepat proses pertumbuhan neovaskularisasi dan reepitelisasi.
Keyword: 

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