Judul: Pengaruh Pemberian Teh Hijau (Camellia sinensis) dengan Variasi Posisi Daun Terhadap Indeks Glikemik Sukrosa
Abstrak: Teh hijau mengandung polifenol yang berpotensi sebagai senyawa anti-diabetik. Kandungan polifenol dan aktivitas antioksidan teh hijau pada bagian pucuk diketahui lebih besar dibandingkan dengan daun pada tangkai di bawahnya. Penelitian ini secara umum bertujuan mempelajari pengaruh variasi posisi daun teh hijau (Camellia sinensis) terhadap respon glikemik pada dewasa normal dan indeks glikemik sukrosa. Desain studi yang digunakan dalam penelitian ini adalah eksperimental dengan variabel uji aktivitas antioksidan, respon glikemik, indeks glikemik dan glucose score. Aktivitas antioksidan diukur dengan menggunakan metode DPPH. Aktivitas antioksidan teh hijau bagian pucuk dan bawah secara berurutan sebesar 17.94 mg AEAC/100 g dan 16.77 mg AEAC/100 g. Indeks glikemik ditentukan dengan melibatkan 10 subjek. Subjek mengonsumsi 3 g teh hijau (bagian pucuk dan bagian bawah) yang dilarutkan dalam 200 mL air suhu 90oC yang ditambah 50 g gula (glukosa dan sukrosa). Sampel darah diambil dengan metode finger-prick capillary blood sample pada menit ke-0, 15, 30, 45, 60, 90, dan 120. Indeks glikemik teh hijau bagian pucuk dengan glukosa, teh hijau bagian pucuk dengan glukosa, dan teh hijau bagian pucuk dengan sukrosa dikategorikan tinggi, sedangkan teh hijau bagian bawah dengan sukrosa dikategorikan sedang. Hasil uji statistik dengan ANOVA pada taraf signifikansi p<0.05 menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara indeks glikemik pada glukosa maupun sukrosa yang ditambahkan dengan teh hijau bagian pucuk dan teh hijau bagian bawah (p>0.05).
Keyword: glukosa, indeks glikemik, respon glikemik, sukrosa, teh hijau

Judul: Studi pengaruh pemberian seduhan teh hijau, teh hitam, teh daun murbei, dan campurannya terhadap kadar glikogen pada hati dan otot tikus yang diinduksi alloksan
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengetahui jenis teh yang efektif dalam meningkatkan kadar glikogen hati dan otot tikus hiperglikemik karena induksi alloksan. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah: menganalisis kandungan EGCG, theaflavin, dan thearubigin pada teh hijau dan teh hitam serta mengetahui jenis teh yang dapat meningkatkan simpanan glikogen pada hati dan otot tikus yang diinduksi alloksan. Bahan utama yang akan digunakan pada penelitian ini adalah teh Camellia sinensis var. Assamica klon Gambung 7 yang diperoleh dari Pusat Penelitian Teh dan Kina (PPTK) Bandung dan daun murbei (Morus kanva) yang diperoleh dari Lembaga Masyarakat di sekitar Hutan (LMDH) Sukamanah, Pangalengan, Bandung. Penelitian ini dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama yaitu pembuatan teh hitam, teh hijau dan teh daun murbei serta analisis kandungan fitokimia teh hijau dan teh hitam. Tahap kedua yaitu intervensi minuman teh pada tikus percobaan yang telah diinduksi dengan alloksan selama 7 dan 15 hari kemudian dibedah untuk dianalisis kadar glikogen hati dan ototnya. Sebanyak 42 ekor tikus jenis Sprague dawley umur 3 bulan digunakan dalam penelitian ini. Semua tikus dipelihara terlebih dahulu kurang lebih 7 hari untuk penyesuaian lingkungan. Tikus dikandangkan dengan pengaturan suhu (220C) dan kelembaban (55%). Ruangan dikontrol dengan siklus 12 jam penerangan dan 12 jam gelap (Kim et al. 2006). Pembuatan teh daun murbei dan teh hijau tidak melalui proses oksidasi enzimatis. Pembuatan kedua jenis teh ini melalui proses pelayuan selama 2-4 menit, penggulungan, dan pengeringan. Pembuatan teh hitam dilakukan melalui proses oksidasi enzimatis. Pembuatan teh hitam ini melalui proses, pelayuan selama 12-14 jam, penggulungan, dan pengeringan. Analisis kandungan epigallochatechin gallat (EGCG) dilakukan pada teh hijau dan teh hitam sedangkan analisis kandungan theaflavin dan thearubigin hanya dilakukan pada teh hitam. Analisis katekin, theaflavin, dan thearubigin berprinsip pada pengekstrakan katekin dengan air mendidih kemudian diekstrak kembali dengan larutan ethyl acetat.
Keyword: Hyperglycemic, Insulin, Glycogen, Green tea, Black tea, mulberry leafs tea

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