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: The Effectiveness of White Tea Compared to Green Tea in Lowering Blood Glucose Levels in Prediabetes Mellitus Subjects
Abstrak: Prediabetes mellitus merupakan keadaan kadar glukosa darah tidak cukup tinggi untuk dikategorikan sebagai diabetes mellitus tetapi sudah mendekati angka borderline. Prediabetes ditandai dengan peningkatan kadar glukosa darah puasa 110–125 mg/dL. Secara global individu dengan prediabetes diperkirakan sekitar 300 juta orang. Setiap tahun 4–9 % orang dengan prediabetes akan menjadi diabetes. Upaya yang dapat dilakukan untuk menurunkan prevalensi diabetes mellitus salah satunya ialah dengan mencegah atau memperlambat berubahnya prediabetes menjadi diabetes mellitus, yaitu dengan mengkonsumsi makanan yang dapat mengendalikan kadar glukosa darah seperti teh. Berbagai jenis teh mengandung komponen kimia seperti flavonoid, antosianin, delphinidin, dan katekin yang efektif dalam mengendalikan kadar glukosa darah sebagai antidiabetes. Teh putih dan teh hijau merupakan jenis teh dengan kandungan flavonoid yang kaya dibanding dengan jenis teh lainnya, zat ini kaya akan polifenol, katekin, epikatekin, epigallokatekin, dan epigallokatekin-3-galat. Penelitian mengenai efektivitas teh putih dibandingkan dengan teh hijau dalam menurunkan kadar glukosa darah pada subjek penderita prediabetes mellitus masih belum banyak dilakukan. Penelitian terdahulu yang telah dilakukan banyak menggunakan subjek hewan percobaan, oleh karenanya peneliti tertarik untuk meneliti mengenai efektivitas teh putih dibandingkan dengan teh hijau dalam menurunkan kadar glukosa darah pada subjek prediabetes mellitus. Penelitian ini menggunakan desain paired samples clinical trials design. Penelitian dilaksanakan di wilayah kerja Puskesmas Muara Kelingi Kabupaten Musi Rawas bulan Januari sampai Maret 2023. Kriteria inklusi pada penelitian ini yaitu subjek dengan kadar glukosa darah puasa 110-125 mg/dL, berusia 40 sampai 59 tahun, dan bersedia mengkonsumsi teh putih dan teh hijau selama 28 hari. Kriteria eksklusi pada penelitian ini yaitu subjek yang mengkonsumsi obat – obatan yang dapat menurunkan kadar glukosa darah, dalam kondisi hamil, menopause, merokok, serta memiliki penyakit tidak menular seperti hipertensi, gagal ginjal, dan jantung. Protokol penelitian ini telah disetujui oleh Komisi Etik Universitas Airlangga dengan nomor 215/HRECC.FODM/III/2023. Status gizi subjek diamati dengan menggunakan indikator Indeks Massa Tubuh (IMT). Aktivitas fisik dicatat menggunakan kuisioner sebelum intervensi dan selama intervensi. Data asupan makanan subjek selama intervensi didapat melalui kuesioner food recall 2x24 jam dan food frequency dengan alat bantu booklet foto makanan. Uji aktivitas antioksidan, kadar katekin dan EGCG dilakukan dua kali pengulangan dengan menggunakan metode DPPH dan HPLC. Pengukuran kadar glukosa darah subjek dilakukan pre dan post-intervensi pada masing-masing intervensi teh putih dan teh hijau dengan metode finger prick-capilarry blood samples menggunakan glukometer Easy Touch Device. Sebelum pengambilan darah dilakukan, subjek diharuskan berpuasa selama 8 jam dan hanya boleh mengonsumsi air putih selama waktu tersebut. Pengolahan dan analisis data menggunakan Uji paired sample t-test dan wilcoxon signed rank test. Rata-rata aktivitas antioksidan teh putih lebih kuat secara signifikan (p=0,00) dibandingkan dengan teh hijau, demikian juga kandungan EGCG teh putih lebih besar secara signifikan dibandingkan teh hijau (p=0,002), namun kandungan katekin teh putih tidak berbeda signifikan dibandingkan dengan teh hijau (p=0,726). Rata-rata subjek memiliki status gizi overweight dan tingkat aktivitas fisik ringan. Tidak ada perubahan asupan zat gizi subjek sebelum dan selama intervensi dilakukan (p>0,05). Kecukupan zat gizi subjek juga tidak berbeda secara signifikan (p>0,05) antara sebelum dengan selama intervensi dan antara perlakuan teh putih dengan teh hijau, dengan asupan karbohidrat, lemak, vitamin B12, magnesium, zink dalam kategori cukup, dan vitamin
Keyword: blood glucose levels, effectiveness, green tea, white 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