Judul: Pengaruh Pemberian Ekstrak Okra Hijau dan Okra Ungu (Abelmoschus esculentus L.) terhadap Profil Lipid dan Kadar hs-CRP pada Tikus Model Diabetes yang Diinduksi Streptozotocin
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) merupakan penyakit metabolik yang ditandai dengan hiperglikemia yakni peningkatan kadar glukosa darah yang menyebabkan ketidaknormalan metabolisme karbohidrat, lipid, serta protein yang selanjutnya dapat mengarah pada ketidaknormalan profil lipid atau dislipidemia. Dislipidemia ditandai dengan peningkatan kadar kolesterol total, trigliserida, dan kolesterol LDL serta penurunan kadar kolesterol HDL. Dislipidemia pada kondisi diabetes menjadi contributing factor yang meningkatkan risiko terhadap penyakit kardiovaskuler. Kondisi diabetes juga berkaitan dengan peningkatan kadar high sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) yang merupakan protein penanda (biomarker) yang diproduksi oleh tubuh sebagai respon fisiologis terhadap kondisi inflamasi dan menjadi prediktor penyakit kardiovaskuler (Shike 2005; Mahan dan Escott-Stump 2008). ...
Keyword: 

Judul: Potensi Antidiabetes Ekstrak Okra Ungu (Abelmoschus esculentus L.) pada Tikus Model Diabetes yang Diinduksi Streptozotocin.
Abstrak: Diabetes mellitus (DM) adalah suatu kelompok penyakit metabolik yang ditandai oleh hiperglikemia. Kondisi hiperglikemia merupakan hasil dari kerusakan pada produksi insulin atau aksi insulin dan mengganggu metabolisme karbohidrat, lipid dan protein yang berhubungan dengan komplikasi diabetes jangka panjang. (Oktayoglu et al. 2009; ADA 2010). Hiperglikemia meningkatkan stres oksidatif melalui peningkatan produksi Reactive oxygen species (ROS) melalui rantai transport elektron pada mitokondria yang ditandai dengan perubahan biokimia glukosa dan produk peroksidasi lipid yaitu malondialdehida (MDA) (Gupta et al. 2009; Aouacheri et al. 2014). Okra (Abelmoschus esculentus L) adalah sayuran tropis yang telah dilaporkan memiliki banyak sifat biologis yang penting dan digunakan secara ekstensif dalam pengobatan tradsional terutama diabetes. Okra kaya senyawa flavonoid yang memiliki aktivitas antioksidan yang berperan sebagai free radical scavenger (Adelakun et al. 2011; Liao et al. 2012; Arapitsas et al. 2008). Senyawa kuersetin yang merupakan flavonoid utama pada okra memiliki potensi antidiabetes melalui mekanisme meningkatkan uptake glukosa dijaringan (Prior et al. 2008; Grace et al. 2009), meningkatkan sensitivitas insulin (Liu et al.2010), mencegah peroksidasi lipid (Sabitha et al. 2011; Oboh et al. 2014), proliferasi sel hati dan pankreas dan inhibitor α-glukosidase (Babu et al. 2013). Okra ungu merupakan hasil pengembangan benih unggul tanaman okra dari varietas Zahira diharapkan memiliki kandungan bioaktif lebih tinggi dan dapat diintervensikan dalam pengobatan diabetes. Secara umum penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi ekstrak okra ungu terhadap kadar glukosa darah, MDA hati, dan histopatologi pankreas tikus diabetes yang diinduksi streptozotocin (STZ) dan membandingkan dengan kontrol okra (okra hijau). Desain eksperimental yang digunakan dalam penelitian ini adalah pre and post test controlled group design. Tahap pertama dalam penelitian ini adalah analisis kandungan senyawa bioaktif ekstrak okra. Tahap selanjutnya adalah ekstrak okra diberikan pada kelompok kontrol normal dan tikus diabetes yang diinduksi STZ 50 mg/kgBB selama 14 hari. Tikus Sprague dawley dibagi menjadi enam kelompok: kontrol normal (N), kontrol diabetes (DM), diabetes dengan esktrak okra hijau (EOH) dosis kuersetin 5 mg/kgBB dan 10 mg/kgBB, diabetes dengan ekstrak okra ungu (EOU) dosis kuersetin 5 mg/kgBB dan 10 mg/kgBB. Kadar glukosa darah diukur dengan metode elektrokimia menggunakan glukometer setiap lima hari sekali, berat badan ditimbang setiap tiga hari sekali, kadar MDA diukur dengan melihat reaksi thiobarbituric acid menggunakan spektofotometer, histopatologi pankreas menggunakan pewarnaan imunohistokimia metode indirect. Hasil analisis kandungan bioaktif ekstrak okra menunjukan bahwa nilai IC50, kapasitas antioksidan, senyawa fenolik dan kuersetin esktrak okra ungu lebih tinggi (316.86 ppm; 417.54 mg/100g; 3,60%; 0,45 mg/kgBB) dibandingkan esktrak okra hijau (326.48 ppm; 341,43 mg/100g; 3,58%; 0,27 mg/kgBB). Pemberian EOH I, EOH II, EOU I dan EOU II pada tikus diabetes menunjukan penurunan kadar glukosa darah yang signifikan (115.25 mg/dl; 86 mg/dl; 180 mg/dl; 180.75 mg/dl; 91 mg/dl) dan perbaikan kadar MDA hati yang signifikan (P<0,05). Intervensi ekstrak okra dapat digunakan untuk mempertahankan berat badan. EOU dosis 5 mg/kgBB memberikan pengaruh yang lebih baik dibandingkan kelompok perlakuan lain pada penurunan kadar glukosa darah, kadar MDA hati dan secara efektif memperbaiki kerusakan sel beta akibat induksi STZ serta mampu mengaktifkan sel beta pankreas untuk menghasilkan insulin. Berdasarkan hasil penelitian menunjukan bahwa intervensi ekstrak okra hijau dan ungu berdasarkan kandungan kuersetin memiliki potensi antidiabetes.
Keyword: ekstrak okra, hiperglikemia, malondialdehida, histopatologi pankreas, streptozotocin

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