Judul: Pengaruh Berbagai Jenis Teh terhadap Bioavailabilitas Zat Besi.
Abstrak: Salah satu penyebab terjadinya anemia defisiensi besi di Indonesia adalah kebiasaan mengonsumsi makanan yang mengandung zat yang dapat menghambat penyerapan zat besi di dalam tubuh, seperti minum teh pada saat makan atau dalam satu jam setelah makan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi kadar air dan tanin pada teh putih, teh hijau, teh oolong, dan teh hitam, menentukan pengaruh inhibisi dari tanin terhadap bioavailabilitas zat besi, dan menganalisis pengaruh teh putih, teh hijau, teh oolong, dan teh hitam terhadap bioavailabilitas zat besi. Desain penelitian ini adalah penelitian eksperimental yang dilakukan dengan menggunakan suplemen besi (mengandung 250 mg ferrous gluconate dan 50 mg vitamin C per kapsul), teh putih, teh hijau, teh oolong, dan teh hitam. Kadar air pada teh putih, teh hijau, teh oolong, dan teh hitam masing-masing sebesar 6.95%, 9.51%, 6.53%, dan 7.7%. Kadar tanin pada teh putih sebesar 46.040 mg/g, teh hijau sebesar 100.498 mg/g, teh oolong sebesar 85.076 mg/g, dan teh hitam sebesar 65.157 mg/g. Bioavailabilitas zat besi pada kontrol adalah 0.71%, teh putih 0.66%, teh hijau 0.62%, teh oolong 0.63%, dan teh hitam 0.61%. Bioavailabilitas zat besi semua teh tersebut termasuk dalam kategori rendah. Perbedaan bioavailabilitas zat besi teh putih, teh hijau, teh oolong, dan teh hitam dibandingkan kontrol masing-masing sebesar 6.3%, 13.34%, 11.1%, dan 14.47%. Hasil penelitian juga menunjukkan adanya perbedaan kadar air yang signifikan antar jenis teh (p<0.05, r=0.001), perbedaan kadar tanin yang signifikan antar sampel (p<0.05, r=0.001), dan perbedaan bioavailabilitas zat besi yang tidak signifikan antar sampel (p>0.05, r=0.195). Meskipun demikian, penelitian ini telah mampu menunjukkan bahwa semakin tinggi kadar tanin dalam teh, maka bioavailabilits zat besi akan semakin rendah, walaupun tidak signifikan secara statistik.
Keyword: anemia, suplemen besi, penyerapan zat besi, in vitro, dialisis

Judul: Bioavailabilitas zat besi pada beberapa kombinasi sayuran daun hijau dan pangan hewani
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah mempelajari bioavailabilitas zat besi pada sayuran daun hijau dan pangan hewani dan beberapa kombinasi dari jenis-jenis pangan tersebut. Adapun tujuan khususnya adalah: (1) mengetahui bioavailabilitas zat besi tiga jenis sayuran daun hijau yaitu bayam, kangkung dan daun singkong: (2) mengetahui bioavailabilitas zat besi empat jenis pangan hewani yaitu daging ayam, daging sapi, ikan dan telur, (3) mengetahui bioavailabilitas zat besi dari kombinasi masing-masing jenis pangan hewani dalam beberapa taraf dengan ketiga jenis sayuran daun hijau: (4) mengetahui bioavailabilitas zat besi dari kombinasi masing-masing sayuran daun hijau dengan keempat jenis pangan hewani dalam beberapa taraf: (5) mengetahui hubungan beberapa faktor yang berpengaruh terhadap bioavailabilitas zat besi yang dikandung pada bahan pangan tersebut.
Keyword: Iron, Vegetable, Meat

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