Judul: Studi Kasus Perubahan Histopatologi Pada Otak Monyet Penderita Diabetik Eksperimental
Abstrak: Studi kasus ini bertujuan untuk mengetahui perubahan histopatologi pada otak satwa primata (M fascicularis) yang digunakan sebagai hewan model pada penelitian diabetes meuitus. Sebanyak 13 otak monyet digunakan dalam penelitian ini. Pengamatan dilakukan secara histopatologi meliputi ensefalitis, perdarahan, meningitis, pembendungan dan hiperlipidemia. Pengamatan dilakukan menggunakan metode skoring. HasiI pengamatan menunjukkan adanya perubahan histopatologi pada sampel otak monyet yang diteliti dengan persentase sebagai berikut : hiperlipidemia (61,5%), pembendungan (53,8%), meningitis (46,2%), perdarahan (38,4%) dan ensefalitis (7,7%). Perubahan-perubahan histopatologis yang terjadi pada otak monyet diabetik eksperimental ini ternyata menunjukkan bahwa ada keterkaitan antara satu perubahan dengan perubahan-perubahan yang lain. Hal ini dapat dilihat dari perubahan histopatologis hiperlipidemia yang dapat mengakibatkan pembendungan dan perdarahan, sedangkan perdarahan itu sendiri dapat mengakibatkan proses meningitis dan ensefalitis. Dari penelitian ini tampak bahwa pada otak monyet diabetes meuitus terlihat adanya perubahan-perubahan histopatologi. Ini membuktikan bahwa otak merupakan salah satu organ yang rentan terhadap kerusakan.
Keyword: 

Judul: Gambaran histopatologi pankreas dan miokardium pada monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) diabetes eksperimental
Abstrak: Penggunaan hewan model dalam penelitian Diabetes Mellitus (DM) dianggap penting karena menyangkut berbagai topik penelitian yang selalu berkembang, seperti aspek genetik, fisiologi, biokimia, anatomi histologi, perkembangan komplikasi, maupun pencegahan dan perlakuan terapi yang lebih baik dan modern. Disamping memberikan beberapa keuntungan seperti hewan mudah didapatkan dan dikembangbiakan dalam waktu yang relatif singkat, hewan model juga mempermudah mempelajari DM dari pada dipelajari secara langsung dari manusia. Menurut laporan O'Brien et al. (1996) dan Yasuda et al. (1988), monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) merupakan subjek yang berharga dalam penelitian etiologi dan komplikasi DM. Dijelaskannya bahwa penampakan klinis DM yang terjadi secara spontan pada monyet ekor panjang hampir sama dengan manusia yang menderita non dependent insulin diabetes mellitus (NIDDM). DM sebagai penyakit endokrin yang paling umum, ditandai dengan kelainan metabolik dan pada waktu yang lama akan mengakibatkan terjadinya berbagai komplikasi antara lain pada mata, ginjal, syaraf dan pembuluh darah. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perubahan organ pankreas dan miokardium pada penyakit ini. Pada kondisi akhir penelitian terhadap monyet ekor panjang (Macaca fascicularis) yang diinduksi dengan diabetogenik alloxan, kami mengevaluasi perubahan histopatologi pankreas dan otot jantung. Kami menemukan bahwa erdapat peningkatan fluktuasi kadar gula darah pada lima ekor hewan model terhadap derajat variasi hiperglikemia (NIDDM vs IDDM). Jumlah sel eksokrin pankreas berkurang dan berubah menjadi jaringan fibrotik. Pulau Langerhans juga mengalami fibroplasia dan dihubungkan dengan pengurangan jumlah sel ẞ di dalamnya. Miokardium mengalami nekrosa, atropi sel, vakuolisasi dan peningkatan Fumlah glikogen dalam sitoplasma.
Keyword: histopatologi pankreas, miokardium

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