Judul: Pengaruh Ekstrak Air Daun Kersen terhadap Gambaran Histopatologi Jantung Mencit yang Diberi Minuman Ringan Tinggi Fruktosa
Abstrak: Konsumsi minuman ringan yang berlebihan tidak baik untuk kesehatan karena mengandung high fructose corn syrup (HFCS) yang dapat meningkatkan risiko penyakit jantung. Daun kersen (Muntingia calabura L.) memiliki kandungan fitokimia yang bersifat farmakologis, namun tanaman ini masih jarang digunakan untuk pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengamati pengaruh pemberian ekstrak daun kersen terhadap histopatologi organ jantung pada mencit yang diberi minuman ringan tinggi fruktosa. Sebanyak 25 ekor mencit dibagi menjadi 5 kelompok dengan 5 kali pengulangan. Perlakuan normal (N) diberi pakan dan minuman standar secara ad libitum, kontrol negatif (KN) yang diberi pakan standar dan minuman ringan, dan perlakuan PA, PB, dan PC yang diberi minuman ringan dan ekstrak air kersen dengan dosis masing-masing 1000 mg/kg BB, 1500 mg/kg BB, dan 2000 mg/kg BB. Perlakuan diberikan selama 4 minggu. Pengamatan histopatologi jantung mencit menunjukkan bahwa KN mengalami steatosis dan degenerasi miokardium dengan nilai tertinggi. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa ekstrak air daun kersen dapat menurunkan steatosis dan degenerasi miokardium akibat minuman ringan. Dosis ekstrak air daun kersen yang terbaik untuk meminimalisir lesio-lesio tersebut adalah 1000 mg/kg BB.
Keyword: fruktosa, kersen, Muntingia calabura, minuman ringan

Judul: Efek Ekstrak Daun Kersen terhadap Gambaran Histopatologi Otak Mencit yang Diberi Softdrink Tinggi Fruktosa.
Abstrak: Softdrink merupakan minuman berkarbonasi yang memiliki rasa manis karena high fructose corn syrup (HFCS) yang terkandung di dalamnya. Tanaman kersen (Muntingia calabura L.) merupakan tanaman tropis yang banyak ditemukan di Indonesia yang mampu bertindak sebagai antioksidan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui lesio histopatologi otak mencit yang diberi softdrink tinggi fruktosa dan mengetahui efek esktrak daun kersen yang berfungsi sebagai neuroprotektor pada otak. Hewan coba yang digunakan pada penelitian ini adalah mencit putih jantan (Mus musculus) sebanyak 25 ekor. Sebanyak 5 perlakuan yang terdiri dari perlakuan normal (N), kontrol negatif (KN), perlakuan A (PA), perlakuan B (PB), dan perlakuan C (PC). Masing-masing dari perlakuan tersebut diintervensikan softdrink dan ekstrak air daun kersen dengan pembagian sebagai berikut, N diberikan pakan dan minuman standar secara ad libitum, KN diberikan pakan standar dan softdrink 7 mL/mencit, PA diberikan pakan standar, softdrink 7 ml/mencit dan ekstrak air daun kersen dengan dosis 1000 mg/kgBB, PB diberikan pakan standar, softdrink 7 mL/mencit, dan ekstrak air daun kersen dengan dosis 1500 mg/kgBB, dan PB diberikan pakan standar, softdrink 7 ml/mencit, dan ekstrak air daun kersen dengan dosis 2000 mg/kgBB. Mencit dipelihara selama 4 minggu lalu dieutanasi menggunakan ketamin dan xylazin dengan dosis 0.2 mL lalu otak mencit diambil untuk dibuat preparat histopatologi. Hasil pengamatan menunjukkan terdapat lesio pada cerebrum dan cerebellum berupa degenerasi sel neuron dan juga terdapat pembuluh darah yang mengalami kongesti. Namun seiring dengan ditingkatkannya dosis pemberian ekstrak daun kersen, jumlah lesio tersebut mengalami penurunan.
Keyword: ekstrak daun kersen, otak mencit, softdrink

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