Judul: Profil Hematologi Tikus Betina Kemopreventif Ekstrak Temu Putih dan Daun Mindi yang Diinduksi Karsinogen
Abstrak: Kanker payudara adalah salah satu kanker ganas di dunia yang menyebabkan kematian, terutama pada wanita. Metode pengobatan alternatif yang efektif dianggap penting dalam mencegah dan mengurangi penyakit sejak dini (kemopreventif). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi profil hematologi tikus yang diberikan kombinasi ekstrak herbal temu putih dan daun mindi sebagai kemopreventif terhadap kanker payudara. Tikus Sprague-Dawley dibagi menjadi 5 kelompok perlakuan. Kelompok ini terdiri dari kelompok kontrol (1% pelarut CMC-Na + minyak jagung), kelompok 7,12 Dimetylbenz (α) Anthracene (DMBA) (1% pelarut CMC-Na + DMBA), kelompok dosis herbal I (250 mg/KgBB kombinasi ekstrak herbal + DMBA), kelompok dosis herbal II (500 mg/kgBB kombinasi ekstrak herbal + DMBA), dan kelompok ekstrak (500 mg/kgBB kombinasi ekstrak herbal + minyak jagung). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa nilai hematologi tidak siginifikan (P>0.05) antar kelompok. Meskipun ditemukan adanya indikasi keberhasilan sediaan herbal dalam menurunkan aktivitas fagositosis benda asing melalui parameter monosit. Hal ini dapat diartikan bahwa pemberian ekstrak herbal dan induksi DMBA tidak mempengaruhi fungsi hematologi pada tikus coba dan tidak menjadi salah satu pembeda latar belakang data pada studi ini.
Keyword: kanker payudara, hewan model, hematologi, terapi herbal

Judul: Profil Ureum dan Kreatinin pada Tikus Pemberian Kemopreventif Ekstrak Temu Putih dan Daun Mindi yang Diinduksi Karsinogen.
Abstrak: Salah satu penyakit yang berkembang dan mematikan di Indonesia maupun dunia yaitu kanker payudara. Berbagai macam pengobatan kanker payudara seperti kemoterapi, radiasi serta operasi memiliki kekurangan dan efek samping. Salah satu alternatif untuk mengatasi dampak dari metode pengobatan tersebut menggunakan obat herbal sebagai terapi untuk penyakit kanker. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui profil ginjal melalui kadar ureum dan kreatinin pada hewan coba yang diberikan kombinasi ekstrak herbal sebagai agen kemopreventif pada tikus yang diinduksi dengan senyawa karsinogen DMBA. Penelitian ini menggunakan 15 ekor tikus betina Sprague Dawley dan dikelompokkan dalam 5 kelompok. Kelompok I sebagai kontrol normal, diberikan pelarut CMC-Na 1% dan minyak jagung. Kelompok II sebagai kelompok DMBA yang diberikan pelarut CMC-Na 1%, minyak jagung dan DMBA 20 mg/kgBB. Kelompok III sebagai dosis 1 (250mg/kgBB), diberikan pelarut CMC-Na 1%, minyak jagung, DMBA 20 mg/kgBB, dan ekstrak. Kelompok IV sebagai dosis 2 (500mg/kgBB), pelarut CMC-Na 1%, minyak jagung, DMBA 20 mg/kgBB, dan ekstrak. Kelompok V sebagai kontrol ekstrak (500mg/kgBB), diberikan campuran ekstrak dalam pelarut CMC-Na 1% dan minyak jagung. Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya perbedaan yang nyata antara kelompok perlakuan terhadap parameter yang diuji. Penelitian ini menunjukkan tidak ada perbedaan nyata pada profil ginjal antara kelompok perlakuan DMBA, dosis 1, dosis 2, dan ekstrak yang diberikan pada tikus model kanker payudara. Meskipun tidak signifikan, nilai ureum pada perlakuan dosis herbal 2 diperoleh hasil terendah yang mengidentifikasikan adanya penurunan kerusakan ginjal. Interaksi obat herbal dapat bersifat sinergis dengan tidak memberikan efek yang merugikan pada ginjal. Hasil yang tidaksignifikan menunjukkan bahwa hewan model kanker payudara yang diinduksi DMBA pada studi ini memiliki potensi sebagai model yang baik melalui berkurangnya keragaman latar belakang hewan model tersebut.
Keyword: Daun Mindi, Profil Ureum dan Kreatinin, Temu Putih, Tikus

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