Judul: Diabetes Mellitus Tinajauan Pada Manusia dan Satwa Primata
Abstrak: Diabetes mellitus adalah suatu penyakit kronis yang menyebabkan gangguan pada metabolisme karbohidrat dengan gejalanya yang sangat khas, yaitu adanya hiperglikemia dan glukosuria. Bersamaan dengan gangguan pada metabolisme karbohidrat, juga terdapat gangguan pada metabolisme protein dan lemak, serta gangguan pada keseimbangan elektrolit- elektrolit. Dan sebagai akibatnya bisa terjadi asidosis, dehidrasi, koma dan akhirnya kematian (Haznam, 1976). Faktor-faktor yang dapat menjadi penyebab timbulnya diabetes mellitus, antara lain faktor keturunan, faktor obesitas dan faktor hormonal (Haznam, 1976). Faktor penye- bab utama timbulnya penyakit ini adalah defisiensi insulin secara absolut maupun relatif (Ganong, 1979). Komplikasi yang mungkin terjadi pada penyakit ini adalah aterosklerosis, diabetik retinopati diabetik nefropati infeksi dan komplikasi pada kehamilan (Haznam, 1970). Diabetes mellitus dibedakan atas tipe muda (Insulin Dependent Diabetes Mellitus) dan tipe dewasa (Non Insulin Dependent Diabetes Mellitus) (Fajans, 1981 dalam Howard, 1984). Howard (1972) melaporkan bahwa beberapa kasus diabetes mellitus terjadi spontan pada Prosimian, Ape, Old World Monkey. dan New World Monkey. Sedangkan Stokes (1986) menyatakan bahwa kejadian diabetes mellitus spontan terjadi pada : Macaca nemestrina, Macaca cyclopis, Macaca fascicularis, Macaca mulatta, Macaca radiata, Macaca nigra, Papio hamadrya Papio leucophaeus, Pan troglodytes, Saimiri sciureus dan Urogale everetti. Kejadian diabetes mellitus pada Macaca nigra menunjukkan gejala dan keadaan yang paling mirip dengan manusia (Howard, 1972). ...
Keyword: 

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: 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