Judul: Gambaran albumin, globulin, total protein darah serta histopatologi organ hati, ginjal, pankreas, otak pada ayam broiler akibat pemberian serbuk daun mindi
Abstrak: Tanaman Melia azedarach, yang lebih terkenal di Indonesia dengan sebutan pohon mindi, telah banyak digu- nakan orang baik sebagai makanan ternak maupun sebagai obat tradisional. Hampir seluruh bagian tanaman Melia azedarach dapat digunakan sebagai obat (Keng, 1968). Selain digunakan sebagai obat, beberapa bagian dari tanaman ini mengandung racun dan telah banyak kejadian keracunan pada hewan ternak atau pada manusia. Pada hewan ternak, kasus keracunan yang paling sering adalah pada hewan babi dimana gejala klinis yang terlihat yaitu muntah-muntah, tremor muskular, sempoyongan, koma, konvulsi dan mati. Kematian terjadi kurang dari 24 jam. Sedangkan kasus kematian pada anak-anak terdapat di Afrika yaitu pada anak-anak yang memakan buahnya sebanyak 6 8 butir. Kematian terjadi beberapa hari setelah memakan buah tersebut (Everist, 1974). Pada ayam yang memakan buahnya tidak didapatkan gejala keracunan yang jelas, hanya terlihat nafsu makan berkurang dan sianotis umum. Adapun kandungan kimiawi yang terdapat pada tanaman Melia azedarach yaitu alkaloid azaridin, resin, tannin, melio tannin, asam benzoat dan margosin. Pemeriksaan secara patologi anatomi terlihat ada- nya perdarahan pada usus, hati, paru-paru dan gastro enteritis. Dan secara mikroskopis (Histopatologi) terlihat adanya degenerasi lemak dan perdarahan pada organ hati dan ginjal. Pemberian air gula sangat efektif untuk pengobatan keracunan buah mindi pada anak-anak. Dan sebaiknya anak- anak dilarang memakan buah mindi. Pada hewan ternak lain- nya tidak ada obat yang efektif, untuk itu tindakan yang paling tepat adalah tidak memberikan buah atau daun mindi sebagai makanan pokok dan jangan terlalu banyak…dst
Keyword: 

Judul: Uji bioaktivitas zat ekstraktif dari pohon mindi (Melia azedarach Linn.) menggunakan metode brine shrimp lethality test
Abstrak: Mindi (Melia azedarach L.) merupakan salah satu jenis pohon cepat tumbuh yang dikembangkan untuk hutan rakyat. Kayu mindi banyak digunakan untuk produk mebel, sedangkan daun, kulit, dan akarnya telah digunakan sebagai obat. Penelitian Pisutthanan et al. (2004) melalui uji Brine Shrimp Lethality Test (BSLT) terhadap larva udang Artemia salina Leach menunjukkan bahwa ekstrak etanol kulit mindi berpotensi sebagai bahan antikanker. Oleh karena itu, penelitian mengenai potensi mindi di Indonesia menarik dilakukan mengingat tempat tumbuh, bagian yang digunakan, dan metode ekstraksi mempengaruhi kadar dan bioaktivitas zat ekstraktif. Penelitian ini bertujuan untuk menetapkan Kadar ekstrak bagian kulit, daun, cabang, kayu teras, dan gubal pohon mindi, menguji bioaktivitas ekstrak terhadap larva udang A. salina melalui pengujian BSLT sebagai penduga sifat antikanker, dan melakukan analisis fitokimia secara kualitatif pada ekstrak teraktif. Penelitian ini menggunakan bagian kulit, daun, cabang, kayu teras, dan Subal pohon mindi yang diekstraksi dengan metode maserasi yang menggunakan Belarut organik dengan kepolaran bertingkat yaitu n-heksan, etil asetat, dan metanol. Bioaktivitas zat ekstraktif diuji dengan metode BSLT Meyer et al. (1982). Data bioaktivitas diolah dengan menggunakan analisis probit untuk mendapatkan nilai LC50. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak daun mindi menghasilkan kadar ekstrak tertinggi, diikuti bagian kulit, cabang, kayu gubal, dan teras. Berdasarkan jenis pelarut yang digunakan, ekstrak terlarut etil asetat menghasilkan rata-rata kadar ekstrak tertinggi, diikuti ekstrak terlarut metanol dan n-heksan. Ekstrak bagian kulit mindi dengan pelarut etil asetat memiliki bioaktivitas tertinggi dengan nilai LC50 mencapai 1,09 µg/mL dan tergolong toksik. Hasil pengujian fitokimia menunjukkan bahwa ekstrak kulit etil asetat mindi mengandung senyawa fitokimia utama seperti flavonoid, alkaloid, terpenoid, steroid, triterpenoid, fenolik, dan glikosida. Bogo Kata kunci: ekstraktif, Artemia salina, Mindi (Melia azedarach Linn.)
Keyword: Extractive, Artemia salina, Mindi (Melia azedarach Linn.)

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