Judul: Efektivitas Pemberian Seduhan Teh Hitam, Teh Hijau (Camelia sinensis var. assamica), Teh Daun Murbei (Morus kanva) dan Campurannya dalam Aktivitas Hiploglikemik pada Tikus (Rattus norvegicus) Diabetes
Abstrak: Diabetes melitus adalah penyakit degeneratif yang angka kejadiannya cukup tinggi di berbagai negara dan merupakan salah satu penyakit yang menjadi masalah kesehatan masyarakat. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mengendalikan diabetes mellitus, diantaranya dengan mengembangkan minuman fungsional yang mempunyai khasiat antidiabetes, salah satunya yang banyak diteliti adalah khasiat dari daun teh dan daun murbei. Penelitian betujuan untuk melihat efektifitas teh hitam, teh hijau, teh daun murbei dan campurannya dalam pengendalian kadar glukosa darah dalam rangka pencegahan penyakit DM.
Keyword: 

Judul: Pengendalian Kadar Glukosa Darah oleh Teh Hijau dan atau Teh Daun Murbei pada Tikus Diabetes
Abstrak: Diabetes mellitus adalah penyakit degeneratif yang angka kejadiannya cukup tinggi di berbagai negara dan merupakan salah satu penyakit yang menjadi masalah kesehatan masyarakat. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mengendalikan diabetes mellitus, diantaranya dengan mengembangkan minuman fungsional yang mempunyai khasiat antidiabetes, salah satunya yang banyak diteliti adalah khasiat dari daun teh dan daun murbei. Tujuan dari penelitian ini adalah a) Menganalisis pengaruh pemberian seduhan teh hijau, teh daun murbei dan campurannya terhadap kadar glukosa darah tikus diabetes mellitus selama 120 menit pengamatan dan b) Menganalisis pengaruh pemberian seduhan teh hijau, teh daun murbei dan campurannya terhadap kadar glukosa darah tikus diabetes mellitus selama 16 hari pengamatan. Penelitian dibagi dalam empat tahapan penelitian: Tahap 1) Teh daun murbei dan campuran teh hijau+teh daun murbei dianalisa kandungan kimianya yang meliputi kadar air, ekstrak air, kadar abu, abu tak larut asam, abu larut dalam air, alkalinitas, kadar serat, teaflavin, tannin, dan kafein. Tujuan pada tahap ini adalah untuk mendapatkan bahan baku minuman yang terbaik. Tahap 2) Penetuan kurva turnover glukosa darah tikus normal. Sebanyak 5 ekor tikus normal dipuasakan selama 24 jam. Pengukuran kadar glukosa darah dilakukan pada 0 menit (baseline) 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120, 135, dan 150 menit setelah mengkonsumsi ransum. Tahap 3) Sebanyak 20 ekor tikus diabetes mellitus, kemudian dibagi dalam 4 kelompok, masing-masing dipuasakan selama 4 jam. Kelompok pertama sebanyak 5 ekor diberi air minum dalam kemasan; kelompok kedua sebanyak 5 ekor diberi teh hijau; kelompok ketiga sebanyak 5 ekor diberi teh daun murbei, kelompok keempat sebanyak 5 ekor diberi campuran teh hijau+teh daun murbei. Dosis yang diberikan: 1 ml/100g BB untuk setiap minuman yang diberikan dengan cara dicekok. masing-masing disertai pemberian ransum ad libitum. Waktu untuk pemeriksaan kadar glukosa darah tikus dilakukan berdasarkan hasil penelitian tahap kedua. Tahap 4) masingmasing kelompok tikus tetap diberi ransum sampai 16 hari. Pencekokan minuman dilakukan setiap hari. Pengukuran glukosa darah dilakukan setiap empat hari yaitu: pada hari ke 0, 4, 8, 12, dan 16. Pengukuran glukosa darah dilakukan sebelum pemberian cekok hari berikutnya. Setiap hari dilakukan penimbangan terhadap ransum dan dua kali sehari dilakukan penimbangan berat badan tikus. Tahap 3 dan 4 untuk melihat pengaruh minuman terhadap penurunan kadar glukosa darah.
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