Judul: Potensi Nanopartikel Ekstrak Daun Kersen (Muntingia calabura) sebagai Imunomodulator pada Puyuh (Coturnix coturnix Japonica) yang diberi Deksametason
Abstrak: Tujuan penelitian ini mengkaji karakteristik dan potensi nanopartikel daun kersen sebagai imunomodulator pada puyuh yang mengalami stres oksidatif akibat pemberian Deksametason. Pembuatan ekstrak daun kersen menggunakan metode maserasi dan nanopartikel daun kersen menggunakan metode gelasi ionik dengan penyalut kitosan. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan menggunakan puyuh berusia 8 minggu. Penelitian ini terdiri dari 5 kelompok dan masing-masing kelompok terdapat 4 ekor puyuh jantan. Perlakuan yang diberikan A (Kontrol imunosupresan : Deksametason 2.5 mg/Kg BB), C (Deksametason 2.5 mg/Kg BB + Stimuno 0.75 mg/Kg BB), AE (Deksametason 2.5 mg/Kg BB + Nanopartikel ekstrak daun kersen 0.15 mg/Kg BB), BE (Deksametason 2.5 mg/Kg BB + Nanopartikel ekstrak daun kersen 0.075 mg/Kg BB) dan CE (Deksametason 2.5 mg/Kg BB + Ekstrak daun kersen 0.75 mg/Kg BB). Spesifikasi nanopartikel daun kersen menggunakan uji PSA (Particle Size Analyzer). Parameter profil darah yang diamati yaitu jumlah leukosit, differensial leukosit, rasio stres, dan titer antibodi. Nanopartikel ekstrak daun kersen memiliki ukuran partikel 469.16 nm dan indeks polidispersitas sebesar 0.073. Hasil penelitian menunjukan bahwa pemberian nanopartikel ekstrak daun kersen memberikan pengaruh yang signifikan (P<0.05) terhadap peningkatan jumlah leukosit, limfosit, titer antibodi dan penurunan rasio stres pada puyuh setelah induksi dengan Deksametason. Kesimpulan dari penelitian ini nanopartikel ekstrak daun kersen memiliki potensi yang besar sebagai imunomodulator pada puyuh.
Keyword: daun kersen, imunomodulator, nanopartikel, puyuh

Judul: Potensi Nanopartikel Ekstrak Temulawak (Curcuma xanthorrihza Roxb) sebagai Imunomodulator pada Burung Puyuh (Coturnix coturnix Japonica).
Abstrak: Pelarangan Antibiotic Growth Promotor (AGP) pada peternakan unggas menyebabkan permasalahan bagi peternak karena dapat menimbulkan dampak negatif pada produksi hewan dan kesehatan unggas. Tanaman herbal dapat meningkatkan imun burung puyuh, salah satunya adalah temulawak. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui potensi nanopartikel kitosan ekstrak temulawak sebagai imunorestorasi pada burung puyuh yang mengalami imunosupresi akibat pemberian deksametason secara intramuscular. Penelitian ini menggunakan teknologi nanopartikel kitosan dengan metode gelasi ionik sehingga ukuran partikel kitosan dari ekstrak temulawak ini bernilai 474.09 nm. Penelitian ini menggunakan 20 ekor burung puyuh jantan dan dibagi dalam 5 kelompok perlakuan yang terdiri dari kelompok negatif, kelompok positif (imunostimulan 0.75 mg/KgBB), kelompok nanopartikel ekstrak temulawak dosis 1 (0.15 mg/KgBB) dan dosis 2 (0.075 mg/KgBB), serta kelompok ekstrak temulawak (0.75 mg/KgBB). Pemberian perlakuan melalui rute per oral. Peubah yang diamati yakni jumlah dan diferensiasi leukosit, indeks stres, dan titer antibodi. Data yang diperoleh diolah dengan uji one way ANOVA yang kemudian dilanjutkan dengan uji post hoc menggunakan uji duncan. Pemberian ekstrak temulawak dan nanopartikel kitosan ekstrak temulawak dosis 1 dan dosis 2 memberikan perbaikan sistem imun yang signifikan. Dibuktikan dengan peningkatan secara signifikan jumlah leukosit, limfosit, dan monosit yang berbeda secara nyata terhadap kelompok kontrol negatif. Persentase heterofil dan rasio indeks stres mengalami penurunan yang signifikan dan berbeda nyata (P<0.05) terhadap kelompok kontrol negatif. Titer antibodi yang teramati menunjukan kelompok perlakuan nanopartikel ekstrak temulawak dosis 1 dan 2 mengalami peningkatan yang signifikan dan berbeda nyata (P<0.05) terhadap kelompok kontrol negatif.
Keyword: immunomodulators, immunorestoration, ionic gelation nanoparticles, temulawak

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