Judul: Pengaruh Ekstrak Nutrasetikal Galohgor, Kuersetin, dan Betakaroten terhadap Keadaan Stres Oksidatif dan Histopatologi Hati Tikus Diabetes Melitus Tipe II
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemberian ekstrak galohgor, kuersetin, dan betakaroten pada tikus diabetes terhadap berat badan, kadar malondialdehida (MDA) dengan metode TBARS, dan histopatologi hati dengan pewarnaan Hematoksilin-Eosin (HE). Penelitian ini dilakukan secara in vivo dengan menggunakan tikus yang diinduksi STZ (Streptozotocin) sebagai agen diabetonik. Desain penelitian menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan kelompok perlakuan yang terdiri dari kelompok kontrol, kontrol positif, kontrol negatif, Galohgor 1 (STZ + ekstrak galohgor 370 mg/kg BB), Galohgor 2 (STZ+ ekstrak galohgor 37 mg/kg BB), Kuersetin Q0125, Betakaroten C9750 Sigma®. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan tidak berpengaruh nyata terhadap rata-rata berat badan tikus percobaan selama masa intervensi. Pemberian kuersetin dan betakaroten mampu menurunkan kadar MDA secara signifikan (p<0.05) apabila dibandingkan dengan kontrol negatif. Pemberian ekstrak galohgor belum terbukti dapat menurunkan kadar MDA. Seluruh kelompok perlakuan diabetes menunjukkan gambaran sel hati dalam keadaan normal.
Keyword: Galohgor, histopatologi, MDA hati, tikus diabetes melitus tipe 2

Judul: Peran Ekstrak Nutrasetikal Galohgor Untuk Mengatasi Resistensi Insulin Pada Tikus Diabetes Yang Diinduksi Streptozotocin (Stz)
Abstrak: Diabetes melitus gestasional (DMG) merupakan intoleransi glukosa pada berbagai tingkatan yang terjadi selama kehamilan. Berbagai penelitian menyebutkan prevalensi DMG meningkat tiap tahunnya. DMG pada wanita meningkatkan risiko kematian sebelum kelahiran baik pada ibu dan bayinya dan juga tingkat kesakitan pada ibu dan meningkatkan risiko berkembangnya DM tipe-2 setelah melahirkan. Nutrasetikal Galohgor telah terbukti bermanfaat bagi kesehatan masyarakat terutama dapat menginduksi produksi ASI pada ibu menyusui. Disamping itu, setidaknya 20% dari komposisi Nutrasetikal Galohgor telah terbukti memiliki potensi sebagai antidiabetes. Penelitian ini bertujuan untuk Menganalisis potensi penghambatan enzim α-glukosidase ekstrak Nutrasetikal Galohgor dan mempelajari pengaruh intervensi Nutrasetikal Galohgor terhadap berat badan, glukosa darah, level adiponektin serum dan level glikogen hati pada tikus diabetes yang diinduksi Streptozotocin (STZ). Pada penelitian ini digunakan tikus putih strain Sprague Dawley jantan usia diatas 6 minggu dengan berat badan 180-200 g, tikus pada kelompok diabetes sebelum masa intervensi diinduksi dengan Streptozotocin dosis 40 mg/kg berat badan dan selama 4 minggu diberikan pakan standar serta sukrosa 30% b/v akuades secara ad libitum dan tikus pada kelompok kontrol normal diinduksi dengan Phosphat Buffer Saline (PBS) tanpa pemberian sukrosa. Tikus-tikus tersebut kemudian ditempatkan secara acak kedalam 7 kelompok perlakuan dan diberikan intervensi selama 14 hari menggunakan ekstrak Nutrasetikal Galohgor setara dosis 0.037 g/kg berat badan (Gal1 + STZ) dan dosis 0.37 g/kg berat badan (Gal2 + STZ), β-karoten dosis 0.1 mg/kg berat badan (BCA + STZ), Quercetin dosis 15 mg/kg berat badan (QC + STZ), Metformin dosis 62.5 mg/kg berat badan (Met + STZ), dan tanpa perlakuan intervensi (kontrol + STZ dan kontrol). Kadar glukosa dan berat badan diukur tiap 3 hari sekali dan pada akhir percobaan, adiponektin diukur pada serum darah dan kadar glikogen dengan menggunakan preparat histopat hati. Hasil penelitian ini menunjukkan Nutrasetikal Galohgor memiliki potensi penghambatan enzim α-glukosidase sebesar 1/48 kali dibanding standar (Glukobay). Nutrasetikal Galohgor dapat menurunkan glukosa darah pada tikus diabetes secara signifikan (P<0.05), meningkatkan kadar adiponektin dan kadar glikogen dibandingkan dengan kelompok kontrol diabetes. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Nutrasetikal Galohgor memiliki aktifitas antidiabetes, yang dapat menurunkan kadar glukosa darah pada tikus diabetes yang di induksi Streptozotocin (STZ).
Keyword: diabetes, glukosa, galohgor, sterptozotocin, adiponektin

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