Judul: Parasitemia dan gambaran darah mencit yang diinfeksi Trypanosoma evansi setelah pemberian partikel nano logam kobalt
Abstrak: Kobalt adalah mineral yang penting untuk maturasi eritrosit dan menstimulasi eritropoiesis. Trypanosomias merupakan penyakit yang menyerang hewan ternak dan hewan domestik yang disebabkan oleh Trypanosoma evansi (T. evansi). T. evansi dapat menginduksi kerapuhan eritrosit dan anemia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian nano logam Co pada mencit yang diinfeksi T. evansi. Penelitian ini menggunakan mencit jantan dewasa berumur ± 10 minggu yang dibagi 5 kelompok perlakuan yaitu kelompok kontrol infeksi (KP), kelompok kontrol non infeksi (KN) dan kelompok yang diinfeksi T. evansi dan dosis logam bertingkat (Co 190 mg/kg bobot badan (D1), 380 mg/kg bobot badan (D2), dan 760 mg/kg bobot badan (D3). Parameter yang diamati adalah, persentase parasitemia, nilai PCV, kadar Co dalam darah, dan mortalitas. Tingkat parasitemia D1 lebih tinggi secara nyata dibandingkan dengan KN (p<0.05). Terjadi penurunan pada nilai PCV pada semua perlakuan yang diinfeksi T. evansi. Adapun kadar Co dalam darah mengalami fluktuasi dari hari ke-0 sampai hari ke-7. Kematian terjadi pada hari ke-7 pada hewan coba D1, sedangkan D2 dan D3 telah menyebabkan kematian hewan coba dari hari ke-4. Penelitian ini menunjukkan pemberian nano logam Co belum memberikan efek anti T. evansi. Penelitian efektifitas Co terhadap T. evansi dengan formulasi lain dapat dilakukan lebih lanjut.
Keyword: Cobalt, Nano metal, Surra, Trypanosoma evansi, Trace element

Judul: Differensial Leukosit Darah Mencit Yang Diinfeksi Trypanosoma Evansi Setelah Pemberian Partikel Nano Logam Mangan (Mn) Atau Kobalt (Co)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui differensial leukosit darah mencit yang diinfeksi Trypanosoma evansi setelah pemberian partikel nano logam Mangan (Mn) atau Kobalt (Co). Penelitian menggunakan mencit strain DDY jantan dewasa yang dibagi 8 kelompok perlakuan yaitu kelompok kontrol infeksi (KP), kelompok kontrol non infeksi (KN) dan kelompok yang diinfeksi Trypanosoma evansi dan dosis logam bertingkat (Mn D1, Mn D2, Mn D3, Co D1, Co D2, dan Co D3). Hasil penelitian menunjukkan pada hari ke-14, persentase neutrofil mengalami peningkatan dan menunjukkan perbedaan nyata lebih tinggi terhadap kelompok KN (P<0.05). Pada hari ke 7, mencit pada kelompok KP mengalami kematian. Pada hari 4, mencit pada kelompok Co D2 dan Co D3 mengalami kematian. Pada hari ke-14 semua kelompok perlakuan menunjukkan penurunan rata-rata eosinofil. Pada hari ke-14, kelompok perlakuan Mn D2 dan Mn D3 menunjukkan penurunan persentase limfosit. Pada hari ke-14 kelompok perlakuan Mn D1, Mn D2, dan Co D1 mengalami peningkatan persentase monosit. Rata-rata persentase neutrofil dan monosit mengalami peningkatan, sedangkan eosinofil dan limfosit mengalami penurunan.
Keyword: differensial leukosit, kobalt, mangan, partikel nano logam

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