Judul: Pemberian Logam Mangan Teserap Tubuh Pada Mencit (Mus Musculus) Sebagai Anti Trypanosoma
Abstrak: Mangan merupakan unsur penting yang diperlukan untuk pertumbuhan, perkembangan, dan homeostasis seluler. Trypanosomiasis merupakan penyakit yang menyerang hewan ternak dan hewan domestik yang disebabkan oleh Trypanosoma evansi (T. evansi). T. evansi dapat menginduksi kerapuhan eritrosit sehingga menyebabkan anemia. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh pemberian nano logam Mn pada mencit yang diinfeksi T. evansi. Penelitian ini menggunakan mencit jantan dewasa berumur ± 10 minggu yang dibagi menjadi 5 kelompok : kelompok kontrol infeksi (KP), kelompok kontrol non infeksi (KN) dan kelompok yang diinfeksi T. evansi dan dosis logam bertingkat (Mn 190 mg/Kg BB (MnD1), 380 mg/Kg BB (MnD2), dan 760 mg/Kg BB (MnD3). Parameter yang diamati adalah persentase parasitemia, nilai Packed Cell Volume (PCV), kadar Mn dalam darah dan persentase kematian. Tingkat parasitemia MnD2 lebih rendah dan berbeda nyata dibandingkan dengan kelompok perlakuan MnD1 dan MnD3 (p<0.05). Kematian terjadi pada hewan coba MnD1 dan MnD3 sedangkan pada MnD2 tidak megalami kematian hingga akhir masa pengamatan. Penelitian ini menunjukkan pemberian nano logam Mn dosis 380 mg/Kg bobot badan berpotensi menekan infeksi Trypanosoma pada mencit, menghambat jumlah parasitemia dalam darah serta mampu memperpanjang daya tahan hidup mencit.
Keyword: mangan, nano logam, surra, Trypanosoma evansi

Judul: Gambaran Leukosit Mencit (Mus Musculus) Setelah Pemberian Partikel Nano Logam Mangan (Mn)
Abstrak: Mangan merupakan mineral mikro dalam jumlah yang sangat kecil di dalam tubuh, namun mempunyai peranan esensial untuk kehidupan dan kesehatan. Tujuan penelitian ini yaitu mengkaji pengaruh pemberian partikel nano logam mangan (Mn) terhadap persentase diferensial leukosit mencit (Mus musculus). Hewan coba yang digunakan adalah mencit putih yang diberi partikel nano logam Mn. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap dengan lima ulangan. Mencit dibagi dalam enam kelompok yaitu 1) kontrol negatif atau KN (tidak diberi partikel nano logam), 2) D1 (diberi partikel nano logam Mn dengan dosis 100 mg/kgBb), 3) D2 (diberi partikel nano logam Mn dengan dosis 300 mg/kgBb), 4) D3 (diberi partikel nano logam Mn dengan dosis 500 mg/kgBb), 5) D4 (diberi partikel nano logam Mn dengan dosis 700 mg/kgBb), 6) D5 (diberi partikel nano logam Mn dengan dosis 760 mg/kgBb). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian partikel nano logam Mn secara keseluruhan tidak mempengaruhi persentase jumlah leukosit yang signifikan. Persentase leukosit masih dalam keadaan normal setelah pemberian partikel nano logam Mn.
Keyword: leukosit, logam Mn, mencit

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