Judul: Morfopatologi Mencit (Mus musculus) yang Tidak dan Diberi Paraquat Dosis Berlebih dengan Tinjauan Organ Hati Selama 48 Jam.
Abstrak: Paraquat merupakan herbisida yang berpotensi menyebabkan kematian pada hewan dikarenakan toksisitasnya yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan post mortem pada hewan yang keracunan paraquat dengan menggunakan mencit (Mus musculus) sebagai hewan model. Sebanyak 72 ekor mencit dibagi menjadi dua kelompok sama besar, yaitu kelompok yang dicekok paraquat dosis LD50 berlebih (LD50 paraquat: 120 mg/KgBB) dan ditunggu hingga mati, sedangkan kelompok yang tidak diberi paraquat dieuthanasia melalui dislokasi cervicalis. Pengamatan postmortem, pengukuran suhu dan kelembaban lingkungan dilakukan pada jam ke-0, 1, 2, 4, 6, 8, 12, 16, 20, 24, 36 dan 48 setelah kematian. Hasil pengamatan postmortem menunjukkan bahwa kelompok paraquat lebih cepat menghasilkan bau dan pseudomelanosis pada kulit dan hati, namun lebih lambat didatangi serangga. Vakuolasi hepatosit, dilatasi sinusoid dan kehadiran bakteri pada kelompok paraquat juga lebih cepat terjadi dibandingkan kelompok tanpa paraquat. Perubahan inti hepatosit berupa piknosis, karyolisis dan karyorheksis lebih cepat dan lebih tinggi pada kelompok paraquat. Dengan demikian kadaver mencit kelompok paraquat lebih cepat mengalami dekomposisi dibanding kelompok yang tidak diberi paraquat.
Keyword: hati, herbisida, mencit, paraquat

Judul: Komparasi Morfopatologi Mencit (Mus musculus) yang Tidak dan Diberi Paraquat Dosis Berlebih: Tinjauan Organ Lambung dan Usus Sampai 48 Jam.
Abstrak: Paraquat merupakan salah satu herbisida yang masih digunakan dalam bidang pertanian, namun bersifat toksik sehingga tanpa sengaja dapat menyebabkan kematian hewan domestik maupun liar. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan post mortem hewan yang keracunan paraquat dengan menggunakan mencit sebagai hewan model dengan tinjauan khusus pada organ lambung dan usus. Sebanyak 72 ekor mencit dibagi dalam dua kelompok, yaitu kelompok yang diberi paraquat dosis LD50 berlebih (LD50 paraquat: 120 mg/KgBB) secara intragastrik, dan kelompok yang euthanasia dengan dislokasi cervicalis. Pengamatan post mortem cadaver keseluruhan dan tinjauan lambung dan usus dilakukan pada jam ke -0, 1, 2, 4, 6, 8, 12, 16, 20, 24, 36 dan 48 setelah kematian. Hasil penelitian menunjukkan kelompok paraquat lebih cepat menghasilkan bau dan pseudomelanosis namun lebih lambat didatangi serangga. Patologi anatomi lambung dan usus kelompok paraquat berwarna hijau gelap sedangkan kelompok yang tidak diberi paraquat merah kehitaman. Pembusukan jaringan seperti detached mucosa, penyebaran gas, dan perubahan inti sel lebih cepat terjadi pada kelompok paraquat.
Keyword: lambung, mencit, paraquat, usus

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