Judul: Efek Senyawa Katekin pada Teh Hijau (Camellia sinensis) terhadap Peningkatan Kinerja Memori dan Neurogenesis
Abstrak: Daerah otak yang paling aktif mengalami neurogenesis adalah hipokampus. Neurogenesis dapat ditingkatkan dengan pemberian suatu seyawa aktif. Salah satu tanaman yang berpotensi meningkatkan neurogenesis hipokampus adalah teh hijau (Camellia sinensis). Katekin merupapakan flavonoid yang paling penting pada teh hijau. Penelitian ini bertujuan menguji efek senyawa katekin dari teh hijau terhadap peningkatan kinerja memori dan neurogenesis pada hipokampus. Penelitian ini terdiri atas 3 kelompok. Kelompok kontrol, kelompok yang diberikan katekin berdosis 2.6 mg/kg BB, dan kelompok yang diberikan katekin 5.2 mg/kg BB selama 30 hari. Setelah pemberian perlakuan, analisis terhadap kinerja memori dilakukan menggunakan Y-maze Alteration Test. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa pemberian senyawa katekin dapat mempengaruhi kinerja memori spasial pada mencit secara signifikan. Senyawa katekin dalam dosis rendah mampu meningkatkan persentase densitas neural progenitor cells (NPC) dan kedua dosis mampu menurunkan persentase densitas sel apoptosis di wilayah dentate gyrus (DG) hipokampus.
Keyword: Memori spasial, neural progenitor cells, senyawa katekin, Y-maze Alteration Test, sel apoptosis

Judul: Potensi Ekstrak Tanaman Herbal Terhadap Peningkatan Kinerja Memori Otak dan Neurogenesis Sel Punca Hippocampus
Abstrak: Tanaman herbal menjadi salah satu pengobatan alternatif untuk kebutuhan tubuh manusia, selain mudah untuk diolah, ketersediaan berbagai jenis tanaman herbal sangat banyak di Indonesia. Salah satu manfaat tanaman herbal bagi manusia yaitu untuk meningkatkan kecerdasan dan daya ingat otak, karena kecerdasan dan daya ingat merupakan komponen penting untuk menunjang proses pembelajaran bagi kehidupan manusia dan hewan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengetahui adanya efek pemberian ekstrak daun bayam merah, kemangi, teh hijau, Ginkgo biloba dan pegagan terhadap peningkatan kinerja memori dan perkembangan sel punca hippocampus pada mencit (Mus musculus) galur DDY. Bahan tanaman herbal diolah menjadi simplisia kering, kemudian dilarutkan dengan air destilata. Sediaan ekstrak tanaman herbal diberikan secara pre-oral dengan dosis masing-masing perlakuan 130 mg/kgBB mencit selama 30 hari. Tingkat kinerja memori otak diukur dengan perolehan waktu tercepat untuk mencit menemukan makanan pada salah satu lengan alat Y-arm maze pada uji 24 jam dan 72 jam. Tingkat neurogenesis sel hippocampus diamati berdasarkan kerusakan sel gyrus dentatus dan piramidal CA hippocampus menggunakan metode pewarnaan hematoksilin-eosin, sedangkan jumlah sel neuron diamati menggunakan metode pewarnaan Bielschowskys Silver Stain. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa ekstrak daun bayam merah dan ekstrak Ginkgo biloba berpotensi meningkatkan kinerja memori otak berdasarkan uji perilaku pada alat Y-arm maze dan secara uji pra-klinis dapat memperbaiki kerusakan sel, meningkatkan neurogenesis, serta meningkatkan panjang dendrit sel neuron di gyrus dentatus dan piramidal CA hippocampus.
Keyword: hippocampus, DDY strain, Y-arm maze, neurogenesis, dentatus gyrus, pyramidal CA

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