Judul: Pengaruh Ekstrak Daun Kersen terhadap Kadar SGOT, SGPT, dan Histopatologi Hati Mencit yang Diinduksi Soft Drink Tinggi Fruktosa
Abstrak: Muntingia calabura L. yang dikenal dengan nama kersen merupakan tumbuhan yang jarang dimanfaatkan dan seringkali terabaikan di Indonesia. Pemanfaatan tumbuhan kersen (Muntingia calabura L.) telah banyak diterapkan diberbagai negara sebagai antiseptik, mengurangi tukak lambung, mengurangi sakit kepala, antioksidan, dan lainnya. Soft drink merupakan minuman berkarbonasi yang memiliki rasa manis karena kandungan HFCS (High Fructose Corn Syrup). Konsumsi soft drink yang berlebihan mampu menyebabkan terjadinya berbagai macam penyakit diantaranya peningkatan kadar gula darah, sindrom metabolik, diabetes mellitus, stres oksidatif dan kerusakan hati. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh pemberian ekstrak daun kersen (Muntingia calabura L.) terhadap kadar SGOT, SGPT, dan gambaran histopatologi hati mencit yang diinduksi soft drink. Ekstrak air daun kersen (Muntingia calabura L.) memiliki aktivitas antioksidan (IC50) sebesar 11.11 ppm, total fenol sebesar 2.19 mgGAE/g, dan total flavonoid sebesar 2.43 mgQE/g. Hasil tersebut menunjukkan bahwa ekstrak air daun kersen mengandung antioksidan yang berpotensi untuk dapat dimanfaatkan. Pemberian soft drink pada mencit menunjukkan bahwa mencit yang diberikan soft drink lebih tinggi asupan minuman per harinya dibandingkan dengan kontrol yang tidak diberikan soft drink. Berat badan mencit yang diberikan soft drink mengalami penurunan berat badan yang signifikan. Hal tesebut diduga karena pengaruh dari soft drink yang mampu meningkatkan stress oksidatif didalam tubuh mencit dan menganggu proses metabolisme zat gizi didalam tubuh mencit. Pengaruh pemberian ekstrak daun kersen pada mencit yang diinduksi soft drink terhadap kadar SGOT dan SGPT menunjukkan bahwa mencit yang diberikan soft drink memiliki kadar SGOT dan SGPT yang paling tinggi dibandingkan dengan perlakuan kontrol dan perlakuan yang diberikan ekstrak daun kersen. Hasil gambaran histopatologi hati mencit juga menunjukkan bahwa perlakuan yang diberikan soft drink memiliki kerusakan sel hati yang paling parah dibandingkan dengan perlakukan kontrol dan perlakuan yang diberikan ekstrak daun kersen. Hal tersebut menunjukkan bahwa soft drink mampu merusak sel hati dan menyebabkan peningkatan kadar SGOT dan SGPT dalam tubuh mencit. Pemberian ekstrak daun kersen menunjukkan kemampuan untuk mengurangi kerusakan sel hati dan menurunkan kadar SGOT serta SGPT didalam tubuh mencit.
Keyword: aktivitas antioksidan, Muntingia calabura L., SGOT, SGPT, soft drink

Judul: Pengaruh Ekstrak Air Daun Kersen terhadap Gambaran Histopatologi Jantung Mencit yang Diberi Minuman Ringan Tinggi Fruktosa
Abstrak: Konsumsi minuman ringan yang berlebihan tidak baik untuk kesehatan karena mengandung high fructose corn syrup (HFCS) yang dapat meningkatkan risiko penyakit jantung. Daun kersen (Muntingia calabura L.) memiliki kandungan fitokimia yang bersifat farmakologis, namun tanaman ini masih jarang digunakan untuk pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengamati pengaruh pemberian ekstrak daun kersen terhadap histopatologi organ jantung pada mencit yang diberi minuman ringan tinggi fruktosa. Sebanyak 25 ekor mencit dibagi menjadi 5 kelompok dengan 5 kali pengulangan. Perlakuan normal (N) diberi pakan dan minuman standar secara ad libitum, kontrol negatif (KN) yang diberi pakan standar dan minuman ringan, dan perlakuan PA, PB, dan PC yang diberi minuman ringan dan ekstrak air kersen dengan dosis masing-masing 1000 mg/kg BB, 1500 mg/kg BB, dan 2000 mg/kg BB. Perlakuan diberikan selama 4 minggu. Pengamatan histopatologi jantung mencit menunjukkan bahwa KN mengalami steatosis dan degenerasi miokardium dengan nilai tertinggi. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa ekstrak air daun kersen dapat menurunkan steatosis dan degenerasi miokardium akibat minuman ringan. Dosis ekstrak air daun kersen yang terbaik untuk meminimalisir lesio-lesio tersebut adalah 1000 mg/kg BB.
Keyword: fruktosa, kersen, Muntingia calabura, minuman ringan

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