Judul: Uji toksisitas akut ekstrak air dan ekstrak etanol 30 dari buah mahkota dewa (Phaleria macrocarpa Scheff.Boerl. pada mencit
Abstrak: Mahkota dewa (Phaleria macrocarpa (Scheff.) Boerl.) merupakan tumbuhan asli Indonesia yang sedang marak digunakan sebagai obat alternatif. Uji toksisitas akut dilakukan sebagai landasan pengembangan mahkota dewa menjadi fitofarmaka. Ekstrak air, ekstrak etanol 30%, dan ekstrak air tanpa pemanasan dari buah mahkota dewa telah diujikan pada 38 ekor mencit yang terbagi atas kelompok kontrol dan kelompok perlakuan. Setiap kelompok perlakuan diberi ekstrak dengan dosis 2500 mg/Kg bobot badan (BB). 12500 mg/Kg BB, dan 25000 mg/Kg BB per oral. Pemberian ekstrak air, ekstrak etanol 30%, dan ekstrak air tanpa pemanasan buah mahkota dewa sebanyak dosis tersebut di atas. tidak menimbulkan kematian pada hewan mencit yang dicobakan dalam jangka waktu 24 jam dilanjutkan sampai 14 hari. Gambaran histopatologis hati, limpa. dan ginjal pada beberapa hewan yang dinekropsi pada umumnya menunjukkan perubahan yang masih dalam tingkat ringan dan bersifat dapat balik. Hal itu terjadi pada kelompok kontrol maupun kelompok perlakuan (P>0.01). Pada dosıs tertinggi yang diperiksa tidak dijumpai adanya perubahan berat yang bersifat permanen seperti nekrosis. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemberian ekstrak sampai dengan dosis 25000 mg/Kg tidak menimbulkan kematian. Oleh karena itu berdasarkan klasifikasi Gleason, ekstrak air dan ekstrak etanol 30% dari buah mahkota dewa pada penelitian ini dikategorikan praktis tidak toksik.
Keyword: 

Judul: The effect of “mahkota dewa” leaf extracts (Phaleria macrocarpa) on the newborne rat cerebrum cells in vitro growth.
Abstrak: Mahkota dewa merupakan salah satu tanaman obat yang dapat mengatasi kanker, kencing manis, hepatitis, asam urat, radang kulit, dan ekzema. Bagian mahkota dewa yang sering digunakan adalah buah dan daunnya. Berdasarkan penelitian, ekstrak daun mahkota dewa bersifat antiproliferatif terhadap sel hati normal. Otak besar merupakan bagian dari otak yang berperan dalam penyimpanan memori. Efek ekstrak daun mahkota dewa terhadap otak besar belum diketahui sehingga dilakukan penelitian untuk mengevaluasi efek ekstrak daun mahkota dewa terhadap pertumbuhan sel-sel otak besar. Penelitian ini dilakukan secara in vitro menggunakan sel-sel otak besar anak tikus (Sprague Dawley) umur tiga hari dalam medium dasar DMEM (Dulbecco’s Modified Eagle’s Medium) yang mengandung NBCS (Newborne Calf Serum) 10% dan gentamisin 50 μg/ml (mDMEM) dengan dan tanpa penambahan ekstrak daun mahkota dewa (MD). Terdapat lima kelompok perlakuan yang terdiri dari kontrol positif (mDMEM+asiaticoside (AC) 30μg/ml), kontrol negatif (mDMEM), konsentrasi 1 (mDMEM+MD 100 ppm), konsentrasi 2 (mDMEM+MD 200 ppm), dan konsentrasi 3 (mDMEM+MD 400 ppm). Kultur dilakukan dalam inkubator CO2 5% dan suhu 37oC selama enam hari. Parameter yang diamati adalah Population Doubling Time (PDT), komposisi sel saraf dan sel glia, serta panjang akson dan dendrit masing-masing berdasarkan penghitungan menggunakan hemositometer, pewarnaan HE, dan pengukuran sel saraf menggunakan mikrometer. Data dianalisis menggunakan uji statistik ANOVA dan Duncan. Hasil penelitian menunjukkan nilai PDT pada medium yang ditambahkan ekstrak daun mahkota dewa 100 ppm, 200 ppm, dan 400 ppm berturut-turut adalah 3,93 ± 0,49hari, 4,33 ± 0,28hari, dan 6,63 ± 1,27 hari, sedangkan nilai PDT pada kontrol positif dan negatif adalah 3,28 ± 0,26hari dan 3,78 ± 0,51hari. Pemberian ekstrak daun mahkota dewa pada medium kultur sel saraf memiliki nilai PDT lebih tinggi dibandingkan kontrol positif dan negatif. Hal ini menunjukkan bahwa pemberian ekstrak daun mahkota dewa pada medium kultur sel saraf dapat menghambat proliferasi sel saraf. Medium yang ditambahkan ekstrak daun mahkota dewa konsentrasi 200 ppm memiliki akson paling panjang yaitu 32,79 ± 8,19 μm, sedangkan dendrit paling panjang pada konsentrasi 400 ppm yaitu 23,25 ± 4,31μm. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ekstrak daun mahkota dewa dapat menghambat proliferasi sel saraf, namun mampu meningkatkan pertumbuhan akson pada konsentrasi 200 ppm dan dendrit pada konsentrasi 400 ppm.
Keyword: 

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