Judul: Daya hambat ekstrak air dan etanol keladi tikus (Tyhonium flagelliforme) terhadap enzim tirosin kinase secara in vitro
Abstrak: Enzim tirosin kinase berperan penting dalam perkembangan sel kanker. Senyawa-senyawa yang dapat menginhibisi aktivitas enzim tersebut mampu menghambat perkembangan sel kanker. Keladi tikus (Typhonium flagelliforme) merupakan salah satu tanaman yang memiliki potensi sebagai tanaman obat kanker. Pada penelitian ini diuji daya hambat ekstrak air dan etanol tanaman keladi tikus terhadap aktivitas tirosin kinase. Ekstrak hasil maserasi keladi tikus (kadar air 6,56%) dalam tiga pelarut, yaitu etanol 70%, air demineralisasi (akuadem), dan air panas menghasilkan rendemen berturut-turut sebesar 1,07, 1,02, dan 1,07%. Penentuan daya inhibisi ketiga ekstrak tersebut ditentukan menggunakan metode ELISA (enzyme linked immunosorbent assay). Hasilnya dibandingkan terhadap genistein sebagai kontrol positif. Pada konsentrasi 300 ppm, genistein memiliki daya hambat terhadap enzim tirosin kinase sebesar 6,71% sedangkan pada konsentrasi 700 ppm sebesar 12,89%. Pada konsentrasi 700 ppm, ekstrak etanol dan air panas memiliki daya hambat masing-masing sebesar 28,49 dan 33,03%. Daya hambat terbesar berasal dari ekstrak akuadem 300 ppm, yaitu sebesar 76,10%. Adanya daya hambat tersebut menunjukkan bahwa keladi tikus berpotensi sebagai obat antikanker.
Keyword: 

Judul: Aktivitas Antitumor Ekstrak Etanol Daun Keladi Tikus (Typhonium flagelliforme) pada Mencit yang Diinduksi dengan 7.12- dimetilbenz(α)anthracene (DMBA).
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari efektivitas ekstrak etanol daun keladi tikus Typhonium flagelliforme sebagai terapi penyakit tumor. Penelitian ini menggunakan enam ekor mencit yang telah diinduksi karsinogen 7.12- dimetilbenz(α)anthracene (DMBA). Mencit dibagi menjadi dua kelompok perlakuan yaitu kelompok yang diberi plasebo (KK) dan kelompok yang diberi ekstrak etanol daun keladi tikus (KE). Pengamatan dilakukan secara makroskopik dan mikroskopik. Massa tumor dari kedua kelompok mencit dikoleksi dan difiksasi dalam Neutral Buffered Formalin (NBF) 10 %. Perlakuan dilanjutkan dengan pembuatan preparat histopatologi yang diwarnai pewarna Hematoksilin- Eosin (HE) dan imunohistokimia menggunakan antibodi proliferating cell nuclear antigen (PCNA) dan Caspase-3. Hasil penelitian menunjukkan gambaran makroskopik permukaan kulit pada daerah tumbuhnya tumor mengalami alopesia, tumbuh benjolan berwarna kemerahan dan keropeng. Kedua kelompok mencit memiliki berat badan dan diameter tumor fluktuatif setiap minggunya. Gambaran mikroskopik menunjukkan benjolan massa tumor yang terbentuk terdiri atas tiga jenis tumor yaitu anaplastic carcinoma (16.7 %), fibrosarcoma (16.7 %) dan squamous cell carcinoma (66.6 %). Ketiga tumor digolongkan dalam diferensiasi baik 33.4 %, diferensiasi sedang 33.4 %, diferensiasi buruk 16.7 %, dan tidak berdiferensiasi 16.7 %. Laju pertumbuhan tumor selaras dengan tingkat diferensiasi. Tumor yang bermetastasis sebanyak 50 % dan tidak bermetastasis sebanyak 50 %. Terdapat penurunan rataan indeks mitosis dan angiogenesis yang nyata (p<0.05) pada kelompok mencit yang diberi ekstrak etanol daun keladi tikus dibandingkan dengan kelompok kontrol. Terdapat perbedaan nilai positivitas dan intensitas warna PCNA dan Caspase-3 yang nyata (p<0.05) pada kelompok mencit yang diberi ekstrak etanol daun keladi tikus dibandingkan dengan kelompok kontrol. Disimpulkan bahwa ekstrak etanol daun keladi tikus dapat menghambat pertumbuhan tumor, dan sediaan ini dapat dikembangkan dan digunakan sebagai bahan terapi tumor.
Keyword: ekstrak etanol, daun keladi tikus, in vivo, mencit, tumor.

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