Judul: Studi Kasus Perubahan Histopatologi Pada Otak Monyet Penderita Diabetik Eksperimental
Abstrak: Studi kasus ini bertujuan untuk mengetahui perubahan histopatologi pada otak satwa primata (M fascicularis) yang digunakan sebagai hewan model pada penelitian diabetes meuitus. Sebanyak 13 otak monyet digunakan dalam penelitian ini. Pengamatan dilakukan secara histopatologi meliputi ensefalitis, perdarahan, meningitis, pembendungan dan hiperlipidemia. Pengamatan dilakukan menggunakan metode skoring. HasiI pengamatan menunjukkan adanya perubahan histopatologi pada sampel otak monyet yang diteliti dengan persentase sebagai berikut : hiperlipidemia (61,5%), pembendungan (53,8%), meningitis (46,2%), perdarahan (38,4%) dan ensefalitis (7,7%). Perubahan-perubahan histopatologis yang terjadi pada otak monyet diabetik eksperimental ini ternyata menunjukkan bahwa ada keterkaitan antara satu perubahan dengan perubahan-perubahan yang lain. Hal ini dapat dilihat dari perubahan histopatologis hiperlipidemia yang dapat mengakibatkan pembendungan dan perdarahan, sedangkan perdarahan itu sendiri dapat mengakibatkan proses meningitis dan ensefalitis. Dari penelitian ini tampak bahwa pada otak monyet diabetes meuitus terlihat adanya perubahan-perubahan histopatologi. Ini membuktikan bahwa otak merupakan salah satu organ yang rentan terhadap kerusakan.
Keyword: 

Judul: Gambaran Histopatologi Organ Hati Pada Monyet Ekor Panjang (Macaca  Fascicularis)  Diabetik Eksperimental
Abstrak: Diabetes adalah sindrom akibat hiperglikemia kronis disertai dengan gangguan metabolisme karbohidrat, lipid dan protein karena berkurangnya efek insulin. Epidemiologi diabetes di Indonesia mencapai kekerapan 1,4-6%. Melihat tendensi kenaikan kekerapan diabetes secara global terutama akibat peningkatan kemakmuran masyarakat, maka dalam kurun waktu satu atau dua dekade yang akan datang angka kekerapan diabetes meuitus di Indonesia akan meningkat. Mempelajari diabetes meuitus dengan menggunakan hewan model, akan memberikan pengertian yang lebih baik mengenai proses biokimia maupun keterlibatan organ-organ yang sulit dipelajari pada manusia. Berbagai aspek diabetes termasuk di dalamnya genetik, fisiologi, biokimia, perkembangan komplikasi, pencegahan dan perlakuan terapi juga berhasil dimengerti berkat penggunaan hewan model . Pada akhir penelitian diabetik eksperimental monyet ekor panjang yang diinduksi dengan menggunakan auoxan, dievaluasi enam sampel organ hati secara histopatologi. Sampel tersebut dibagi ke dalam tiga ke1ompok hewan percobaan, yaitu kelompok monyet NIDDM (Non insulin dependent diabetes melitus) dengan kisaran kadar gula darah hiperglikemia antara 160-320 mg%, ke1ompok monyet IDDM (insulin dependent diabetes melitus) dengan kadar gula darah >320 mg% dan kelompok monyet kontrolnegatif dengan kadar gula darah <160 mg%. Tujuan pcnelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran histopatologi organ hati pada monyet ekor panjang diabetik eksperimental dengan menggunakan pewarnaan umum Haemoloxylin Eosin (HE) untuk melihat morfologi hati dan pewarnaan khusus Periodic Acid SchifF (PAS) untuk melihat kadar karbohidrat hati (glikogen). Gambaran histopatologi hati monyet ekor panjang (Macaco fascicularis) diabetik eksperimental memperlihatkan perubahan yang sama dengan perubahan yang teljadi pada hati diabetes meuitus manusia, meskipun kerusakan yang terjadi tidaklah bersifat spesifik seperti perlemakan, infiltrasi glikogen dan degenerasi berbutir (doudy sweuing)
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