Judul: Uji In vivo Nanopartikel Magnetik Berlapis Kitosan pada Profil Darah Tikus.
Abstrak: Penggunaan nanopartikel magnetik besi oksida (Fe3O4) sebagai penghantar obat masih terus dikaji, terutama mengenai toksisitas dan efek sampingnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh nanopartikel magnetik yang dilapisi kitosan terhadap profil darah tikus. Penggunaan nanopartikel besi oksida (5 g/ml/KgBB) terhadap tikus jantan dewasa menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan nyata antara perlakuan dan kontrol, baik terhadap hematologi dasar, kimia darah, maupun fragilitas membran eritrosit. Hal ini mengindikasikan bahwa nanopartikel magnetik berlapis kitosan tidak memicu respon stres seluler. Stabilitas kemagnetan darah yang dianalisis dengan VSM (Vibrating Sample Magnetometer) juga menunjukkan bahwa nanopartikel magnetik terdeteksi dalam darah dan cenderung menurun jumlahnya setiap waktu, sehingga diduga bahwa nanopartikel tersebut dapat didegradasi tubuh atau telah terdistribusi ke dalam organ tubuh. Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa nanopartikel besi oksida tidak bersifat toksik dan berpotensi sebagai penghantar obat, agen pengontras, dan aplikasi biomedis lainnya.
Keyword: besi oksida, nanopartikel magnetik, profil darah

Judul: Gambaran Histopatologi Jantung Tikus (Rattus norvegicus) Setelah Diinjeksi Nanopartikel Magnetik (Fe3O4) Berlapis Kitosan
Abstrak: Banyak nanopartikel yang digunakan dalam bidang biomedis salah satunya sebagai agen penghantaran obat ke organ tertarget (drug targeting). Penggunaan nanopartikel yang banyak dikaji adalah nanopartikel magnetik (Fe3O4). Tujuan penelitian ini adalah mengetahui distribusi nanopartikel magnetik berlapis kitosan di dalam jantung dan perubahan histopatologi jantung yang diakibatkan oleh adanya nanopartikel magnetik. Sampel organ yang digunakan adalah jantung berasal dari tikus yang telah diinjeksi nanopartikel magnetik berlapis kitosan secara intravena setelah 28 hari. Sampel organ dibuat preparat histologi dengan pewarnaan Hematoksilin-Eosin (HE) dan Prussian Blue. Penggunaan nanopartikel magnetik berlapis kitosan menunjukan tidak ada perubahan patologi terhadap jantung. Berdasarkan pewarnaan H&E, organ jantung tidak mengalami kerusakan dan sel otot jantung masih dalam keadaan normal. Penyebaran besi di dalam organ dideteksi menggunakan pewarnaan Prussian Blue dan dinilai menggunakan skoring kemudian diuji menggunakan statistika nonparametrik (Uji Mann- Whitney). Endapan besi di dalam jantung yang diberi perlakuan nanopartikel magnetik berlapis kitosan lebih banyak dibandingkan dengan kontrol (p < 0.05; berbeda nyata). Penyebaran ion besi lebih banyak di daerah yang dekat dengan pembuluh darah (radius < 100 μm). Berdasarkan penelitian ini, nanopartikel magnetik (Fe3O4) berlapis kitosan tidak bersifat toksik, tidak menimbulkan kerusakan pada jantung, dan dapat digunakan sebagai pengantar obat ke organ tertarget.
Keyword: nanopartikel magnetik (Fe3O4), histopatologi, jantung, kitosan

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