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 Hati Tikus (Rattus norvegicus) Setelah Pemberian Nanopartikel Magnetik (Fe3O4) Berlapis Kitosan.
Abstrak: Studi morfologi mengenai kemajuan nanopartikel magnetik sangat terbatas. Dewasa ini nanopartikel magnetik telah digunakan sebagai material penghantar obat, agent kontras, dan aplikasi diagnostik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh nanopartikel magnetik berlapis kitosan terhadap struktur hati tikus putih (Rattus norvegicus) dan penyebaran ion besi nanopartikel pada hati. Sebanyak 3 ekor tikus perlakuan diberi injeksi nanopartikel magnetik berlapis kitosan dengan dosis 1 mL/kgBB. Pengamatan mikroskopis dilakukan pada preparat hati yang diwarnai Hematoksilin Eosin dan Prussian Blue. Data dianalisis secara deskriptif serta kualitatif. Gambaran mikroskopis hati pada tikus perlakuan nanopartikel magnetik tidak menunjukan lesio yang signifikan. Hati pada tikus yang diberikan perlakuan hanya menunjukkan gambaran mikrovakuola lemak pada daerah hepatosit. Mikrovakuola lemak pada gambaran mikroskopis adalah normal karena dapat berhubungan dengan metabolisme lemak pada hati. Distribusi ion besi pada vena porta perlakuan dan vena porta kontrol menunjukkan perbedaan yang nyata dengan uji Mann-Whitney (P < 0,05), sementara distribusi partikel besi pada daerah vena sentralis perlakuan dengan vena sentralis kontrol tidak menunjukkan perbedaan yang nyata (P > 0,05). Distribusi partikel besi nanopartikel lebih banyak ditemukan di daerah vena porta dibandingkan pada daerah vena sentralis (P < 0,05) pada hati tikus yang diberikan perlakuan nanopartikel magnetik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan nanopartikel magnetik Fe3O4 dengan dosis 1 mL/kgBB tidak menyebabkan lesio yang signifikan pada hati dan tidak menimbulkan toksisitas. Nanopartikel dengan dosis 1 mL/kgBB dapat digunakan sebagai agen kontras, drug delievery, serta partikel dalam aplikasi biomedis lainnya.
Keyword: nanopartikel magnetik Fe3O4, ion besi, vena porta, vena sentralis, hati

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