Judul: Aktivitas Antioksidan Minuman Fungsional Dienkapsulasi Berbasis Ekstrak Daun Kumis Kucing (Orthosiphon aristatus B1. Miq) pada Tikus Diabetes
Abstrak: Diabetes mellitus merupakan penyakit metabolisme kronis yang disebabkan oleh stress oksidatif. Stress oksidatif dapat dicegah dengan adanya aktivitas antioksidan. Antioksidan dapat diperoleh dalam bentuk sintetis maupun secara alami dari tanaman khususnya tanaman rempah dan herbal. Minuman fungsional berbasis ekstrak daun kumis kucing telah dipelajari memiliki aktivitas antioksidan yang tinggi serta berpotensi sebagai anti-hiperglikemik. Minuman tersebut berupa formulasi dengan herbal lainnya seperti jahe, temulawak, kayu secang, jeruk nipis, jeruk purut dan jeruk lemon. Secara in vivo, minuman enkapsulasi memiliki aktivitas anti-hiperglikemik lebih tinggi dibandingkan minuman ready to drink. Akan tetapi, mekanisme minuman fungsional berbasis ekstrak daun kumis kucing yang dienkapsulasi sebagai anti-hiperglikemik belum dipelajari. Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari pengaruh minuman yang dienkapsulasi pada pembentukan malondialdehida secara in vitro dan in vivo pada darah tikus sebagai hasil akhir reaksi lipid peroksidasi. Streptozotocin dengan dosis 45 mg/kg digunakan untuk memperoleh kondisi diabetes pada tikus galur Sprague Dawley. Tikus dibagi menjadi 4 kelompok perlakuan, yaitu: kontrol negatif diabetes (A), kontrol positif diabetes (B), positif diabetes dengan perlakuan mikroenkapsulasi (C) dan nanoenkapsulasi (D). Dilakukan pengamatan terhadap kadar malondialdehida serum darah, glukosa darah dan perubahan berat badan tikus selama 6 minggu perlakuan. Selain itu, uji in vitro dilakukan dengan analisis aktivitas antioksidan berupa penghambatan minuman enkapsulasi terhadap produksi malondialdehida sebagai hasil oksidasi dari asam linoleat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa minuman enkapsulasi mampu menjaga kestabilan kadar MDA, penurunan berat badan serta peningkatan glukosa darah tikus diabetes. Minuman mikroenkapsulasi dan nanoenkapsulasi mampu menekan pembentukan MDA pada darah masing-masing sebesar 36.63% dan 51.95%. Selain itu, minuman mikroenkapsulasi dan nanoenkapsulasi menekan kenaikan glukosa darah masing-masing sebesar 9.89% dan 45.21%. Secara in vitro, minuman mikroenkapsulasi mampu menghambat pembentukan MDA sebesar 5.94% sedangkan minuman nanoenkapsulasi menghambat sebesar 72.16%. Hasil uji in vitro menunjukkan hal yang sama dengan hasil in vivo, dimana minuman nanoenkapsulasi memiliki kemampuan yang lebih baik dalam menghambatan pembentukan MDA.
Keyword: Diabetes mellitus, nanoenkapsulasi, mikroenkapsulasi, lipid peroksidasi, stress oksidatif

Judul: Aktivitas Antihiperglikemik Minuman Effervescent Nanoenkapsulasi Berbasis Ekstrak Daun Kumis Kucing (Othosiphon Aristatus B1. Miq) Pada Tikus Diabetes Yang Diinduksi Streptozotocin
Abstrak: Formula minuman fungsional berbasis daun kumis kucing kaya akan polifenol dan flavonoid yang telah diteliti memiliki aktivitas antioksidan dan antihiperglikemik. Teknologi nanoenkapsulasi telah dipercaya dapat melindungi komponen bioaktif, serta dapat meningkatkan bioavailabilitas. Penelitian bertujuan untuk menginvestigasi kemampuan nanoenkapsulasi dalam meningkatkan bioavailabilitas minuman fungsional berbasis ekstrak daun kumis kucing dan dibandingkan dengan minuman ready to drink maupun mikroenkapsulasi. Pembuatan serbuk nanoenkapsulasi berbasis daun kumis kucing dilakukan dengan metode gelasi ionik dan dikarakterisasi menggunakan PSA, SEM, serta analisis total fenol. Serbuk nanoenkapsulasi dan mikroenkapsulasi dibuat menjadi effervescent. Uji aktivitas antihiperglikemik dilakukan pada tikus jantan galur Sprague Dawley yang diinduksi streptozotocin. Tikus yang telah diabetes, diberi minuman berbasis kumis kucing ready to drink dosis 3.64 mL/200 g bobot badan, minuman mikroenkapsulasi dosis 3.64 mL/200 g bobot badan, minuman nanoenkapsulasi dosis 3.64 mL/200 g bobot badan, dan dosis 7.28 mL/200 g bobot badan selama 14 hari. Paramater yang digunakan dalam pengujian berupa perubahan bobot badan dan jumlah ransum tikus yang dilakukan pada hari -7, 0, 7, dan 14, kadar glukosa darah pada hari ke- 0, 2, 9 dan 16, serta viabilitas pulau Langerhans dan sel beta melalui pewarnaan hematoksilin eosin dan imunohistokimia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa minuman nanoenkapsulasi berbasis ekstrak daun kumis kucing merupakan partikel dengan diameter rata-rata 537.8 nm, berbentuk bulat dan bersifat monodispersi. Seluruh jenis minuman memiliki kemampuan antihiperglikemik, minuman nanoenkapsulasi dosis 3.64 mL/200 g bobot badan memberikan kemampuan paling baik dalam menekan penurunan jumlah ransum dan bobot badan, menurunkan kadar glukosa darah sebesar 18.15 %, dan perlindungan serta regenerasi sel beta dan pulau Langerhans pankreas dengan viabilitas masing-masing sebesar 49.09 % dan 32.50 %. Temuan ini mendukung minuman nanoenkapsulasi berbasis ekstrak daun kumis kucing sebagai pangan baru yang dapat mengendalikan kadar glukosa darah.
Keyword: antihiperglikemik, bioavailabilitas, kumis kucing, minuman fungsional, nanoenkapsulasi

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