Judul: Potensi Infusa Kemiri (Aleurites moluccana) sebagai Analgesik dan Stimulator Stamina
Abstrak: Kesehatan merupakan hal penting agar dapat menjalankan aktivitas seharihari. Penurunan kesehatan dan daya tahan tubuh mengakibatkan timbul rasa nyeri serta mudah terserang penyakit. Pengobatan herbal digunakan sebagai pengobatan alternatif yang lebih aman dan terjangkau menggantikan pengobatan nonherbal dari bahan-bahan kimia. Kemiri merupakan salah satu tanaman herbal yang memiliki banyak khasiat dan sering digunakan sebagai pengobatan oleh masyarakat. Penelitian ini bertujuan mempelajari efektivitas infusa kemiri sebagai analgesik dan stimulator stamina dalam berbagai dosis pada mencit. Uji efektivitas analgesik dilakukan dengan menggunakan metode hot water immersion tail-flick test dan uji efektivitas stamina menggunakan metode natatory exhaustion (swimming endurance). Penelitian ini menggunakan 20 ekor mencit jantan yang dikelompokkan menjadi kelompok kontrol dan kelompok perlakuan yang diberi infusa kemiri dengan dosis 1, 2, dan 4 g/kg BB. Setiap kelompok terdiri atas 5 ekor. Data dianalisis menggunakan analysis of variance (ANOVA) kemudian dilanjutkan dengan uji Tukey. Hasil penelitian didapatkan dosis efektif pada uji analgesik adalah 4 g/kg BB sebesar 7.84±0.48 detik dan pada uji stamina adalah 1 g/kg BB sebesar 145.00±20.65 detik. Kesimpulan penelitian ini ialah kemiri memiliki potensi sebagai analgesik dan stimulator stamina alami.
Keyword: analgesik, herbal, infusa, kemiri, stamina

Judul: Efektivitas Sari Buah Jeruk Nipis (Citrus aurantifolia) sebagai Analgesik dan Stimulator Stamina pada Mencit (Mus musculus).
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki keragaman dalam flora dan faunanya. Hal ini ditambah dengan unsur tradisional yang masih kental di Indonesia menyebabkan pemanfaatan tanaman tradisional sebagai bahan obat masih marak digunakan. Jeruk nipis merupakan salah satu tanaman yang banyak digunakan karena umum dijumpai, harganya yang murah, serta mengandung banyak senyawa berkhasiat. Penelitian ini bertujuan untuk menguji potensi jeruk nipis sebagai analgesik dan stimulator stamina. Pengujian analgesik dilakukan dengan metode tail immersion test, sedangkan stimulator stamina menggunakan metode ketahanan berenang. Penelitian ini menggunakan 20 ekor mencit jantan yang diberi sari buah jeruk nipis dengan berbagai dosis, yaitu 0, 1, 2, dan 4 g/kg BB, dengan kelompok 0 menjadi kelompok kontrol. Setiap kelompok perlakuan terdiri atas 5 ekor mencit. Pemberian sari buah jeruk nipis dilakukan secara per oral dalam tiga kali pengulangan dengan selang selama satu hari. Data yang diperoleh dari hasil penelitian dianalisis secara statistik menggunakan analysis of variance (ANOVA) one way dilanjutkan dengan uji Tukey. Hasil penelitian menunjukkan dosis 4 g/kg BB sari buah jeruk nipis menghasilkan efek analgesik serta stimulan yang lebih efektif dibandingkan dengan dosis lainnya. Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa sari buah jeruk nipis dapat digunakan sebagai analgesik dan stimulator stamina alami.
Keyword: analgesik, jeruk nipis, mencit, sari buah, stamina

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