Judul: Profil Hematologi Tikus Betina Kemopreventif Ekstrak Temu Putih dan Daun Mindi yang Diinduksi Karsinogen
Abstrak: Kanker payudara adalah salah satu kanker ganas di dunia yang menyebabkan kematian, terutama pada wanita. Metode pengobatan alternatif yang efektif dianggap penting dalam mencegah dan mengurangi penyakit sejak dini (kemopreventif). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi profil hematologi tikus yang diberikan kombinasi ekstrak herbal temu putih dan daun mindi sebagai kemopreventif terhadap kanker payudara. Tikus Sprague-Dawley dibagi menjadi 5 kelompok perlakuan. Kelompok ini terdiri dari kelompok kontrol (1% pelarut CMC-Na + minyak jagung), kelompok 7,12 Dimetylbenz (α) Anthracene (DMBA) (1% pelarut CMC-Na + DMBA), kelompok dosis herbal I (250 mg/KgBB kombinasi ekstrak herbal + DMBA), kelompok dosis herbal II (500 mg/kgBB kombinasi ekstrak herbal + DMBA), dan kelompok ekstrak (500 mg/kgBB kombinasi ekstrak herbal + minyak jagung). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa nilai hematologi tidak siginifikan (P>0.05) antar kelompok. Meskipun ditemukan adanya indikasi keberhasilan sediaan herbal dalam menurunkan aktivitas fagositosis benda asing melalui parameter monosit. Hal ini dapat diartikan bahwa pemberian ekstrak herbal dan induksi DMBA tidak mempengaruhi fungsi hematologi pada tikus coba dan tidak menjadi salah satu pembeda latar belakang data pada studi ini.
Keyword: kanker payudara, hewan model, hematologi, terapi herbal

Judul: Diferensial Leukosit pada Tikus Betina Kemopreventif Ekstrak Temu Putih dan Daun Mindi yang Diinduksi Karsinogen
Abstrak: Kanker payudara adalah proliferasi sel yang abnormal pada jaringan payudara,sehingga membentuk benjolan atau kebengkakan. Sel-sel tersebut akan berkembang dengan cepat dan menyebabkan kerusakan pada sel lainnya. Sejauh ini, pengobatan kanker payudara masih menggunakan kemoterapi dengan obatobatan yang memiliki efek samping terhadap organ tubuh lainnya . Tanaman herbal dapat dijadikan sebagai salah satu cara alternatif untuk mencegah dan membunuh sel kanker. Tanaman herbal juga diketahui relatif lebih aman dan tidak berpengaruh pada sel-sel normal. Hewan model kanker pada penelitin ini untuk pengujian obat terutama obat dari senyawa alami seperti herbal. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur jumlah rataan diferensial leukosit pada hewan tikus model kanker payudara yang diberikan herbal temu putih dan daun mindi. Tikus Sprague-Dawley dibagi menjadi 5 kelompok perlakuan, terdiri dari kelompok kontrol (1% pelarut CMC-Na dan minyak jagung), 7,12 dimetylbenz (α) anthracene (DMBA) kelompok (1% pelarut CMC-Na dan DMBA), kelompok dosis herbal I (ekstrak herbal 250 mg / KgBB dalam pelarut CMC-Na 1% dan DMBA), kelompok dosis herbal II (ekstrak herbal 500 mg / kgBB dalam pelarut CMC-Na 1% dan DMBA), dan kelompok ekstrak (ekstrak herbal 500 mg / kgBB dalam 1% CMC- Pelarut Na dan minyak jagung). Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa nilai diferensial leukosit tidak berbeda nyata pada semua kelompok perlakuan.Hal ini dapat diartikan bahwa pemberian DMBA,temu putih dan daun mindi tidak mempengaruhi parameter diferensial leukosit.
Keyword: Kanker payudara, DMBA, temu putih, daun mindi, diferensial leukosit

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