Judul: Pengaruh Ekstrak Nutrasetikal Galohgor, Kuersetin, dan Betakaroten terhadap Keadaan Stres Oksidatif dan Histopatologi Hati Tikus Diabetes Melitus Tipe II
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemberian ekstrak galohgor, kuersetin, dan betakaroten pada tikus diabetes terhadap berat badan, kadar malondialdehida (MDA) dengan metode TBARS, dan histopatologi hati dengan pewarnaan Hematoksilin-Eosin (HE). Penelitian ini dilakukan secara in vivo dengan menggunakan tikus yang diinduksi STZ (Streptozotocin) sebagai agen diabetonik. Desain penelitian menggunakan Rancangan Acak Kelompok dengan kelompok perlakuan yang terdiri dari kelompok kontrol, kontrol positif, kontrol negatif, Galohgor 1 (STZ + ekstrak galohgor 370 mg/kg BB), Galohgor 2 (STZ+ ekstrak galohgor 37 mg/kg BB), Kuersetin Q0125, Betakaroten C9750 Sigma®. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan tidak berpengaruh nyata terhadap rata-rata berat badan tikus percobaan selama masa intervensi. Pemberian kuersetin dan betakaroten mampu menurunkan kadar MDA secara signifikan (p<0.05) apabila dibandingkan dengan kontrol negatif. Pemberian ekstrak galohgor belum terbukti dapat menurunkan kadar MDA. Seluruh kelompok perlakuan diabetes menunjukkan gambaran sel hati dalam keadaan normal.
Keyword: Galohgor, histopatologi, MDA hati, tikus diabetes melitus tipe 2

Judul: Pengaruh Pemberian Produk Galohgor Terhadap Asupan Antioksidan dan Penanda Stres Oksidatif Penderita Diabetes Melitus Tipe 2
Abstrak: Hiperglikemi kronis pada penderita diabetes melitus tipe 2 akan meningkatkan terbentuknya radikal bebas. Peningkatan radikal bebas dalam tubuh yang tidak disertai asupan antioksidan yang cukup akan menimbulkan stres oksidatif. Galohgor termasuk nutrasetikal yang telah diteliti memiliki berbagai manfaat kesehatan khususnya bagi penderita DM tipe 2. Galohgor signifikan menurunkan kadar glukosa darah tikus diabetes (Firdaus et al. 2016). Galohgor juga secara signifikan dapat meningkatkan antioksidan endogen Superoksid Dismustase (SOD) dan menurunkan kadar Malondialdehyde (MDA) plasma tikus (Leatemia 2010). Galohgor mengandung antioksidan alami antara lain vitamin C, karotenoid, vitamin E, senyawa fenol dan β-karoten (Masruroh 2004; Roosita 2014). Tujuan penelitian ini untuk menganalisis efek intervensi produk galohgor berupa cookies dan minuman instan galohgor terhadap asupan dan aktivitas antioksidan serta penanda stres oksidatif penderita DM tipe 2. Penelitian ini menggunakan desain Randomized Controlled Trial (RCT) dengan rancangan pre-post controlled design yang dilakukan di Bogor, Jawa barat selama 38 hari. Sebanyak 18 orang dipilih berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi. Kriteria inklusi untuk sampel yaitu penderita DM tipe 2 dengan diagnosa dokter, usia 40- 65 tahun, laki-laki atau perempuan yang sudah menopause, mengonsumsi satu jenis obat DM, tidak menjalani terapi insulin dan bersedia berpartisipasi dalam penelitian ini dengan mengisi informed consent. Kriteria eksklusi adalah kadar GDP sebelum intervensi < 126 mg/dl, mengalami obesitas grade II (IMT > 30 kg/m2), dan mengalami komplikasi kronis. Subjek yang terpilih dikelompokkan menjadi kelompok intervensi dan kontrol, dengan jumlah masing-masing kelompok 9 orang. Kelompok intervensi diberikan cookies dan minuman instan mengandung galohgor (masing-masing produk mengandung 1 gram galohgor/hari/takaran saji), sementara itu kelompok kontrol diberi cookies dan minuman instan tanpa galohgor yang disediakan oleh tim penelitian payung Roosita et al. (2016). Subjek diberi cookies dengan takaran saji 24 gram/hari, sedangkan minuman instan diberikan dengan berat 8 gram/sachet. Produk intervensi yang mengandung 2 gram ektrak galohgor menyumbang antioksidan Zn sebesar 2.04 mg, flavonoid sebesar 5.52 mg, betakaroten sebesar 1.10 mg, vitamin C sebesar 2.60 mg, dan vitamin E sebesar 0.06 mg. Analisis aktivitas antioksidan plasma subjek menggunakan metode 2,2- diphenyl-1-pycrilhydrazyl (DPPH). Penanda stres oksidatif yang digunakan pada penelitian ini adalah MDA dengan metode Thiobarbituric Acid Reactive Substance (TBARSC). Pengolahan data asupan antioksidan menggunakan software nutrisurvey 2007, database USDA SR28 dan USDA Flavonoid 3.2. Analisis normalitas data dengan klomogorov smirnov. Uji beda menggunakan independent t-test dan uji paired t-test. Uji Analisis Kovarian (ANCOVA) dilakukan untuk menguji pengaruh intervensi dengan menyertakan variabel kovariat. Karakteristik subjek yang meliputi jenis kelamin, usia, jenis obat DM, durasi DM riwayat DM keluarga, dan riwayat merokok tidak berbeda signifikan antara . Rata-rata indeks masa tubuh (IMT) tidak berbeda nyata antara kelompok intervensi dengan kelompok kontrol pada sebelum dan setelah intervensi. Sebelum intervensi, rata-rata IMT kelompok intervensi sebesar 21.5+2.27 kg/m2 dan kelompok kontrol sebesar 23.5+2.43 kg/m2. Setelah intervensi, rata-rata pada kelompok intervensi sebesar 21.9+1.97 kg/m2 dan kelompok 23.4+2.28 kg/m2. Sebagian besar pada kedua kelompok memiliki status gizi dalam kategori status gizi normal baik pada sebelum dan setelah intervensi. Konsumsi pangan sumber antioksidan berupa tahu-tempe, sayuran, buah, dan teh pada kelompok intervensi dan kontrol sebelum dan selama intervensi tidak berbeda signifikan. Selama intervensi, asupan antioksidan Zn dan flavonoid kelompok intervensi meningkat signifikan (p<0.05).
Keyword: diabetes, DPPH, galohgor, MDA

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