Judul: Efek Minuman Fungsional Torbangun (Coleus amboinicus Lour) terhadap Kadar Prostaglandin Remaja dengan Sindrom Premenstruasi.
Abstrak: Pada saat menstruasi sebagian remaja merasakan sindrom pramenstruasi atau PMS (premenstrual syndrom). Prevalensi wanita usia produktif mengalami sindrom pramenstruasi (PMS) sebesar 47.8% di seluruh dunia, dan di Indonesia terdapat 87.2% remaja yang mengalami PMS. Penyebab terjadinya sindrom premenstruasi belum diketahui jelas tetapi terdapat beberapa faktor yang diindikasi ikut terlibat seperti neurotransmiter, diet, gaya hidup dan fluktuasi hormonal intrinsik pada siklus menstruasi. Penanggulangan masalah sindrom premenstruasi di kalangan remaja dilakukan dengan intervensi diet, pendekatan farmakologi, dan pendekatan non farmakologi (Herbal). Pemanfaatan bahan herbal dari daun torbangun secara kualitatif telah diteliti dapat menurunkan gejala sindrom pramenstruasi namun belum diteliti secara klinis. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji efektifitas minuman daun torbangun terhadap perubahan kadar prostaglandin plasma darah yang dapat mengurangi tingkat keluhan dan secara khusus bertujuan mengetahui karakteristik subjek dengan sindrom pramenstruasi atau PMS, menganalisis efek pemberian minuman torbangun terhadap tingkat keluhan, dan menganalisis efek pemberian minuman torbangun terhadap penurunan kadar prostaglandin dalam plasma darah subjek dengan sindrom pramenstruasi. Desain penelitian ini adalah Randomized Control Trial (RCT) dengan total subjek untuk kelompok intervensi dan kelompok kontrol adalah 12 orang, 5 orang kelompok kontrol dan 7 orang untuk kelompok intervensi (pemberian minuman fungsional torbangun) dengan kriteria inklusi remaja, tidak berdomisili didaerah Jabodetabek, dan menandatangani informed consent. Penelitian ini dilaksanakan selama 3 bulan, yaitu pada bulan Februari - Mei 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa intervensi minuman fungsional torbangun dapat menurunkan keluhan gejala PMS subjek secara signifikan sedangkan subjek pada kelompok control tidak signifikan mengalami penurunan tingkat keluhan. Kadar prostaglandin pada kelompok intervensi sebelum dan setelah intervensi siginfikan (p<0.05), sedangkan pada kelompok kontrol tidak signifikan (p>0.05). Kelompok intervensi minuman fungsional torbangun dibandingkan kelompok kontrol berbeda nyata dilihat dari nilai delta p=0.01, Hal ini menunjukkan bahwa minuman fungsional torbangun memiliki efek kesehatan yang dapat menjadi salah satu alternatif untuk menurunkan keluhan PMS.
Keyword: keluhan sindrom premenstruasi, minuman fungsional torbangun prostaglandin, sindrom pramenstruasi

Judul: Efek Minuman Fungsional Torbangun (Coleus Amboinicus Lour) Dan Lemon (Citrus Medica Var Lemon) Pada Sindrom Pramenstruasi Remaja.
Abstrak: Sindrom pramenstruasi (PMS) merupakan masalah fisik dan psikis yang sangat mempengaruhi wanita sebelum siklus menstruasi terjadi. Dampak yang ditimbulkan dari sindrom pramenstruasi yaitu terjadi penurunan aktifitas kerja individu yang mengalami sindrom pramenstruasi. Beberapa penelitian menyatakan bahwa resiko sindrom pramenstruasi meningkat pada wanita yang mengalami defisiensi magnesium. Magnesium (Mg) bagi sindrom pramenstruasi berperan dalam meningkatkan transmisi sinaptik dan menyebabkan hiperekstabilitas otot pada uterus. Selain magnesium, kalsium memiliki peran yang penting terhadap kejadian sindrom pramenstruasi. Kalsium (Ca) berperan dalam interaksi protein otot, yaitu aktin dan myosin. Jika kadar kalsium berkurang, maka otot tidak bisa mengendur setelah berkontraksi dan akan mengalami penegangan/kram. Tanaman torbangun merupakan tanaman obat yang kaya akan kandungan mineral kalsium, magnesium dan zat besi yang dapat berperan terhadap sindrom pramenstruasi. Selain kandungan mineral, torbangun juga mengandung zat aktif yang dapat berperan meningkatkan kandungan hormon progesteron. Rendahnya kadar hormon progesteron selama masa luteal merupakan salah satu penyebab terjadinya sindrom pramenstruasi. Penelitian tentang efikasi daun torbangun terhadap sindrom pramenstruasi sudah pernah dilakukan dalam bentuk suplementasi kapsul serbuk, tetapi belum ada yang meneliti dalam bentuk minuman fungsional. Oleh sebab itu perlu dilakukan penelitian pengaruh minuman fungsional torbangun dan lemon terhadap kejadian sindrom pramenstruasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh minuman fungsional torbangun dan lemon terhadap penurunan keluhan sindrom pramenstruasi. Tujuan khusus dari penelitian ini antara lain, menilai status gizi dan tingkat aktivitas fisik pada remaja putri yang mengalami sindrom pramenstruasi; menganalisis jumlah dan jenis pangan yang dikonsumsi serta tingkat konsumsi remaja putri yang mengalami sindrom pramenstruasi; menganalisis jenis dan tingkat keluhan sindrom pramenstruasi pada remaja putri yang mengalami sindrom pramenstruasi; menganalisis kandungan mineral (Mg dan Ca) dan kandungan zat aktif pada minuman fungsional torbangun dan lemon; menganalisis pengaruh pemberian minuman fungsional torbangun dan lemon. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental dengan rancangan acak kelompok. Jumlah contoh sebesar 39 orang dengan kriteria inklusi antara lain, wanita berusia 18-20 tahun; mengalami sindrom pramenstruasi. Kriteria eksklusi antara lain, tidak bersedia menjadi contoh; sedang mengonsumsi obat-obatan/minuman pereda PMS; mengonsumsi suplemen pelangsing atau sejenisnya. Penelitian ini berlangsung pada dua periode, pada periode pertama semua contoh kelompok perlakuan selesai menstruasi pertama mendapatkan intervensi minuman fungsional torbangun dan lemon 1x316ml/hari dan pada periode kedua semua contoh kelompok perlakuan selesai menstruasi kedua mendapatkan intervensi minuman fungsional torbangun dan lemon 1x316 ml/hari kembali. Masing – masing periode berlangsung selama 14 hari. Jenis dan tingkat keluhan sindrom pramenstruasi diukur menggunakan kuesioner Pramenstrual Assessment Form (PAF). Semua contoh merupakan mahasiswi yang berada di asrama putri TPB IPB Bogor dan yang mengalami sindrom pramenstruasi tingkat sedang. Rata – rata contoh berusia 18 tahun (18.33±0.47) dan mulai mengalami menstruasi (menarche) pada usia 12 tahun (12.56±1.20). Rata – rata contoh penelitian memiliki status gizi normal dengan IMT 20.61±2.71 cm2. Adanya perubahan konsumsi contoh sebelum, sesudah intervensi pertama dan sesudah intervensi kedua (p>0.05), disebabkan karena keadaan contoh selama intervensi mengalami masa Ujian Tengah Semester (UTS) dan Ujian Akhir Semester (UAS). Situasi dan kondisi saat contoh mengalami UTS dan UAS sulit terkendali karena keinginan atau nafsu makan untuk mengonsumsi cemilan. Rata–rata contoh memiliki tingkat aktivitas fisik ringan baik kelompok kontrol maupun kelompok perlakuan pada saat sebelum, sesudah intervensi pertama dan sesudah intervensi
Keyword: lemon, minuman fungsional, remaja, torbangun

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