Judul: Identifikasi golongan flavoid daun jati belanda berpotensi antioksidan
Abstrak: Daun jati belanda merupakan tanaman obat yang berpotensi. sebagai antioksidan. Flavonoid diekstrak menggunakan etanol 70%, dilanjutkan dengan ekstraksi partisi etil asetat dan fraks.i. d .,i m.u..,m. ikan menggunakan kromatografi kilas dingan kdom silika gei dan ;Len kloroform-metanol(9: 1): S3I"aftiaksi' dkiigan nilai Rf sama digabungkan ke dalam vial dan dilakukan uji aktivitas antioksidan. Fraksi gabungan teraktif diidentifikasi dengan kromatografi kertas, kromatografi lapis tipis (KLT), dan spektrofotorneter Fourier transfobm? infrared (FTIR). Metode penangkapan radikal bebas DPPH (1,l-difenil-2-pikrilhidrazil) digunakan untuk uji aktivitas antioksidan
Keyword: 

Judul: Efektivitas pengekstrak senyawa flavonoid dari daun jati belanda (Guazuma ulmifolia lamk)
Abstrak: Secara tradisional rebusan air daun jati belanda (Guazuma ulmifolia Lamk.) telah lama digunakan sebagai obat pelangsing. Rebusan air tersebut kemungkinan besar mengandung flavonoid karena flavonoid merupakan kelompok senyawa fenolik terbesar yang ditemukan di alam dan bersifat polar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan cara ekstraksi yang efektif agar· diperoleh senyawa flavonoid dari daun jati belanda. Ekstraksi dilakukan dengan dua pelarut, yaitu metanol (MeOH) 80% untuk metode refluks dan Ca(OH)2 10% untuk metode maserasi. Ekstrak kasar keduanya diuji kualitatif, dihitung rendemennya, dan larutan dianalisis dengan kromatografi lapis tipis (KLT) analitik. Ekstrak terbaik difraksinasi dengan kromatografi kolom (KK). Fraksi yang positif flavonoid dimurnikan dan dianalisis dengan spektrofotometer ultraviolet (UV) dan inframerah (IR). Hasil uji fitokimia flavonoid serbuk daun jati belanda menunjukkan adanya senyawa golongan flavonoid dan fenol hidrokuinon. Ekstrak etil asetat yang digunakan untuk penentuan flavonoid menunjukkan adanya kalkon, auron, dan flavonol. Rendemen yang diperoleh pada ekstrak MeOH sebesar 12,97% dan ekstrak Ca(OH)2 sebesar 24,49%. Uji kualitatif kedua ekstrak menunjukkan hasil yang positif flavonoid dengan intensitas warna yang lebih tinggi pada ekstrak MeOH. Analisis KL T dari kedua ekstrak menunjukkan bahwa ekstrak MeOH lebih mudah dipisahkan dengan eluen terbaik MeOH 50%:eter (6,5:3,5). Metode terbaik untuk mengekstraksi flavonoid ialah metode refluks dengan pelarut MeOH 80%. Fraksinasi menggunakan K.K menghasilkan 22 . fraksi. Fraksi yang positif terhadap uji kualitatif flavonoid ialah fraksi IX, XII, dan XIV. Pemisahan dengan KLT preparatif pada fraksi XII dan XIV menghasilkan fraksi XII-A, XII-B, XIV-A, dan XIV-B. Hasil analisis spektrum UV menunjukkan serapan maksimum utama untuk semua fraksi pada '/,. 206 nm. Transisi elektron yang terjadi adalah dari ,c-ii* atau n-a*. Selain itu, fraksi XJV-A diduga mempunyai cincin aromatik karena ada puncak serapan pada '/,. 260 nm. Spektrum IR-nya memberikan informasi bahwa fraksi XIV-A mengandung senyawaan fenol atau alkohol. Serapannya mengandung gugus -OH (sekitar 3400-3300 cm·') dan C-O (1260-1000 c111·1).
Keyword: 

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