Judul: Karakteristik Fenolik, Antioksidan, dan Sensori Model Minuman Ringan Daun Kopi Kawa dengan Perlakuan Pasteurisasi
Abstrak: Minuman daun kopi kawa merupakan minuman khas Sumatera Barat yang diolah dari daun kopi robusta yang dikeringkan melalui proses pengasapan. Pengembangan produk tersebut ke dalam bentuk minuman ringan melibatkan proses termal yang dapat mempengaruhi senyawa antioksidan dan sensori produk. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk menguraikan karakteristik senyawa fenolik, aktivitas antioksidan, dan sensori pada model minuman ringan daun kopi kawa yang dipasteurisasi. Pembuatan model minuman ringan diawali dengan pengasapan daun kopi selama 2 jam. Serbuk daun kopi hasil pengasapan mengandung total senyawa fenolik (TPC) sebesar 7.32 gGAE/100 g padatan kering, total senyawa asam klorogenat (CQAs) sebesar 547.40 mg/100 g, dan aktivitas antioksidan 70.15 %. Hasil ini dibandingkan dengan serbuk daun yang dikeringkan dalam oven cabinet drier sebagai kontrol, dimana nilai total fenol dan aktivitas antioksidan daun pengasapan lebih rendah dibanding hasil pengeringan dengan oven. Serbuk daun hasil pengasapan selanjutnya diseduh dengan metode perebusan selama 5 menit dan 10 menit. Perebusan selama 10 menit secara signifikan menghasilkan seduhan dengan konsentrasi TPC, asam klorogenat, dan aktivitas antioksidan yang lebih tinggi, sehingga perlakuan 10 menit digunakan untuk tahap pembuatan produk model minuman ringan melalui proses termal berupa pasteurisasi. Seduhan 10 menit dipasteurisasi pada kombinasi perlakuan pH (4.43, 6.56), suhu (70oC, 90oC), dan durasi pemanasan (15 menit, 30 menit). Kombinasi perlakuan yang memberikan nilai aktivitas antioksidan tertinggi digunakan untuk pengujian stabilitas senyawa asam klorogenat, serta analisis sensori. Hasil menunjukkan bahwa interaksi perlakuan secara signifikan mempengaruhi aktivitas antioksidan produk (p< 0.05). Kisaran konsentrasi TPC dan aktivitas antioksidan minuman ringan daun kopi kawa sebesar 0.48 – 0.61 gGAE/L dan 14.72 – 18.58%. Berdasarkan interaction plot, perlakuan suhu 90oC cenderung memberikan hasil yang kurang stabil, terutama terhadap respon karakteristik total fenol dan aktivitas antioksidan model minuman ringan daun kopi kawa. Konsentrasi senyawa total fenol pada pH 4.43 lebih tinggi dibanding pH 6.56, sedangkan aktivitas antioksidannya sebaliknya. Di lain sisi, durasi pemanasan tidak berpengaruh. Senyawa asam klorogenat cenderung stabil selama proses pasteurisasi pada suhu 90oC selama 30 menit tanpa pengaturan (p>0.05). Senyawa CQA tersebut diduga berkontribusi terhadap aktivitas antioksidan produk. Secara sensori, model minuman ringan daun kopi kawa yang dihasilkan tidak berbeda nyata dengan seduhan daun kopi kawa tradisionalnya (p> 0.05), tetapi secara keseluruhan, produk masih kurang disukai panelis, terutama dari atribut rasa.
Keyword: aktivitas antioksidan, asam klorogenat, minuman ringan daun kopi kawa, Pasteurisasi, total senyawa fenol, antioxidant activities, chlorogenic acids, kawa-coffee leaves beverage, pasteurization, total phenolic compounds

Judul: Physicochemical and Sensory Characterization of Kawa Daun Beverage by In Vitro and In Silico
Abstrak: Dalam budidaya tanaman kopi, umumnya daun kopi hasil pemangkasan dibuang sebagai limbah oleh petani. Masyarakat Kecamatan Batipuh Ateh, Kabupaten Tanah Datar, Sumatera Barat menggunakan limbah daun kopi varietas robusta (Coffea canephora) sebagai minuman tradisional yang berpotensi sebagai minuman fungsional yang dikenal dengan nama “Kawa Daun”. Kata “Kawa” berasal dari serapan bahasa arab yang berarti air seduhan dari daun kopi. Cara pengeringan daun kopi dibedakan menjadi dua, yaitu : (1) secara mekanis menggunakan cabinet dryer yang dilengkapi dengan pengatur suhu dan (2) secara tradisional turun temurun (manual) dengan pengasapan diatas tungku batu dengan bahan bakar batang kayumanis. Penelitian sebelumnya menyebutkan daun kopi sebagai bahan dasar pembuatan minuman kawa daun memiliki beberapa komponen bioaktif yang berpotensi sebagai antioksidan yaitu 3-methylxanthine, xanthine, theophylline, 7methylxanthosine, xanthosine, caffeic acid, uric acid, caffeine, xanthone, theobromine, dan lainnya. Kebanyakan pembuat kawa daun di Kabupaten Tanah Datar memproduksi minuman kawa daun dengan mutu tidak konsisten, sehingga perlu dilakukan evaluasi pengaruh berbagai waktu pengasapan (0, 2, 4, dan 6 jam) terhadap sifat fisik seperti kadar air, karakteristik sensori dan karakteristik kimia, seperti pH dan aktivitas antioksidan in vitro. Prediksi dan identifikasi komponen bioaktif daun kopi yang paling berperan sebagai antioksidan dilakukan secara in silico dengan melibatkan protein target (reseptor) peroksiredoksin V (PrxV) kode 3MNG. Peroksiredoksin (Prxs) merupakan peroksidase penting yang terkait dengan perlindungan antioksidan dan pensinyalan redoks pada manusia. Struktur PrxV manusia pada resolusi 1,45 A° memiliki ikatan dithiothreitol di sisi aktif dengan bagian diolnya yang meniru dua oksigen dari substrat peroksida. Hal ini menunjukkan diol dan senyawa di-oksigen serupa sebagai bentuk baru inhibitor kompetitif untuk Prxs. Protein jenis ini sangat efektif digunakan sebagai reseptor antioksidan. Penelitian ini bertujuan : (1) Memperoleh waktu pengasapan optimal berdasarkan karakteristik fisikokimia dan sensori minuman kawa daun, (2) Mendapatkan aktivitas antioksidan minuman kawa daun terbaik berdasarkan waktu pengasapan dan (3) Memprediksi komponen bioaktif daun kopi yang mempunyai potensi sebagai antioksidan berdasarkan interaksi dan energi afinitas melalui penambatan molekuler (molecular docking). Hasil penelitian menunjukan minuman kawa daun terbaik secara karakteristik fisikokimia dan sensori diperoleh pada perlakuan waktu pengasapan 6 jam dengan kadar air 3,04 %, pH 6,63, stabilitas warna L* = 8,81, a* = 8,43, b* = -14,70, dan tingkat penerimaan uji hedonik dengan skala uji 1-6 diperoleh warna 4,19, aroma 4,39, rasa 4,25, dan keseluruhan 4,34. Diperoleh aktivitas antioksidan terbaik dengan nilai IC50 <20 ppm pada kawa daun yang mengalami waktu pengasapan 0 dan 2 jam. Hal ini menunjukan perlakuan waktu pengasapan 0 dan 2 jam mampu menangkal radikal bebas sebesar 50% pada konsentrasi kurang dari 20 ppm. Hasil penambatan molekuler antara reseptor Peroksiredoksin V (PrxV) dengan ligan uji 33 komponen bioaktif daun kopi menunjukan ada 10 senyawa yang paling berpotensi sebagai antioksidan berdasarkan energi afinitas yang paling negatif yaitu xanthone (-4,9 kcal/mol), uric acid (-4,8 kcal/mol), xanthosine (-4,8 kcal/mol), caffeine (-4,6 kcal/mol), 3-methylxanthine (-4,6 kcal/mol), 7-methylxanthosine (-4,6 kcal/mol), theobromine (-4,5 kcal/mol), theophylline (-4,5 kcal/mol), caffeic acid (-4,5 kcal/mol) dan xanthine (-4,4 kcal/mol). 10 besar ligan tersebut memliki interaksi yang lebih kuat dari ligan kontrol 1,2-dithiane-4,5-diol (D1D) yang memiliki energi afinitas (-3,6 kcal/mol)., Generally, in coffee cultivation, the pruned coffee leaves are considered as waste
Keyword: antioksidan, in silico, kawa daun, sensori, waktu pengasapan, antioxidant, in silico, kawa daun, sensory, smoking time

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