Judul: Identifikasi Golongan Senyawa Aktif  Dari Ekstrak Rimpang Kencur Sebagai Larvasida dan Insektisida Terhadap Nyamuk  Aedes Aegypti
Abstrak: Penyakit demam berdarah ialah penyaldt yang disebabkan virus dan ditularkan oleh nyamuk Aedes aegypti. Nyamuk Ae. aegypti diberantas dengan menambahkan bubuk abate pada bak mandi untuk membunuh larvanya. ataupun dengan cara menyemprotkan pestisida sejenis karbamat Penyemprotan rumah dengan pestisida supaya terbebas dati nyamuk, dapat berakibat burok bagi kesehatan penghuni rumah. Hal ini disebabkan karena terdapatnya residu pestisida yang tertinggal, sehingga banyak dikcmbangkan berbagaijenis pestisida botani yang relatif aman terhadap lingkungan. dengan tujuan dapat membunuh target tanpa berakibat buruk: pada spesies non~target. Pada penelitian ini ingin dicari kemungkinan penggunaan insektisida nabati dari rimpang kencur terhadap larva dan nyamuk Ae. aegypti.
Keyword: 

Judul: Ekstraksi Senyawa Aktif Alkaloid, Kuinon,dan Saponin dari Tumbuhan Kecubung Sebagai Larvisida dan InsektisidaTerhadap Nyamuk Aedes aegypti
Abstrak: Penyakit menular seperti malaria dan demam berdarah merupakan masalah kesehatan di Indonesia. Penanggulangan utama penyakit ini dengan cara mengendalikan vektor dalam ha1 ini nyamuk. Sampai saat ini pengendalian vektor masih menggunakan insektisida sintetik seperti malathion, fenitrothion, dan bendiokarb. Oleh karena itu penelitan ini bertujuan menguji ekstrak alkaloid, antrakuinon dan saponin dari tumbuhan kecubung sebagai larvisida dan insektisida. Ul~tuk itu telah dilakukan ekstraksi dan fraksinasi terhadap daun kecubung dengan menggunakan lnetode Harborne. Kecubung diekstraksi dengan metanol secara perkolasi. Ekstrak inetanol kemudian difraksinasi dengan pelarut yang sesuai untuk mendapatkan golongan senyawa alkaloid, kuinon, dan saponin. Potensi bioaktif dianalisis berdasarkan uji larvisida dan insektisida dari nyamuk Ae. aegypti dinyatakan sebagai LC5o (lethal concentration) dan KTgo (knocdown tinie). Ekstrak yang paling aktif difraksinasi dengan kromatografi kolom (KK), menggunakan eluen kloroform:aseton (lo:]) Berdasarkan hasil LCso (536 ppm), ekstrak saponin merupakan ekstrak yang paling aktif dan berpotensi sebagai larvisida dibandingkan dengan ekstrak alkaloid (6147 ppm) dan kuinon (8400 ppm). Hasil Uji KTg0 ~nenunjukkan bahwa ketiga ekstrak tidak berpotensi sebagai insektisida (KT90 > 10 menit). Fraksinasi ekstrak aktif (saponin) menggunakan KK dengan teknik gradien elusi menghasilkan 9 fraksi. Dari hasil uji larvisida fraksi KK diperoleh 1 fraksi (fraksi VIII) yang memiliki kemampuan mematikan larva sebesar 8%, sedangkan fraksi lainnya tidak (0%). Fraksi VIII secara kualitatif positif alkaloid. Analisis spektrum UV fraksi VIII menghasilkan serapan maksimuln pada h 217 nm dengan transisi nn* atau n-o*, karena adanya kromofor C=C, OH, C=O, C-0, N-H, NH,, dan SH. Serapan sekitar h 300- 500 nm menunjukkan eksitasi dari pita n- n* dari suatu keton a$. Dapat diduga bahwa fraksi ini melnpunyai gugus C=O dan salah satu atau lebih dari kromofor di atas. Berdasarkan spektrum IR gugus fungsi yang terdapat dalam fraksi VIII adalah gugus fungsi C=O, -CH2, dan amina sekunder.
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