Judul: Antimicrobial activity of Kecombrang (Nicolaia speciosa Horan) flower extract againts some pathogenic and spoilage microorganisms.
Abstrak: Kecombrang merupakan tanaman rempah yang sudah lama digunakan masyarakat, terutama bagian bunganya sebagai rempah-rempah yang dapat memberi citarasa pada masakan, seperti urab, pecel, sambal dan berbagai masakan lain. Batang kecombrang juga telah digunakan sebagai pemberi citarasa pada masakan daging. Tujuan penelitian ini adalah untuk : mempelajari (1) aktivitas antibakteri dan menentukan nilai MIC (Minimum Inhibition Concentration) ekstrak bunga kecombrang terhadap beberapa bakteri patogen dan perusak pangan, (2) mekanisme dan kerusakan sel, (3) menentukan pengaruh pH, NaCl, pemanasan dan sistem pangan terhadap aktivitas antrimikroba, (4) aktivitas antibakteri fraksi bunga kecombrang terhadap bakteri patogen dan perusak pangan, (5) aktivitas antikapang dan nilai MIC (Minimun Inhibition Concentration) ekstrak bunga kecombrang dan mengamati mekanisme kerusakan sel kapang dan (6) menidentifikasi dan menguji aktivitas antibakteri dari komponen minyak atsiri bunga kecombrang.
Keyword: 

Judul: Potency of Leaf and Rhizome Extract of Kecombrang (Etlingera elatior) to Inhibition of Colletotrichum acutatum Infection on Chili Pepper
Abstrak: Antraknosa merupakan salah satu penyakit paling merugikan pada tanaman cabai karena dapat menyebabkan kehilangan hasil hingga 100%. Penyakit antraknosa disebabkan oleh cendawan Colletotrichum acutatum dengan gejala infeksi berupa bercak cokelat kehitaman pada buah cabai yang kemudian meluas dan membusuk. Penyakit ini akan semakin parah ketika musim penghujan. Petani telah mengupayakan berbagai jenis pengendalian termasuk penggunaan fungisida kimia sintetik sebagai pencegahan utama antraknosa. Namun, penggunaan fungisida kimia sintetik secara terus-menerus dapat menyebabkan dampak negatif terhadap konsumen akibat residu pada buah cabai, mematikan mikroorganisme bermanfaat, pencemaran lingkungan, dan dapat menyebabkan timbulnya resistensi patogen terhadap bahan aktif fungisida yang digunakan. Fungisida nabati menjadi salah satu pilihan pengendalian yang aman secara ekologis dan sudah mulai dikembangkan. Salah satu tanaman potensial untuk dimanfaatkan sebagai fungisida nabati yang kaya akan metabolit sekunder yaitu tanaman kecombrang. Kecombrang (Etlingera elatior) merupakan tanaman rempah tradisional yang telah banyak dimanfaatkan di Indonesia sebagai antimikroba dan antioksidan dalam dunia kesehatan. Potensi kecombrang dalam bidang fitopatologi belum banyak digunakan dan perlu dieksplorasi, salah satunya yaitu sebagai fungisida nabati. Penelitian ini bertujuan untuk menguji aktivitas antifungi dari ekstrak rimpang dan daun kecombrang terhadap Colletotrichum acutatum penyebab antraknosa pada cabai serta mengevaluasi mekanisme kerja senyawanya. Ekstraksi sampel pada penelitian dilakukan dengan metode maserasi tertutup menggunakan pelarut metanol dan etanol. Hasil ekstraksi yang telah dipekatkan kemudian dianalisis kadar fenoliknya dan digunakan dalam tahapan pengujian. Pengujian ekstrak dilakukan dalam dua tahap yaitu secara in vitro dan in vivo. Uji in vitro ekstrak dilakukan delngan telknik pelraculnan meldia pelrtulmbulhan C. acultatulm. Pelnguljian melnggulnakan lima taraf konselntrasi elkstrak-pellarult yaitul 0,1; 0,25; 0,5; 1; dan 2,5% [v/v] selrta kontrol dalam lima kali ullangan. Parameter uji in vitro yaitu penghambatan pertumbuhan koloni pada media, pembentukan konidia, dan perkecambahan spora C. acutatum. Hasil uji in vitro menunjukkan bahwa ekstrak kecombrang berpotensi antifungi terhadap penghambatan pertumbuhan koloni, pembentukan konidia, dan perkecambahan spora C. acutatum. Ekstrak terbaik adalah ekstrak bagian daun kecombrang dalam pelarut metanol. Nilai (tingkat hambat relatif) THR tertinggi pada pengukuran diameter koloni ditunjukkan oleh ekstrak daun kecombrang dalam pelarut metanol 2,5% [v/v] sebesar 66,2% pada umur 7 hari. Ekstrak dan konsentrasi terbaik dari hasil uji in vitro tersebut digunakan sebagai acuan penentuan konsentrasi perlakuan pada uji in vivo. Tahapan uji in vivo meliputi persiapan buah cabai varietas Dewata F1 dan aplikasi ekstrak metanol daun kecombrang pada buah. Pengujian dilakukan dengan perendaman buah cabai dalam lima taraf konsentrasi ekstrak metanol daun kecombrang yaitu konsentrasi 3,3; 3,6; 3,9; 4,3; 4,8% [v/v]; dan kontrol. Parameter pengamatan pada uji in vivo yaitu perkembangan geljala bercak yang mulncull pada bulah cabai, waktul inkulbasi, insidelnsi pelnyakit, kelparahan pelnyakit dan tingkat elfikasi elkstrak. Hasil uji in vivo menunjukkan bahwa ekstrak metanol daun kecombrang dengan konsentrasi 4.8% [v/v] mampu menekan gejala infeksi antraknosa pada buah cabai dan persentase keparahan penyakit hanya sebesar 2,5%. Potensi mekanisme antifungi dari ekstrak kecombrang ini dipicu melalui produksi senyawa fenolik dengan hasil analisis tertinggi yaitu pada ekstrak metanol daun kecombrang sebesar 7,46 mg GAE g-1 ekstrak. Hasil seluruh tahapan pengujian menunjukkan ekstrak metanol daun kecombrang memiliki potensi antifungi paling tinggi terhadap penghambatan pertumbuhan C. acutatum dan dapat menekan infeksi antraknosa pada buah cabai sehingga dapat
Keyword: methanol-based, antifungal, anthracnose

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