Judul: Isolasi identifikasi senyawa kimia bioaktif dari rimpang bangle (Zingiber cassumunar Roxb.)
Abstrak: Bangle (Zingiber cassumunar Roxb.) merupakan tumbuhan yang berimpang banyak, tumbuhan ini banyak tumbuh di daerah tropis. Tumbuhan bangle digunakan sebagai obat demam pada wanita yang baru melahirkan (Burkill 1935). Sedangkan menurut Tampubolon (1981), rimpang bangle banyak digunakan untuk penyembuhan asma dan reumatik. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Masuda et al (1994), rimpang bangle mengandung senyawa kimia bioaktif sebagai antioksidan dan antiperadangan. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi dan fraksinasi terhadap rimpang bangle (Z. cassumunar Roxb.). Untuk mengamati potensi bioaktif dilakukan uji mortalitas larva udang (Artemia salina Leach.) dan pengamatan berdasarkan nilai LCso (Lethal Concentration 50%). Fraksi senyawa kimia yang paling aktif kemudian dilakukan penentuan struktur molekulnya. Ekstraksi dari 400 gram sampel bangle dengan metanol menghasilkan ekstrak kasar sebanyak 59,83 gram (14,92 % b/b) dengan nilai LCso: 114,87 ppm. Berdasarkan uji fitokimia, ekstrak ini mengandung golongan senyawa fenol dan steroid/triterpenoid. Hasil partisi terhadap ekstrak metanol didapatkan fraksi etilasetat sebanyak 39,13 gram (65,40% b/b) dengan nilai LCso: 79,58 ppm. Fraksi etilasetat ini merupakan fraksi yang paling toksik dibandingkan dengan fraksi n-butanol dan fraksi air. Fraksinasi terhadap fraksi etilasetat menggunakan kromatografi kolom dengan sistem gradien elusi dari pelarut non polar ke polar menghasilkan 10 fraksi. Dari sepuluh fraksi yang didapatkan fraksi 3 sebanyak 0,98 gram dan fraksi 8 sebanyak 1,46 gram, merupakan fraksi yang relatif lebih toksik dibandingkan fraksi yang lainnya dengan nilai LCso masing-masing 93,23 ppm dan 18,83 ppm. Fraksi 3 dan 8 merupakan fraksi yang dalam uji KLT analitik memperlihatkan satu berkas noda tunggal. Untuk memastikan bahwa kedua fraksi tersebut masing-masing satu noda maka dilakukan KLT analitik dengan variasi eluen. Hasil pengukuran spektroskopi UV fraksi 3 memiliki Absorbansi maksimum pada panjang gelombang 270 nm dan fraksi 8 adalah 268 nm. Panjang gelombang pada nilai-nilai tersebut memperlihatkan bahwa senyawa dalam kedua fraksi tersebut mengandung benzena tersubstitusi. Berdasarkan data spektrum UV, spektrum RMI proton dan karbon untuk fraksi 3 dan 8 diduga senyawa dalam kedua fraksi tersebut masing-masing adalah: (E)-4-(3'.4'-dimetoksifenil)But-3-en-1-il-asetat dan (E)-4-(3',4'- dimetoksifenil)But-3-en-1-ol.
Keyword: Isolation

Judul: Volatile Metabolite Profile of Bangle (Zingiber cassumunar) and Bangle Hantu (Z. ottensii) Using GC-MS
Abstrak: Bangle (Zingiber cassumunar) dan bangle hantu (Z. ottensii) merupakan tanaman yang termasuk ke dalam famili Zingiberaceae. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi profil metabolit volatil pada minyak atsiri rimpang bangle dan bangle hantu menggunakan kromatografi gas-spektrometri massa serta mengklasifikasikan minyak atsiri kedua tanaman tersebut dengan metode analisis komponen utama (PCA). Hasil penelitian menunjukkan rendemen minyak atsiri kedua spesies dari proses distilasi uap masing-masing 0,16±0,06% (v/b) dan 0,09±0,03% (v/b). Berdasarkan identifikasinya dengan perangkat lunak MS-Dial, senyawa yang mendominasi antara lain sabinena, γ-terpinena, dan mirsena. Model PCA sudah dapat membedakan minyak atsiri dari kedua jenis rimpang, dengan total PC1 dan PC2 sebesar 96%. Selain itu, diketahui cis-etil linalil asetat, mirsena, α-tujena, α-pinena, γ-terpinena, 1,8-sineol, β-osimena, dan orto-simena berpengaruh besar pada arah pengelompokan minyak atsiri bangle hantu. Sementara itu, sabinena ditemukan sebagai satu-satunya senyawa teridentifikasi yang berkontribusi besar dalam pengelompokan minyak atsiri bangle., Bangle (Zingiber cassumunar) and bangle hantu (Z. ottensii) belong to the Zingiberaceae family. This study aims to identify the volatile metabolite profile in the essential oils in both rhizome species using gas chromatography-mass spectrometry and also classify the essential oils using the principal component analysis (PCA) method. The results showed that the yields of the extracted essential oil through steam distillation process were 0.16±0.06% (v/w) and 0.09±0.03% (v/w), respectively. Based on the identification using MS-Dial software, the dominant compound in the essential oils were sabinene, γ-terpinene, and myrcene. The PCA model successfully distinguished the essential oils from bangle and bangle hantu rhizomes through a score plot with a total PC1 and PC2 of 96%. In addition, cis-ethyl linalyl acetate, myrcene, α-thujene, α-pinene, γ-terpinene, 1,8- cineole, β-ocimene, and ortho-cymene gave a significant effect on the grouping of bangle hantu essential oil. Meanwhile, sabinene was the only compound contributing majorly to the grouping of the bangle essential oil.
Keyword: Zingiber cassumunar, Zingiber ottensii, metabolomic, essential oil

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