Judul: Uji Aktivitas Antioksidan Gel Ekstrak Batang Buah Naga Merah (Hylocereus polyrhizus) dengan Metode DPPH.
Abstrak: Batang buah naga merah atau Hylocereus polyrhizus mempunyai kandungan metabolit sekunder yang berperan aktif sebagai antioksidan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji aktivitas antioksidan ekstrak dan gel ekstrak batang buah naga merah. Hasil analisis fitokimia menunjukkan ekstrak batang buah naga merah mengandung alkaloid, flavonoid dan steroid. Aktivitas antioksidan ditentukan dengan metode DPPH. Ekstrak batang buah naga merah memiliki nilai IC50 sebesar 1020.95 ppm dan gel ekstrak batang buah naga merah memiliki nilai IC50 sebesar 77601187.54 ppm. Semakin rendah IC50, maka aktivitas antioksidan semakin tinggi. Berdasarkan uji yang dilakukan, ekstrak dan ekstrak gel memiliki aktivitas antioksidan sangat lemah dengan nilai IC50 lebih dari 200 ppm.
Keyword: antioksidan, batang buah naga merah, DPPH, fitokimia, gel

Judul: Identifikasi Pigmen dan Aktivitas Antioksidan Ekstrak Buah Naga
Abstrak: Buah naga telah dikenal sebagai sumber pigmen betalain yang potensial digunakan untuk mewarnai makanan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi senyawa pigmen melalui spektrum, analisis kromatografi lapis tipis dan untuk mengevaluasi aktivitas antioksidan sebagai konsentrasi penghambat radikal bebas 50% dengan metode DPPH dan metode FRAP pada ekstrak kulit dan daging dari empat spesies buah naga. Pigmen ekstrak buah naga menunjukkan stabilitas yang baik pada pH 3-10. Melalui analisis spektrum dan kromatografi lapis tipis ditemukan bahwa dua spesies buah naga (kulit merah) mengandung betalain dan spesies lainnya (kulit oranye dan kuning) mengandung antosianin. Ini ditandai oleh keberadaan puncak spektrum pada kisaran λmax 480-490 nm (betaxantin), 530-540 nm (betasianin) dan 580-582 nm (antosianin). Analisis kromatografi lapis tipis menghasilkan nilai Rf berkisar antara 0,43-0,52 dengan spot kromatogram warna merah yang identik dengan pigmen betasianin sedangkan nilai Rf berkisar antara nilai 0,51-0,69 dan 0,85 dengan spot kromatogram warna oranye, kuning dan merah muda diidentifikasi sebagai antosianin. Kadar pigmen betaxantin pada ekstrak buah naga bervariasi pada rentang nilai 12,44-92,64 mg indicaxantin Eq/g dan kadar pigmen betasianin berkisar antara 37,50-204,55 mg betanin Eq/g. Ekstrak buah naga memiliki aktivitas antioksidan melalui metode DPPH dengan konsentrasi IC50 berkisar antara 0,95-1,97 mg/g ekstrak dan dapat mereduksi Fe3+ pada konsentrasi ekstrak 0,02-0,05 mgAAE/g. Nilai rasio pigmen berkisar antara 0,33-0,53 menunjukkan bahwa proporsi betasianin lebih dominan dalam mempengaruhi antioksidan ekstrak buah naga saat dievaluasi dengan menggunakan analisis regresi korelasi dengan dua metode antioksidan yaitu metode DPPH dan FRAP.
Keyword: buah naga, pigmen, betalain, antosianin, antioksidan

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