Judul: Potensi Senyawa Fitokimia Filtrat Media Pertumbuhan Jamur Tiram Merah Muda (Pleurotus flabellatus) sebagai Antioksidan dan Antimikroba.
Abstrak: Jamur Pleurotus flabellatus memiliki potensi digunakan sebagai bahan baku pembuatan daging analog. Selama produksi miselium, hasil samping berupa medium pertumbuhannya belum termanfaatkan dengan baik. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui peranan komponen fitokimia dari filtrat P. flabellatus yang ditumbuhkan pada media campuran ekstrak kentang, beras merah dan kedelai yang merupakan hasil samping produksi miselium sebagai antioksidan dan antimikroba. Filtrat media cair hasil inkubasi P. flabellatus yang sudah dipisahkan dari miselium, kemudian dipekatkan menggunakan vacuum rotary evaporator pada suhu 45 oC. Hasil pemekatan media selanjutnya diuji kandungan fitokimia secara kualitatif, aktivitas antioksidan dan antimikrobanya. Pengujian aktivitas antimikroba dilakukan terhadap bakteri Morganella morganii, Escherichia coli, Staphylococcus aureus dan Salmonella sp. menggunakan metode kertas cakram dan sumur. Hasil uji kemampuan antioksidan dengan metode DPPH, FRAP dan kadar total fenol secara berturut-turut ialah 18.41 ± 0.35 mg AEAC/g ekstrak, 23.99 ± 0.14 mmol FeSO4/g ekstrak dan 7.88 ± 0.21 mg GAE/g ekstrak. Hasil uji fitokimia menunjukkan bahwa komponen kimia yang terkandung dalam filtrat termasuk dalam golongan flavonoid, saponin dan triterpenoid. Berdasarkan uji kemampuan antimikroba, filtrat media tidak mampu menghambat pertumbuhan mikroba uji pada konsentrasi 2.4570 g/mL. Hal tersebut dapat disebabkan oleh senyawa antimikroba yang mungkin rusak akibat pemanasan pada saat pemanenan miselium dan filtrat media.
Keyword: antimikroba, antioksidan, fitokimia, Pleurotus flabellatus

Judul: Produksi Tubuh Buah Dan Aktivitas Antioksidan Miselium Dan Tubuh Buah Isolat Tropis Lentinus Dan Pleurotus.
Abstrak: Jamur sudah sejak lama digunakan sebagai sumber makanan dan obat khususnya di Jepang dan Tiongkok. Ketertarikan yang tinggi terhadap jamur disebabkan oleh rasa dan aromanya yang enak dan kandungan nutrisinya yang tinggi. Lentinus dan Pleurotus merupakan jamur pelapuk kayu kelas Basidiomycetes. Kedua genus ini memiliki kemampuan memanfaatkan limbah lignoselulosa sebagai media produksinya. Salah satu limbah padat yang tersedia berlimpah di Indonesia adalah tandan kosong kelapa sawit (TKKS). Pemanfaatan TKKS sebagai media budi daya jamur dapat menjadi salah satu solusi pengelolaan limbah padat di perkebunan kelapa sawit. Banyak spesies Lentinus dan Pleurotus telah diteliti dan memiliki berbagai macam nilai obat termasuk sebagai antioksidan. Hingga saat ini, tidak banyak laporan mengenai produksi tubuh buah dan aktivitas antioksidan pada isolat Lentinus dan Pleurotus tropis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengetahui pertumbuhan dan produksi tubuh buah beberapa isolat Lentinus tropis yaitu isolat LSC7, LSC9, LU11, LC4, LC6, LJKG1 dan Pleurotus tropis isolat HS pada media serbuk gergajian kayu sengon (Paraserianthes falcataria) (SGS), TKKS dan campuran kedua media tersebut (C) dengan perbandingan masingmasing 1:1, meneliti aktivitas antioksidan dan kadar fenolik total ekstrak miselium dan tubuh buah 7 isolat tersebut. Penelitian ini terdiri atas beberapa tahap yaitu produksi miselium, pembuatan bibit jamur, budi daya jamur, ekstraksi miselium dan tubuh buah dengan pelarut metanol, penentuan aktivitas antioksidan menggunakan metode DPPH dan penentuan kadar fenolik total menggunakan metode Folin-Ciocalteu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya isolat LSC9 dan HS yang berhasil dibudidayakan pada ketiga media produksi sedangkan isolat lainnya tidak berhasil memproduksi tubuh buah. Secara umum, isolat LSC9 dan HS mampu tumbuh dan memproduksi tubuh buah pada media SGS, TKKS dan C. Namun berdasarkan semua parameter pengamatan, media terbaik untuk pertumbuhan dan produksi tubuh buah isolat LSC9 dan HS masing-masing adalah media SGS dan C dengan nilai efisiensi biologi 50.88% untuk isolat LSC9 pada media SGS dan 88.86% untuk isolat HS pada media C. Meskipun demikian, TKKS tetap dapat digunakan sebagai media alternatif untuk produksi tubuh buah kedua isolat tersebut. Semua ekstrak miselium dan tubuh buah isolat Lentinus dan Pleurotus memiliki kemampuan meredam radikal DPPH. Ekstrak tubuh buah memperlihatkan aktivitas antioksidan yang lebih tinggi dari miseliumnya dengan IC50 berkisar 0.07 ± 0.19-0.45 ± 0.04 mg mL-1 untuk tubuh buah dan 0.48 ± 0.02- 20.48 ± 12.56 mg mL-1 untuk miselium. Aktivitas antioksidan tertinggi ditunjukkan oleh ekstrak tubuh buah isolat LSC9. v Kadar fenolik total ekstrak tubuh buah berkisar 4.42 ± 0.07-5.36 ± 0.07 mg GAE/g ekstrak dan ekstrak miselium berkisar 0.40 ± 0.002-6.99 ± 0.21 mg GAE/g ekstrak dan yang tertinggi diperoleh dari ekstrak miselium isolat LC4.
Keyword: antioksidan, fenolik, Lentinus tropis, Pleurotus tropis, produksi

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