Judul: Determination of the total phenol and flavonoid levels and the antioxidant capacity of Kemuning leaf extract (Murraya paniculata L.)
Abstrak: Tanaman kemuning merupakan tanaman herbal yang berkhasiat sebagai antioksidan. Antioksidan dapat mencegah dan memperbaiki sel yang mengalami stres oksidatif dengan cara memutus rantai pembentukan radikal bebas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar flavonoid dan fenolik total Murraya paniculata serta kapasitas antioksidannya menggunakan metode DPPH (2,2-difenil-1-pikrihidrazil), FRAP (Ferric Reducing Antioxidant Capacity), dan ABTS (2,2’-azinobis-[3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid]). Kadar fenolik total dan flavonoid total yang terdapat pada tanaman kemuning adalah 16,9688 mg ekuivalen asam galat/g serbuk kering dan 4,7491 mg ekuivalen kuarsetin/g serbuk kering. Hasil penentuan kapasitas antioksidan ekstrak daun kemuning menggunakan metode DPPH, FRAP, dan ABTS secara berturut-turut adalah 2,004 ± 0,02; 8,09 ± 0,16; dan 23,36 ± 0,17 mg troloks/g serbuk kering. Kapasitas antioksidan ekstrak daun kemuning menggunakan metode ABTS menghasilkan kapasitas antioksidan terbesar dan berpotensi memiliki aktivitas antioksidan yang tinggi., Kemuning is a herbal plant that is efficacious as an antioxidant. Antioxidants can prevent and repair cells that experience oxidative stress by breaking free radical chain formation. This study aims to determine the levels of flavonoids and total phenolics in Murraya paniculata and their antioxidant capacity using the DPPH (2,2-diphenyl-1-pikrihidrazyl), FRAP (Ferric Reducing Antioxidant Capacity) and ABTS (2,2'-azinobis-[3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid]). The total phenolic and total flavonoid levels found in the yellowing plants were 16.9688 mg gallic acid equivalent/g dry powder and 4.7491 mg quercetin equivalent/g dry powder. The results of increasing the antioxidant capacity of the yellow leaf extract using the DPPH, FRAP, and ABTS methods were 2.004 ± 0.02; 8.09 ± 0.16; and 23.36 ± 0.17 mg troloks/g dry powder. The antioxidant capacity of yellow leaf extract using the ABTS method produces the largest antioxidant capacity and has the potential to have high antioxidant activity.
Keyword: antioxidant capacity, total phenolic, total flavonoid, murraya paniculata

Judul: Produksi Dan Flavonoid Daun Kemuning (Murraya Paniculata (L.) Jack) Dengan Perbedaan Interval Dan Tinggi Pangkas Panen Serta Dosis Pupuk Organik
Abstrak: Kemuning merupakan salah satu tanaman obat yang telah lama digunakan untuk mengobati berbagai penyakit. Kemuning mengandung senyawa-senyawa metabolit sekunder antara lain steroid, saponin, alkaloid, tanin dan flavonoid. Penelitian mengenai efek farmakologis tanaman kemuning telah banyak dipelajari, akan tetapi informasi mengenai praktik budidaya dan pengaruhnya terhadap kadar bahan aktif di dalamnya masih terbatas, terutama dalam hal manajemen panen dan pemupukan. Manajemen panen tanaman obat yang dimanfaatkan daunnya perlu memperhatikan beberapa aspek yaitu waktu panen, tingkat kematangan (maturity) daun, interval panen dan intensitas (tinggi pangkas) panen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh perbedaan interval dan tinggi bidang pangkas panen serta pemupukan organik terhadap produksi daun dan flavonoid daun kemuning. Percobaan dilaksanakan di Kebun Percobaan IPB, Cikarawang, Darmaga Bogor dan terdiri atas dua percobaan. Percobaan dilakukan pada bulan April 2013 hingga Januari 2014. Percobaan satu merupakan percobaan pengaruh interval panen, sedangkan percobaan dua merupakan percobaan pengaruh pemupukan organik dan tinggi bidang pangkas. Rancangan yang digunakan pada percobaan satu adalah rancangan acak kelompok (RAK) satu faktor, yaitu interval panen 5 dan 12 minggu dengan dua ulangan. Percobaan dua dilakukan menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) dengan dua faktor perlakuan yaitu tinggi pangkas dan dosis pupuk organik. Perlakuan pada percobaan dua menggunakan tiga jenis pupuk organik yaitu pupuk kandang ayam petelur (PKA), rock phosphate (RP), dan abu sekam (AS) (dosis per tanaman masing-masing untuk perlakuan per musim; 0 + 0 + 0; 0 PKA + 0.45 kg RP + 2 kg AS; 5 kg PKA + 0 RP + 2 kg AS; 5 kg PKA + 0.45 kg RP + 0 AS; 5 kg PKA + 0.45 kg RP + 2 kg AS. Percobaan dua dilakukan secara paralel dengan percobaan satu, yang dilakukan selama dua kali panen. Perlakuan tinggi pangkas pada musim pertama yaitu 50 dan 60 cm di atas permukaan tanah, sedangkan perlakuan tinggi pangkas pada musim kedua yaitu 60 dan 70 cm di atas permukaan tanah. Setiap perlakuan dikombinasikan dan diulang tiga kali sehingga terdapat 30 satuan percobaan. Hasil percobaan menunjukkan (1) Produksi daun dan flavonoid daun kemuning lebih tinggi dengan interval panen 12 minggu; (2) Tanaman yang mendapatkan perlakuan pupuk organik lebih tinggi produksinya dibandingkan tanpa pupuk; (3) Tinggi pangkas 60 cm lebih baik untuk pertumbuhan dan produksi kemuning pada panen berikutnya; (4) Pertumbuhan dan produksi kemuning yang baik memerlukan pemupukan pupuk kandang ayam petelur dikombinasikan dengan abu sekam dan/atau fosfat alam.
Keyword: fenolik, flavonoid, metabolit sekunder, Murraya paniculata (L.) Jack, phenylalanine ammonialyase (PAL)

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