Judul: Interaksi Genotipe dan Lingkungan, serta Stabilitas Ekstrak Etil Asetat 20 Genotipe Temu Ireng di Tiga Lokasi Berbeda
Abstrak: Temu ireng merupakan tumbuhan asal Indonesia yang biasa digunakan sebagai campuran jamu. Hingga saat ini belum ada varietas temu ireng yang diusulkan, karena terbatasnya informasi mengenai kualitas bahan baku. Stabilitas genotipe adalah kemampuan genotipe untuk hidup pada berbagai lingkungan yang berbeda dan fenotipenya tidak mengalami banyak perubahan di setiap lokasi percobaan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui interaksi genotipe dan lingkungan, serta stabilitas genotipe temu ireng terhadap kondisi lingkungan yang berbeda melalui indikator komponen fitokimia berupa senyawa fenolik dan aktivitas antioksidan (DPPH dan ABTS). Ekstrak etil asetat temu ireng diperoleh melalui ekstraksi basah. Pengujian total fenol dilakukan melalui metode Folin-Ciocalteu dan pengujian aktivitas antioksidan melalui metode DPPH dan ABTS. Hasil penelitian menunjukkan interaksi genotipe dan lingkungan 20 genotipe temu ireng dan tiga varietas temulawak di tiga lokasi (Bogor, Cianjur, Sukabumi) menghasilkan perbedaan yang nyata (p<0). Genotipe G13, G17, G18, G19, dan Cursina2 merupakan genotipe stabil berdasarkan senyawa fenol. Genotipe G3, G4, G6, G8, G9, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G17, G18, dan G20 merupakan genotipe stabil berdasarkan ekivalen troloks DPPH. Genotipe G2, G3, G7, G9, G11, G12, G13, G15, G19, dan G20 merupakan genotipe stabil berdasarkan ekivalen troloks ABTS. Genotipe yang stabil di setiap pengujian adalah genotipe G13.
Keyword: genotipe, interaksi genotipe dan lingkungan, lingkungan, stabilitas, temu ireng

Judul: Pengaruh Interaksi Genotipe dan Lingkungan terhadap Aktivitas Antioksidan dan Inhibisi α-Glukosidase Rimpang Temu Ireng
Abstrak: Temu ireng merupakan salah satu tanaman obat yang memiliki potensi sebagai antioksidan dan inhibisi enzim α-glukosidase. Namun pemanfaatan temu ireng belum optimal sehingga diperlukan temu ireng dengan varietas unggul dengan uji multilokasi yang mengkaji pengaruh interaksi genotipe dan lingkungan (GxE) sehingga dihasilkan stabilitas dan adaptabilitas. Penelitian bertujuan mengetahui pengaruh interaksi genotipe dan lingkungan 20 genotipe temu ireng di tiga wilayah berdasarkan aktivitas antioksidan dan inhibisi enzim α-glukosidase. Ekstrak basah temu ireng yang dihasilkan dengan metanol. Uji aktivitas antioksidan dengan metode FRAP dan ABTS dan pengujian inhibisi enzim α-glukosidase dan dilanjutkan dengan analisis AMMI. Hasil penelitian menunjukkan interaksi genotipe dan lingkungan signifikan (p<0) terhadap aktivitas antioksidan dan inhibisi α-Glukosidase. Temu ireng yang stabil yaitu G3, G5, G6, G7, G9, G10, G11, G15, G18, G19, dan G20 berdasarkan aktivitas antioksidan pengujian FRAP. Temu ireng G2 hingga G20 memiliki aktivitas antioksidan yang stabil dengan pengujian ABTS. Genotipe yang terdiri dari G8, G9, G15, G16, G18, dan G19 merupakan temu ireng yang stabil pada parameter inhibisi α-glukosidase. Temu ireng yang terdiri G9, G15, G18, dan G19 memiliki stabilitas yang luas pada ketiga paramater. Temu ireng dengan aktivitas antioksidan dan penghambatan yang tinggi namun beradaptasi pada lokasi tertentu ialah G1, G2, G8, dan G17.
Keyword: Antioksidan, inhibisi, interaksi GxE, temu ireng

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