Judul: Evaluasi Penggunaan Marka Metabolik sebagai Penanda Kualitas Teh (Camellia sinensis) pada Lokasi Spesifik
Abstrak: Teh yang berkualitas dapat meningkatkan produksi untuk dipasarkan secara lokal maupun ekspor. Kandungan senyawa metabolit pada teh tergantung pada jenis klon, elevasi, kondisi tanah, dan lain-lain. Pengujian kualitas teh dapat dilakukan dengan pendekatan metabolomik dan teknik visualisasi data dengan analisis heatmap. Penelitian bertujuan menganalisis senyawa-senyawa yang memengaruhi kualitas teh pada lokasi tertentu sebagai penanda daerah asal daun teh tersebut. Uji metabolomik dilakukan pada sampel teh Gunung Mas, Walini, dan Tambi menggunakan Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS). Hasil penelitian menunjukkan pada sampel tersebut terdapat 82 senyawa metabolit sekunder dan menunjukkan profil metabolit yang berbeda-beda. Berdasarkan hasil analisis metabolomik, senyawa yang memengaruhi kualitas teh Gunung Mas dan Walini berasal dari golongan asam lemak jenuh, yaitu 9,12,15-Octadecatrienoic acid, (Z,Z,Z)-, sedangkan senyawa yang memengaruhi kualitas teh Tambi berasal dari golongan alkohol, yaitu 1-Heptacosanol., Tea with good quality can increase production for local and export market. The content of metabolites in tea depends on the type of clones, elevation, soil conditions, and others. Tea quality test can be done with metabolomic methods and data visualization techniques with heatmap analysis. This research aims to analyze the compounds that affect the quality of tea in certain locations as a marker of tea originated from Gunung Mas, Walini, and Tambi using Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS). The results showed that the sample contained 82 secondary metabolites and showed different metabolite profiles. Based on the results of metabolomics analysis, the compounds that affect the quality of Gunung Mas tea came from the saturated fatty acid group, namely 9,12,15-Octadecatrienoic acid, (Z,Z,Z)-, while the compounds that affect the quality of Tambi tea came from alcohol group, namely 1-Heptacosanol.
Keyword: heatmap, GC-MS, metabolomik, profil metabolit, teh

Judul: Canonical Discrimination of Black Tea Grade Composition
Abstrak: Pengelola perkebunan teh dibedakan menjadi 2 kelompok, yaitu rakyat (petani) dan instansi perkebunan. Sedangkan kondisi alam yang paling mendukung mutu pucuk adalah musim (musim hujan dan musim kering). Pucuk mutu tinggi akan menghasilkan teh olahan mutu tinggi, yang diolah melalui proses fermentasi menjadi teh hitam. Ada 14 jenis tingkatan mutu teh hitam yang dihasilkan yaitu: mutu 1 (BOP, BOPF, PF, DUST, BP, BT), mutu 2 (BM, BP2, BT2, PF2, DUST2, PF3), dan mutu 3 (BTL, BBL). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan komposisi 14 jenis tingkatan mutu teh hitam yang berasosiasi dengan kelompok pengelola kebun pada musim tertentu (4 kelompok), melalui teknik analisis peubah ganda yaitu analisis diskriminan kanonik. Data berupa persentase hasil produksi ke-14 jenis tingkatan mutu teh hitam, yang diambil dari Pabrik Pengolahan Teh Hitam di Pusat Penelitian Teh dan Kina Gambung, Bandung selama 8 bulan (Oktober 1997 - Mei 1998). Hasil analisis ragam peubah tunggal untuk menguji pengaruh antar kelompok terhadap masing- masing tingkatan mutu teh hitam berbeda nyata pada x=5%, kecuali untuk DUST (nilai-p 0.2775). Hasil analisis ragam peubah ganda untuk menguji pengaruh antar kelompok terhadap keseluruhan tingkatan mutu teh hitam juga berbeda nyata pada a=5%. Dua fungsi pertama yang dihasikan analisis diskriminan kanonik mampu menerangkan keragaman yang dibangkitkan oleh kelompok sebesar 98.1 %, dengan keragaman yang diterangkan fungsi 1 dan 2 masing-masing sebesar 86.4% dan 11.7%. Pemeriksaan secara visual menunjukkan, tingkatan mutu teh hitam BM, BT2, PF2, dan PF3 berasosiasi dengan kelompok A (pengelola rakyat musim hujan). Tingkatan mutu BP2, DUST2, BTL, BBL berasosiasi dengan kelompok B (pengelola rakyat musim kemarau). Tingkatan mutu BT berasosiasi dengan kelompok C (pengelola Gambung musim hujan). Tingkatan mutu BOP, BOPF, PF, BP berasosiasi dengan kelompok D (pengelola Gambung musim kemarau). Tingkatan mutu DUST tidak dapat dikatakan berasosiasi kuat dengan semua kelompok. Hal ini berarti, kelompok yang berasosiasi dengan komposisi tingkatan mutu teh hitam terbaik (teh hitam mutu ekspor, yaitu BOP, BOPF, PF, BP, dan BT) adalah kelompok C dan D (pengelola Gambung pada kedua musim). Sedangkan kelompok A dan B (pengelola rakyat pada kedua musim) berasosiasi dengan komposisi mutu 2 dan mutu 3. Pengujian kehandalan fungsi diskriminan dalam menempatkan individu yang benar ke kelompok masing-masing, dengan metode resubstitusi menunjukan bahwa secara keseluruhan penempatan individu yang benar cukup baik yaitu sebesar 79.9%, dengan tingkat keberhasilan rata-rata adalah sebesar 80.5%.
Keyword: 

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