Judul: Synthesis and Characterization of MIP-C-Dots Composite for Detection of 4-Nitrophenol
Abstrak: Limbah 4-nitrofenol sangat berbahaya terhadap makhluk hidup dan lingkungan apabila melebihi ambang batas yang ditentukan. Ambang batas yang ditetapkan Environmental Protection Agency (EPA) untuk perairan sebesar 43,4 mg/L. 4-nitrofenol sering digunakan secara sintetik pada industri pestisida, insektisida seperti folidol, pewarna, dan industri obat sebagai intermediate. Oleh karena itu, deteksi senyawa 4-nitrofenol dalam konsentrasi yang rendah diperlukan. Deteksi 4-nitrofenol dapat dilakukan dengan metode spektrofotometri, elektrokimia, dan kromatografi. Metode tersebut sudah berhasil mendeteksi 4-nitrofenol namun diperlukan metode deteksi 4-nitrofenol yang lebih selektif dan sederhana. Metode yang dapat digunakan, yaitu komposit antara carbon dots (C-dots) dengan molecularly imprinted polymer (MIP). Penelitian ini bertujuan menyintesis C-dots, MIP-C-dots, dan NIP-C-dots berbasis dari kulit buah naga dan asam sitrat serta MIP dari APTES dan TEOS, kemudian melihat karakter fluoresens dari C-dots dengan prekursor yang berbeda, serta menguji komposit MIP-C-dots kulit buah naga sebagai sensor fluoresens sebagai bahan deteksi selektif terhadap 4-nitrofenol. Sintesis C-dots menggunakan metode hidrotermal bersumber bahan hayati kulit buah naga dan asam sitrat. Hasil dari sintesis C-dots asam sitrat dan kulit buah naga didapatkan rendemen sebesar 37,76% dan 4,40% secara berurutan. Sintesis komposit MIP-C-dots menggunakan MIP yang berasal dari APTES dan TEOS dengan larutan penyangga dan reaksi polimerisasi selama 12 jam. Hasil karakterisasi FTIR menunjukkan gugus fungsi yang ada pada MIP-C-dots dan NIP-C-dots asam sitrat, yaitu O-H, C=O, N-H, C-O-H, Si-O-Si, sedangkan pada kulit buah naga, yaitu O-H, C=O, C=N, C-O-, dan Si-O. Gugus fungsi dari MIP dan NIP didapatkan serupa yang menunjukkan sintesis MIP-C-dots berhasil karena tidak terdapat gugus fungsi NO2 atau tidak ada perbedaan dari komposit MIP dengan NIP baik di kulit buah naga maupun asam sitrat. Hasil karakterisasi UV-Vis dari komposit yang berasal dari asam sitrat dan kulit buah naga menunjukkan area absorpsi dari transisi elektronik π π * berasal dari C=C dalam benzena dan C=O kemudian transisi elektronik n π * yang berasal dari O-H, C=O dan sp2 C-dots. Intensitas fluoresens dari MIP-C-dots asam sitrat lebih besar daripada kulit buah naga. Hal ini dikarenakan pada permukaan MIP-C-dots asam sitrat, keberadaan gugus fungsi lebih bertahan di permukaan dengan jumlah yang lebih banyak. Uji MIP-C-dots yang berasal dari kulit buah naga untuk deteksi 4-nitrofenol berhasil didapatkan limit deteksi 1,85 μM. MIP-C-dots berhasil mendeteksi 4-nitrofenol dengan konsentrasi yang rendah dibawah ambang batas konsentrasi yang ditetapkan EPA, yaitu 43,4 mg/L atau 312 μM. Limit deteksi dapat lebih rendah lagi dengan adanya penelitian lebih lanjut terkait optimasi pengaruh konsentrasi analat terhadap kinerja MIP-C-dots di rentang konsentrasi yang sesuai. Namun demikian, penelitian ini telah membuktikan bahwa MIP-C-dots kulit buah naga yang dapat mendeteksi 4-nitrofenol dengan mekanisme pemadaman. Komposit MIP-C-dots kulit buah naga selektif terhadap 4-nitrofenol dibandingkan dengan benzena. Hal ini ditunjukkan dari efisiensi pemadaman antara MIP-C-dots yang ditambahkan 4-nitrofenol dan benzena. Intensitas fluoresens lebih rendah ketika MIP-C-dots ditambahkan dengan 4-nitrofenol. Penelitian lebih lanjut perlu dilakukan terkait validasi dan optimasi metode. Limit deteksi dan limit kuantisasi dapat lebih rendah dengan memperhatikan pengaruh untuk kestabilan larutan fluoresens. Optimasi dari hal yang mempengaruhi kestabilan fluoresens seperti suhu, pH, penghilangan gas oksigen terlarut, absorptivitas molar, dan konsentrasi perlu dilakukan. Komposit MIP-C-dots yang diuji untuk deteksi 4-nitrofenol disarankan untuk diukur dibawah konsentrasi 960
Keyword: 4-nitrofenol, C-dots, detection, fluorescence, MIP

Judul: Sintesis Nanopartikel Karbon (C-Dot) dari Air Kelapa sebagai Sensor Fluoresens Ion Fe3+.
Abstrak: Nanomaterial carbon atau C-Dots merupakan partikel nanomaterial 0 dimensi yang banyak digunakan sebagai material sensor untuk mendeteksi berbagai macam kandungan logam berat seperti logam Fe3+. C-Dots dibuat dari larutan air kelapa dan asam sulfat serta urea sebagai dopping dengan beragam konsentrasi. Selanjutnya larutan disintesis dengan metode microwave irradiation selama 4 menit dengan daya 400W. C-Dots dari air kelapa yang berhasil disintesis, dibuktikan dengan hasil analisis PSA, fluorometer, FTIR dan spektroskopi UV-Vis. Perbedaan ragam persen konsentrasi urea dalam sintesis C-Ddots menghasilkan karakteristik optik yang berbeda-beda. Penambahan urea menyebabkan kenaikan intensitas fluoresens. Panjang gelombang emisi mengalami pergeseran ke panjang gelombang lebih rendah (blue-shift). C-Dots akan mengemisikan warna biru ketika disinari dengan lampu UV. Hasil analisis PSA diketahui bahwa ukuran partikel cdots tergolong dalam kategori nanomaterial karena mempunyai rata-rata ukuran partikel sebesar 3.970 nm untuk sampel dengan kandungan urea 0% dan 6.416 nm nm untuk sampel dengan kandungan urea 8%.
Keyword: air kelapa, C-Dots, microwave irradiation, sensor fluoresens

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