Judul: Mempelajari sifat fisiko kimia dan analisa profil deskriptif flavor minyak atsiri daun kunyit (curcuma domestica Val.)
Abstrak: Usaha mengektraksi senyawa aroma dari bahan pangan telah mengalami peningkatan sejalan dengan usaha untuk mengidentifikasi senyawa aroma tersebut. Tanaman kunyit merupakan komoditas primadona dari famili Zingiberaceae. Kunyit tidak hanya dimanfaatkan sebagai penyedap dalam masakan Indonesia, tetapi dalam pengobatan tradisional pun kunyit mempunyai kedudukan fungsional yang luas. Sumber utama flavor pada kunyit adalah minyak atsirinya yang selain terdapat pada rimpangnya juga bisa didapatkan dari hasil penyulingan daunnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengekstrak minyak atsiri daun kunyit dengan cara penyulingan air dan uap, menganalisa sifat fisik dan kimianya, dan melakukan identifikasi komponen-komponen penting penyusun minyak atsiri daun kunyit secara kualitatif dan kuantitatif. Pada penelitian ini digunakan daun kunyit segar, dan yang dilayukan serta batang daun yang segar, dari tanaman yang berumur 8 bulan. Daun dan batang kunyit tersebut diperoleh dari kebun percobaan Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat yang terdapat di Cimanggu, Bogor. Pada tahap awal dilakukan penyulingan daun dan batang daun kunyit selama 4 jam untuk mengetehui rendemen yang dihasilkan. Kemudian minyak atsiri daun kunyit dianalisa sifat fisiko-kimianya untuk mengetahui kemurnian dan mutunya yang selanjutnya diidentifikasi komponen penyusun minyak atsiri daun kunyit tersebut. Sedangkan minyak atsiri dari batang kunyit tidak dianalisa lebih lanjut karena rendahnya rendemen. Dari kromotogram dari GC-MS dapat diidentifikasi 19 macam komponen penyusun minyak atsiri daun kunyit segar, yaitu golongan monoterpen (6 komponen), seskuiterpen (2 komponen), golongan keton (3 komponen), golongan alkohol-alkohol (5 komponen) dan golongan eter (1 komponen). Yang berkontribusi paling besar yang disebut komponen mayor penyusun minyak atsiri daun kunyit segar adalah 1,8 sineol (15,35%),c-fellandren (6,37%) dan ẞ-pinen (4,10%).
Keyword: 

Judul: Kajian Metabolomik Rimpang Kunyit Menggunakan Kromatografi Cair-Spektroskopi Massa
Abstrak: Pendekatan metabolomik dengan instrumen kromatografi cair-spektroskopi massa (LC-MS) dilakukan untuk mengetahui profil metabolit kunyit (Curcuma longa) berdasarkan perbedaan daerah sumber. Pada penelitian ini, sampel kunyit yang digunakan berasal dari 5 daerah yang berbeda, yaitu Karanganyar, Nagrak, Ngawi, Bogor, dan Sukabumi. Kromatogram LC-MS diolah menggunakan perangkat lunak MZmine dan The Unscrambler. MZmine mengolah kromatogram LC-MS menjadi bentuk mass array. Identifikasi pendugaan metabolit dilakukan dengan membandingkan massa akurat puncak terukur hasil mass array dengan massa akurat pasti senyawa metabolit turunan kurkuma yang terdapat pada dictionary natural product (dnp.chemnetbase.com), serta melalui studi pustaka jalur biosintesis genus kurkuma (peta metabolit). Analisis komponen utama (PCA) dengan perangkat lunak The Unscrambler mengelompokkan sampel kunyit berdasarkan perbedaan daerah sumber serta menentukan metabolit penciri. Sifat bioaktivitas yang diuji ialah aktivitas antioksidan kunyit. Hasil identifikasi menunjukkan total 121 metabolit di dalam genus kurkuma teridentifikasi dan ada perbedaan komposisi kandungan metabolit berdasarkan daerah sumber sampel. Pola pengelompokan hasil PCA menunjukkan pengelompokan berdasarkan ulangan sampel untuk kunyit Sukabumi dan Karanganyar sedangkan tidak mengelompok untuk sampel kunyit daerah sumber lain. Aktivitas antioksidan paling tinggi ditunjukkan oleh kunyit Sukabumi dengan nilai IC50 47.63 μg/mL. Sampel kunyit Sukabumi dapat dicirikan dengan tidak adanya kandungan kalebin A yang memiliki nilai m/z 384,939.
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