Judul: Penapisan Fitokimia, Ekstraksi-Fraksionasi, dan Ulasan Potensi Temu Mangga (Curcuma mangga) sebagai Antibakteri
Abstrak: Temu mangga (Curcuma mangga) adalah tanaman yang banyak dimanfatkan sebagai bumbu masak, suplemen, dan obat tradisional. Tanaman ini mengandung berbagai aktivitas hayati, salah satunya sebagai antibakteri. Tujuan penelitian ini adalah melakukan penapisan fitokimia, ekstraksi dan fraksionasi, serta ulasan potensi ekstraknya sebagai antibakteri terhadap bakteri Gram-negatif dan bakteri Gram-positif. Ekstrak metanol kasar diekstraksi cair-cair berturut-turut dengan pelarut n-heksana, etil asetat, dan metanol. Dalam ekstrak metanol dan fraksi nheksana ditetapkan fitokimianya. Fraksi n-heksana selanjutnya difraksionasi menggunakan kromatografi cair vakum (KCV) didapatkan 9 fraksi dan pemurnian menggunakan kromatografi radial (KR) didapatkan 7 fraksi. Hasil penapisan fitokimia ekstrak metanol teridentifikasi senyawa golongan flavonoid, fenolik, alkaloid dan triterpenoid, sedangkan fraksi n-heksana mengandung alkaloid dan triterpenoid. Berdasarkan ulasan studi literatur, senyawa metabolit sekunder temu mangga sebagai antibakteri belum banyak dilaporkan, sedangkan dari spesies curcuma lainnya menunjukkan aktivitas antibakteri dalam kategori kuat. Hubungan taksonomi spesies ini diduga temu mangga pun berpotensi untuk dikembangkan sebagai kandidat penghasil senyawa antibakteri.
Keyword: antibakteri, Curcuma mangga, fraksi n-heksana, temu mangga

Judul: Analisis Fitokimia, Ekstraksi, Fraksionasi, dan Ulasan Potensi Temu Mangga (Curcuma mangga) sebagai Antioksidan
Abstrak: Temu mangga (Curcuma mangga) adalah tanaman Zingiberaceae yang memiliki sifat farmakologis sebagai antioksidan. Namun, studi komprehensif mengenai senyawa aktif yang bertanggung jawab sebagai antioksidan masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisis fitokimia, mengekstraksi, memfraksionasi serta mengulas potensinya sebagai antioksidan. Sampel rimpang dimaserasi dengan metanol, selanjutnya dipartisi bertahap dengan pelarut berturut-turut: n-heksana, etil asetat, dan residu akhir dilarutkan dalam metanol. Metabolit sekunder yang terkandung dalam ekstrak kasar metanol dan fraksi etil asetat adalah alkaloid, fenolik, flavonoid, dan triterpenoid. Fraksi etil asetat difraksionasi menggunakan kromatografi cair vakum dengan eluen nheksana: etil asetat, menghasilkan 5 fraksi dan Fraksi D difraksionasi menggunakan kromatografi radial dengan eluen diklorometana:etil asetat menghasilkan 64 eluat. Ulasan potensi aktivitas antioksidan temu mangga dan spesies Zingiberaceae lainnya menunjukkan bahwa temu mangga berpotensi sebagai sumber antioksidan karena kandungan kurkuminoidnya.
Keyword: antioksidan, etil asetat, kurkuminoid, temu mangga

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