Judul: Identifikasi Senyawa Asam Fenolat pada Sayuran Indigenous Indonesia
Abstrak: Jawa Barat merupakan salah satu provinsi penghasil sayur-sayuran yang memiliki peran cukup signifikan dalam menghasilkan jenis sayur-sayuran di Indonesia. Spesies sayuran asli Indonesia yang berasal dari daerah/wilayah/ekosistem tertentu, termasuk spesies pendatang dari wilayah geografis lain tetapi telah berevolusi dengan iklim dan geografis wilayah Indonesia dinamakan sayuran indigenous. Beberapa balai penelitian seperti Balai Penelitian Tanaman Sayuran (Balitsa) bekerjasama dengan Asian Vegetables Research Development Center (AVRDC) telah melakukan pendataan terhadap sayuran ini terutama yang mempunyai kandungan gizi dan non gizi yang bermanfaat secara fisiologis bagi tubuh manusia yaitu vitamin A, zat besi, dan antioksidan. Antioksidan merupakan senyawa yang sangat baik untuk menangkap radikal bebas. Keberadaan senyawa antioksidan ini akan mencegah penyakit kanker maupun penyakit degeneratif lainnya. Salah satu senyawa antioksidan yang penting yaitu senyawa polifenol. Senyawa polifenol yang ada di sayuran, buah-buahan, dan teh dapat mencegah penyakit degeneratif termasuk kanker melalui aktivitas antioksidatif dan/atau modulasi fungsi beberapa protein. Salah satu senyawa polifenol yang banyak terdapat pada sayuran yaitu flavonoid dan asam fenolat. Senyawa asam fenolat (phenolic acids) mendapatkan perhatian yang lebih dalam beberapa tahun terakhir ini karena pengaruhnya untuk kesehatan manusia. Sebagai polifenol, asam fenolat merupakan antioksidan yang sangat kuat dan memiliki aktivitas antibakteri, antivirus, antikarsinogenik, antiinflamasi, dan aktivitas vasodilatory. Selain itu asam fenolat juga mempunyai peranan untuk melindungi dari kanker dan penyakit jantung. Penelitian ini meneliti kandungan asam fenolat (asam klorogenat, asam kafeat, dan asam ferulat) pada dua puluh empat jenis sayuran indigenous Indonesia yang berasal dari Jawa Barat yaitu kenikir, kecombrang, kemangi, katuk, pohpohan, ginseng, takokak, lembayung, terubuk, labu siam, pepaya, mete, pakis, beluntas, mangkokan putih, mangkokan, kendondong cina, antanan, antanan beurit, krokot, turi, kelor, dan mengkudu. Bagian tanaman yang digunakan untuk penelitian ini bisa berupa daun, batang, dan seluruh bagian tanaman. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap yaitu persiapan sampel, pembuatan kurva standar dan Limit of Detection (LOD), analisis asam fenolat dengan HPLC, serta analisis statistik. Analisis asam fenolat dengan HPLC dilakukan secara dua ulangan duplo. Analisis statistik yang digunakan yaitu uji Tukey pada taraf α 5%, uji T pada taraf α 1%, dan principal component analysis (PCA). Hasil penelitian ini mendapatkan data kisaran asam klorogenat 0.08–47.02 mg per 100 gram sampel segar, asam kafeat 0.36 – 8.65 mg per 100 gram sampel segar, dan asam ferulat 0.09– 5.02 mg per 100 gram sampel segar.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Senyawa Flavonoid Pada Sayuran Indigenous Jawa Barat
Abstrak: Indonesia memiliki tanaman lokal yang sangat berlimpah. Tanaman lokal di Indonesia banyak yang belum terjamah dan termanfaatkan untuk dikonsumsi sebagai bahan pangan yang kaya akan zat-zat yang bermanfaat bagi tubuh dan kesehatan. Jenis sayuran lokal tersebutlah yang dikenal dengan nama sayuran indigenous. Salah satu daerah di Indonesia yang merupakan penghasil sayuran indigenous yang cukup berperan adalah daerah Jawa Barat. Komponen fenolik dalam bahan pangan memiliki peran yang sangat baik salah satunya adalah sebagai antioksidan. Sayur-sayuran banyak mengandung senyawa fenolik yang berupa flavonoid. Penelitian-penelitian terdahulu telah membuktikan bahwa flavonoid dapat berfungsi sebagai antioksidan, antimutagenik, dan antikarsinogenik. Oleh karena itu, pemanfaatan sayuran indigenous sebagai sumber flavonoid akan dapat meningkatkan nilai tambah tanaman-tanaman tersebut. Sejarah membuktikan bahwa leluhur kita sudah banyak memanfaatkan sayuran indigenous karena sudah mengenal rasa dan manfaatnya berdasarkan pengetahuan secara turun temurun. Perkembangan budaya dan teknologi menyebabkan perkembangan sayuran indegenous menjadi terdesak, maka potensi sayuran ini harus digali dan dikaji kembali untuk mendapatkan manfaat yang lebih baik dalam meningkatkan nutrisi bagi yang mengkonsumsinya. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan mengetahui kandungan komponen-komponen flavonoid yang berupa flavonol dan flavone pada beberapa sayuran indigenous daerah Jawa Barat. Pada penelitian ini jenis sayuran yang akan digunakan adalah sayuran-sayuran lokal yang banyak dan sering dikonsumsi oleh masyarakat Jawa Barat. Sayuran tersebut adalah daun kelor (Moringa pterygosperma Gaertn.), takokak (Solanum torvum.Swartz) antanan beurit (Hydrocotyle sibthorpioides Lmk), bunga pepaya (Carica papaya.L), daun jambu mete (Anacardium occidentale. L), pucuk mengkudu (Morinda citrifolia.L), daun labu siam (Sechium edule (Jacq.) Swartz.), daun kacang panjang/lembayung (Vigna unguiculata (L.) Walp), daun pakis (Arcypteris irregularis (C.Presl) Ching), kucai (Allium schoenoprasum L.), daun mangkokan putih (Nothopanax scutellarium (Burm.f.) Fosb.), bunga turi (Sesbania grandiflora (L.) Pers.), dan terubuk (Saccharum edule.Hassk). Pembuatan ekstrak flavonoid dari sayuran dilakukan dengan menggunakan campuran pelarut air dan methanol. Selain itu, dilakukan pula pembuatan kurva standar flavonoid yang digunakan sebagai acuan dalam penentuan komponen tersebut pada sampel. Standar yang digunakan adalah quercetin, kaempferol, myricetin, apigenin, dan luteolin. Analisis yang dilakukan yaitu analisis kadar air, analisis total fenol, dan deteksi flavonoid dengan menggunakan HPLC column C-18; Develosil ODS-UG-3. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh data kadar air sayuran indigenous berkisar antara 75%-90%. Total fenol (per 100gram berat kering) terbesar terdapat pada pucuk mete (2809.5 mg) dan terkecil pada terubuk (204.4). Sayuran indigenous memberikan komposisi senyawa flavonol dan flavone yang bervariasi. Namun, semua sampel mengandung senyawa quarcetin. Kandungan quarcetin terbanyak ada pada pucuk mete (573.07 mg) dan yang paling sedikit mengandung quarcetin adalah terubuk yaitu 3.77 mg. Senyawa myricetin hanya ditemukan pada sayuran kucai (16.23 mg), takokak (21.29 mg), daun labu siam (69.39 mg), pucuk mete (37.85 mg), dan antanan beurit (10.46 mg). Senyawa luteolin hanya ditemukan pada sayuran daun kelor dan jumlahnya pun sangat sedikit, sedangkan apigenin hanya ditemukan pada daun kacang panjang (114.81mg), daun mangkokan putih (45.47 mg), dan bunga papaya (101.11 mg). senyawa kaempferol ditemukan hampir di semua sampel sayuran kecuali takokak dan terubuk. Kaempferol terbesar ditemukan pada bunga turi (189.05 mg) dan terendah pada daun pakis (18.63 mg). Total flavonol dan flavone terbesar terdapat pada pucuk daun mete (656.20 mg) dan total fenol tertinggi juga pada pucuk daun mete (2809.53 mg). Nilai-nilai
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