Judul: Teknik spektroskopi inframerah transformasi fourier untuk penentuan profil kadar xantorizol dan aktivitas antioksidan temulawak
Abstrak: Teknik spektroskopi inframerah yang digabungkan dengan kemometrik diperkirakan dapat menggantikan metode analisis umum yang membutuhkan waktu lama dalam tahapan analisisnya, menggunakan banyak pereaksi, dan biayanya cukup mahal. Rimpang temulawak (Curcuma xanthorrhiza Roxb.) hasil teknik budi daya Pusat Studi Biofarmaka, Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat, dan lokal dianalisis dengan spektroskopi inframerah transformasi fourier, kadar xantorizolnya dianalisis dengan kromatografi cair kinerja tinggi dan aktivitas antioksidannya diukur dengan metode 1,1- difenil-2-pikrilhidrazil. Metode kemometrik yang digunakan ialah analisis komponen utama (PCA) dan kuadrat terkecil parsial (PLS). PCA bertujuan mengelompokkan contoh berdasarkan teknik budi dayanya sedangkan PLS bertujuan menghubungkan spektrum dengan kadar xantorizol maupun aktivitas antioksidannya.
Keyword: 

Judul: Metode Eksploratif untuk Menguji Kesamaan Spektrum FTIR Temulawak
Abstrak: Saat ini pengobatan dengan menggunakan obat bahan alam semakin banyak digunakan. Tidak hanya di Indonesia, di seluruh dunia dalam 20 tahun terakhir ini penggunaan obat bahan alam semakin meningkat. Sebagaimana obatobat sintesis, obat bahan alam seringkali disalahgunakan oleh pihak tertentu, salah satunya adalah adulterasi (pemalsuan obat). Salah satu metode untuk mendeteksi pemalsuan obat adalah dengan menganalisis kesamaan pola spektrum FTIR (Fourier Transform Infra Red). Pada penelitian ini dilakukan beberapa metode yang bersifat eksploratif untuk menguji kesamaan spektrum FTIR khususnya temulawak. Metode eksploratif tersebut adalah kombinasi transformasi Wavelet diskret dengan analisis komponen utama, metode titik balik dan analisis diskriminan. Sampel spektrum yang digunakan pada penelitian ini adalah spektrum temulawak, sedangkan spektrum jahe dan kunyit digunakan sebagai pembanding. Pemilihan spektrum jahe dan kunyit sebagai pembanding karena spektrum jahe memiliki kemiripan dengan spektrum temulawak, sedangkan kunyit memiliki kedekatan secara taksonomi dengan temulawak. Kombinasi transformasi wavelet diskret dengan analisis komponen utama memperoleh pola tebaran masing-masing sampel spektrum berdasarkan skor-skor komponen utama pertama dan komponen utama kedua dengan persentase kumulatif keragaman sebesar 91.1%. Dari pola tebaran tersebut diketahui bahwa antara temulawak dan jahe posisinya berdekatan. Untuk kombinasi transformasi wavelet diskret dan metode titik balik diperoleh bahwa spektrum temulawak teridentifikasi 100% pada reduksi titik minimal 128. Sementara, untuk kombinasi trasformasi wavelet diskret dan analisis diskriminan diperoleh pengklasifikasian yang baik untuk semua sampel spektrum pada berbagai reduksi titik.
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