Judul: Potensi Aktivitas Antioksidan dan Antimutagenik
Metabolit Ekstraseluler Bakteri Endofit Daun Cengkeh (Syzygium aromaticum L.).
Abstrak: Bakteri endofit merupakan bakteri yang hidup di dalam jaringan tanpa menyebabkan gangguan atau kerusakan pada inangnya. Studi menunjukkan bahwa bakteri endofit tumbuhan dapat memproduksi dan mensintesis senyawa bioaktif yang sama seperti inangnya. Bioaktivitas yang dimiliki senyawa tersebut dapat berpotensi sebagai antioksidan dan antimutagenik. Antioksidan berfungsi sebagai penghambat toksisitas radikal bebas. Radikal bebas diketahui merupakan salah satu mutagen pemicu mutasi DNA. Oleh karena itu, aktivitas antioksidan suatu senyawa juga memiliki potensi sebagai senyawa antimutagenik. Ekstrak cengkeh Syzygium aromaticum L. diketahui telah memiliki banyak manfaat dibidang kesehatan. Kelompok bakteri Bacillus sp. juga telah banyak diteliti memiliki manfaat sebagai antioksidan dan antikanker. Informasi aktivitas antioksidan dan antimutagenik ekstrak bakteri endofit Bacillus sp. dari daun cengkeh belum tersedia, hingga saat ini. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini ialah mengisolasi dan menganalisis bakteri endofit kelompok Bacillus sp. dari daun cengkeh yang memiliki aktivitas antioksidan dan antimutagenik. Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahap yaitu, dengan isolasi bakteri endofit, uji patogenisitas, identifikasi bakteri berdasarkan analisis molekuler berbasis 16S rRNA, ekstraksi senyawa bioaktif bakteri, selanjutnya penentuan aktivitas antioksidan menggunakan radikal 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH), dan metode yang digunakan dalam menganalisis kemampuan ekstrak bakteri endofit sebagai agen antimutagenik adalah uji dekolorisasi, efek paparan sinar UV dan uji viabilitas sel, sedangkan aktivitas antimutagenik dianalisis baik secara in vitro dan di level seluler menggunakan khamir Saccharomyces cerevisiae sebagai organisme model. Pendeteksian senyawa aktif asal ekstrak bahan aktif bakteri endofit menggunakan LC-MS. Jumlah bakteri endofit yang berhasil diisolasi dari daun cengkeh sebanyak 10 isolat, diketahui hanya diperoleh satu isolat P1U2 yang dinyatakan tidak patogen terhadap manusia (ditandai dengan tidak terbentuknya zona bening pada media blood agar). Berdasarkan hasil uji karakteristik isolat P1U2 memiliki koloni berwarna kuning, bentuk koloni sel bakteri pada media nutrient agar melingkar, dengan sel yang berbentuk basil, termasuk bakteri gram positif dan memiliki spora. Berdasarkan analisis sekuens 16S rRNA, P1U2 memiliki nilai similarity tertinggi sebesar 99,65% dengan Fictibacillus sp. Ekstraksi ekstraseluler menggunakan pelarut etil asetat diperoleh rendemen sebesar 0,079%. Hasil uji aktivitas antioksidan diketahui bahwa ekstrak P1U2 memiliki nilai IC50 sebesar 161 ppm. Uji antimutagenik dilakukan menggunakan mutagen senyawa toksin hijau malakit. Penambahan ekstrak mengurangi kemampuan S. cerevisiae mendekolorisasi hijau malakit, namun penambahan ekstrak P1U2 mampu meningkatkan viabilitas sel khamir. Berdasarkan analisis efek paparan sinar UV, penambahan ekstrak P1U2 (161 ppm) mampu mempertahankan viabilitas khamir S. cerevisiae dalam menangkal mutagen UV. Hasil analisis LC-MS ekstrak P1U2 menunjukkan keberadaan senyawa quercetin, benzofuran, asam linolenat, euparin, dan aeruginosin. Penelitian sebelumnya melaporkan bahwa quercetin merupakan salah satu senyawa fenol dominan pada cengkeh. Senyawa ini diduga berpotensi besar sebagai antioksidan dan antimutagenik.
Keyword: Antioksidan, Bacillus, Bakteri endofit, Daun cengkeh, Radikal bebas

Judul: Antitoxin Activity of Ethanol Extract of Clove (Syzygium aromaticum)
Abstrak: Senyawa toksin dapat menginduksi terbentuknya radikal bebas (reactive oxygen species, ROS) yang dapat memicu kerusakan dan penurunan viabilitas sel. Cengkeh (Syzygium aromaticum) merupakan salah satu tanaman Indonesia yang mengandung senyawa fenolik sehingga memiliki aktivitas antioksidan yang dapat menurunkan toksisitas ROS. Namun, pengetahuan aktivitas antitoksin ekstrak cengkeh masih belum tersedia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh ekstrak cengkeh sebagai agen antitoksin dengan menggunakan khamir Saccharomyces cerevisiae sebagai model. Senyawa toksin yang diujikan adalah mutagen malachite green. S. cerevisiae banyak digunakan sebagai organisme model untuk mengeksplorasi mekanisme seluler organisme tingkat tinggi karena homologi genetik dan fisiologinya. Ekstrak cengkeh diperoleh dari bunga dan daun dengan metode maserasi. Kandungan fenolik dalam ekstrak cengkeh dianalisis dengan metode Folin-ciocalteu. Metode yang digunakan untuk menganalisis kemampuan ekstrak cengkeh sebagai agen antitoksin adalah uji dekolorisasi dan uji viabilitas sel. Kandungan fenolik ekstrak daun dan bunga cengkeh masing-masing adalah 441,28 dan 394,73 mg GAE g-1 ekstrak. Penambahan ekstrak mengurangi kemampuan S. cerevisiae mendekolorisasi malachite green tetapi meningkatkan viabilitas sel. Menariknya, koloni petite khamir ditemukan pada S. cerevisiae yang diberi konsentrasi tinggi ekstrak cengkeh. Hal ini mengindikasikan potensi ekstrak cengkeh dalam meregulasi aktivitas mitokondria. Penelitian lebih lanjut di level molekuler diperlukan untuk mengetahui mekanisme ekstrak cengkeh sebagai agen antitoksin., Toxic compounds can induce the formation of free radicals (reactive oxygen species, ROS) which can trigger damage and decrease cell viability. Clove (Syzygium aromaticum) is one of the Indonesian plants that contain phenolic compounds that are useful as antioxidants which can reduce ROS toxicity. However, little is known about the antitoxin activity of clove extract. Therefore, this study aimed to determine the effect of clove extract as an antitoxin agent using the yeast Saccharomyces cerevisiae as a model. The toxin compound tested is malachite green mutagen. S. cerevisiae is widely used as a model organism to explore the cellular mechanisms of higher organisms due to its genetic and physiological homology. Clove extract was obtained from bud and leaves using the maceration method. The compounds contained in cloves were analyzed by phenol quantitation using the folin-ciocalteu method. The methods used to analyzed the ability of clove extract as anti-mutagenic were decolorization test and cell viability test. The phenol content of leaves and bud extract were 441.28 and 394.73 mg GAE g-1 extract, respectively. The addition of extract reduced the ability of S. cerevisiae to decolorize malachite green but increased cell viability. Interestingly, number of petite colony of yeast was found in S. cerevisiae treated with high clove extract. This indicates the potential of clove extract in regulating mitochondrial activity. Further research at the molecular level is needed to determine the mechanism of clove extract as an antitoxin agent.
Keyword: Antitoxin, Clove, Phenolic, ROS, S. cerevisiae

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