Judul: Karakterisasi dan Aktivitas Penghambatan Enzim Tirosinase oleh Kolagen dari Teripang
Abstrak: Kolagen adalah protein fibrosa dan komponen utama jaringan ikat yang dijumpai di tulang, tendon, kulit, pembuluh darah, dan kornea mata. Salah satu biota laut yang dapat dijadikan sumber kolagen alternatif adalah teripang. Paparan Sinar UV dalam jangka waktu yang lama dapat menyebabkan gangguan pada kulit serta meningkatkan sintesis melanin di kulit dan menyebabkan hiperpigmentasi oleh enzim tirosinase. Penelitian ini bertujuan mengisolasi, melakukan karakterisasi, dan menentukan aktivitas penghambatan enzim tirosinase oleh kolagen teripang. Isolasi kolagen terdiri atas praperlakuan dan hidrolisis dengan asam. Praperlakuan menggunakan NaOH 0.1 M dan hidrolisis dengan asam asetat 0.5 M selama 48 jam. Hasil praperlakuan jam ke-48 menunjukkan kadar protein non kolagen 0.090 mg/mL. Kolagen teripang emas memiliki rendemen 0.66%, nilai pH 6.91, gugus fungsi khas amida A (3379.29 cm-1), amida B (2924.09 cm-1), amida I (1681,93 cm- 1), amida II (1568.13 cm-1), dan amida III (1269.16 cm-1). Aktivitas penghambatan tirosinase menunjukkan bahwa kolagen teripang emas memiliki nilai IC50 5610 ppm.
Keyword: enzim tirosinase, kolagen, kolagen larut asam, teripang

Judul: Karakteristik Peptida Kolagen Teripang Gama (Stichopus Variegatus) Sebagai Ingridien Potensial Pangan Fungsional Antihipertensi
Abstrak: Teripang merupakan hewan berkulit duri (echinodermata) yang memiliki panjang tubuh 10-30 cm dengan warna bervariasi dan banyak ditemukan di dasar perairan yang jernih. Teripang gama merupakan salah satu jenis teripang yang memiliki warna tubuh hijau tua dengan bintik-bintik kecil berwarna putih dan banyak ditemui di perairan Lampung dan Nusa Tenggara. Teripang diketahui memiliki berbagai komponen bioaktif yang bermanfaat untuk kesehatan. Teripang kering memiliki kandungan protein yang tinggi dimana 70% nya merupakan protein kolagen. Hidrolisis kolagen secara enzimatis menghasilkan hidrolisat yang mengandung peptida kolagen. Produk ini dilaporkan memiliki bioaktivitas yang bermanfaat untuk kesehatan diantaranya penghambat enzim ACE (antihipertensi) dan antioksidan. ACE merupakan enzim peptidil-dipeptidase yang mengkatalisis perubahan substrat angiotensin I menjadi angiotensin II. Perubahan ini menyebabkan penyempitan pembuluh darah sehingga tekanan darah menjadi meningkat. Antioksidan merupakan senyawa yang mampu menghambat proses oksidasi di dalam tubuh sehingga kerusakan metabolisme yang diakibatkan oleh paparan radikal bebas dapat dihambat. Saat ini masyarakat cenderung kembali ke bahan alami karena dinilai lebih aman terhadap kesehatan. Eksplorasi bahan alami dan khasiatnya terus dikembangkan sebagai sumber pangan fungsional maupun obat tanpa efek samping. Salah satunya yaitu eksplorasi teripang gama sebagai sumber kolagen dan peptidanya sebagai agen penghambat enzim ACE (ACE inhibitor) dan antioksidan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui aktivitas penghambatan ACE dan antioksidan peptida kolagen teripang gama. Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap yaitu: 1) pra-perlakuan, 2) ekstraksi kolagen, 3) hidrolisis kolagen. Ekstraksi kolagen memberikan hasil rendemen sebesar 16.40% dengan berat molekul sebesar 130.33 kDa. Hidrolisis kolagen dengan enzim pepsin mencapai derajat hidrolisis tertinggi pada waktu inkubasi 120 menit dengan persentase sebesar 54.61% dan kolagen terhidrolisis menjadi 3 fraksi peptida dengan berat molekul 95.03-91.91 kDa; 47.14-42.06 kDa; dan 29.55-24.1 kDa. Aktivitas penghambatan ACE terbaik terdapat pada peptida yang dihidrolisis selama 180 menit dengan persen penghambatan sebesar 82.31% sedangkan aktivitas antioksidan terbaik terdapat pada peptida yang dihidrolisis selama 120 menit dengan nilai inhibition concentration 50 (IC50 ) sebesar 1.9 mg/ml.
Keyword: teripang gama, peptida kolagen, ACE inhibitor, antioksidan

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