Judul: Potensi Minyak Atsiri Serai Wangi (Cymbopogon nardus) sebagai Antiproliferasi Sel Kanker Payudara MCM-B2.
Abstrak: Salah satu jenis kanker yang menjadi penyebab kematian terbesar ialah kanker payudara. Penelitian terkait pengembangan pengobatan herbal sebagai alternatif antikanker masih perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi minyak atsiri dari serai wangi sebagai antiproliferasi sel kanker payudara MCM-B2. Tahapan penelitian ini meliputi penyulingan minyak atsiri serai wangi, penentuan komponen kimia minyak atsiri dengan GC-MS, pengujian toksisitas minyak atsiri, serta aktivitas antiproliferasi minyak atsiri terhadap sel kanker payudara MCM-B2. Hasil penapisan fitokimia minyak atsiri mengandung senyawa alkaloid dan triterpenoid. Senyawa volatil dominan yang terkandung dalam minyak atsiri serai wangi ialah geraniol, sitral, dan mirsen. Uji toksisitas minyak atsiri serai wangi menghasilkan nilai LC50 sebesar 5.34 ppm. Minyak atsiri serai wangi mampu menurunkan pertumbuhan sel kanker MCM-B2 secara nyata (p<0.05). Konsentrasi 3 ppm menunjukkan hasil tidak berbeda nyata terhadap doksorubisin, dan konsentrasi 24 ppm memiliki aktivitas penghambatan tertinggi dengan nilai IC50 sebesar 5.38 ppm.
Keyword: Antiproliferasi, kanker payudara, MCM-B2, minyak atsiri, serai wangi

Judul: Potensi Minyak Atsiri Sereh Wangi (Cymbopogon nardus), Temu Ireng (Curcuma aeruginosa RoxB) dan Temulawak (Curcuma zanthorrhiza) sebagai Antikanker Payudara
Abstrak: Sereh wangi (Cymbopogon nardus), temu ireng (Curcuma aeruginosa RoxB) dan temulawak (Curcuma zantorrhiza) adalah tanaman yang memiliki potensi sebagai zat antiproliferasi sel kanker. Minyak atsiri sereh wangi dan ekstrak etanol 70% temu ireng mampu menghambat proliferasi beberapa sel kanker sedangkan dan ekstrak etil asetat temulawak memiliki kandungan senyawa volatil yang diduga dapat menghambat proliferasi sel kanker. Sifat farmakologi suatu tanaman umumnya terdapat pada minyak atsirinya yang mengandung banyak senyawa metabolit sekunder volatil. Dilakukanlah uji antiproliferasi minyak atsiri tersebut terhadap sel kanker MCF-7 (Michigan Cancer Foundation-7). Bagian pertama fokus pada profil metabolit dan aktivitas antiproliferasi minyak atsiri sereh wangi, temu ireng dan temulawak terhadap sel kanker MCF-7 dan sel normal vero sebagai pembanding. Analisis metabolit volatil dilakukan dengan menggunakan Gas Chromatography- Mass Spectrometer (GC-MS). Semua minyak atsiri tanaman tersebut mampu menghambat proliferasi sel kanker dengan nilai Inhibitory Concentration 50 (IC50) 359.6 ppm untuk sereh wangi, 161 ppm untuk temu ireng dan 139.8 ppm untuk temulawak. Minyak atsiri yang bekerja lebih spesifik adalah minyak atsiri dari temu ireng dan temulawak karena tidak terlalu menghambat proliferasi sel normal vero secara signifikan. Hasil analisis GC-MS menunjukkan mayoritas senyawa dari golongan monoterpenoid dan sesquiterpen yang terdapat pada ketiga minyak atsiri tanaman. Senyawa-senyawa tersebut diduga mampu menghambat proliferasi sel kanker MCF-7. Bagian kedua fokus pada kombinasi dari ketiga minyak atsiri tersebut. Minyak atsiri ketiga tanaman dikombinasikan hingga terbentuk sebanyak 4 campuran lalu diuji aktifitas antiproliferasinya terhadap sel kanker MCF-7. Campuran 1 terdiri dari sereh wangi dan temu ireng, campuran 2 terdiri dari sereh wangi, temu ireng dan temulawak, campuran 3 terdiri dari temu ireng dan temulawak dan campuran 4 terdiri dari sereh wangi dan temulawak. IC50 masing-masing campuran sebesar 162.3 ppm, 160.1 ppm, 168.3 ppm dan 148.7 ppm berturut-turut. Campuran memiliki penghambatan yang lebih baik dibandingkan dengan minyak atsiri tunggal. Campuran terbaik adalah campuran 4 karena memiliki nilai IC50 paling baik dan paling sedikit dalam menghambat proliferasi sel normal Vero.
Keyword: Antiproliferasi, Campuran, GC-MS, MCF-7, Minyak atsiri, Vero

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