Judul: Isolasi dan identifikasi senyawa antibakteri daun terong pungo (Solanum sp) hasil penapisan tanaman dan hewan obat aceh
Abstrak: Daun terong (Solanum sp) berasal dari Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam secara tradisional telah dikenal memiliki khasiat sebagai obat sakit gigi, obat masuk angin. Secara ilmiah hal ini perlu diteliti dan dikembangkan sehingga kearifan lokal yang dimiliki dapat terus dipertahankan.
Keyword: 

Judul: Isolasi Kapang Endofit Tumbuhan Pesisir Terong Pungo (Solanum sp.) dan Aktivitas Antibakterinya Terhadap Patogen Mulut.
Abstrak: Infeksi gusi dan karies gigi merupakan salah satu masalah kesehatan yang serius di negara-negara berkembang dan menjadi beban besar bagi pelayanan perawatan kesehatan gigi dan mulut. Kedua penyakit ini terjadi akibat adanya aktivitas bakteri mulut. Banyak bahan kimia yang telah tersedia secara komersial sebagai antimikroba oral dan usus. Beberapa bahan tersebut diketahui dapat memberikan efek samping dan resistensi kuman terhadap antibiotik, hal ini menjadi permasalahan dalam pengobatan kesehatan. Oleh karena itu, perlu dilakukan pencarian senyawa aktif baru yang lebih efektif tanpa efek samping yang dapat diformulasikan ke dalam produk kesehatan mulut dan gigi. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh isolat kapang endofit dari daun terong pungo (Solanum sp.), menentukan aktivitas antibakteri terbaik dari ekstrak kapang endofit terhadap pertumbuhan bakteri mulut (Streptococcus mutans, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus epidermidis dan Staphylococcus aureus), dan menentukan fraksi aktif terbaik yang bertindak sebagai agen antibakteri. Telah berhasil diisolasi 16 isolat kapang endofit dari daun terong pungo (Solanum sp.). Isolat TP6 dan TPL2 menjadi isolat terpilih dari uji antagonisme. Ekstrak kasar etil asetat kapang TP6 dengan rendemen 0,032%, pada konsentrasi 2 mg/well menghasilkan zona hambat pada bakteri Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis, dan Pseudomonas aeruginosa dengan diameter berturut-turut 20 mm, 21 mm, dan 23 mm. Ekstrak kasar etil asetat kapang TPL2 dengan rendemen 0,022% memiliki aktivitas antibakteri pada konsentrasi ekstrak 2 mg, dengan diameter zona hambat pada bakteri Staphylococcus aureus, Staphylococcus epidermidis, dan Pseudomonas aeruginosa berturut-turut 4 mm, 6 mm, dan 6 mm. Senyawa fitokimia yang terkandung dalam ekstrak TP6 meliputi alkaloid, flavonoid, fenol hidrokuinon, dan terpenoid. Fraksinasi senyawa aktif ekstrak kapang TP6 menggunakan empat jenis rasio eluen sebagai fase gerak, yaitu (A) n-heksana:etil asetat (7:3), (B) kloroform:n-heksana (4:1), (C) diklorometana:kloroform (2:3), dan (D) diklorometana:etil asetat:n-heksana (2:3:1). Eluen terbaik untuk fraksinasi adalah eluen D, dengan fraksi aktif sebagai senyawa antibakteri terdapat pada nilai Rf 0,31, 0,47, dan 0,50 yang diperoleh melalui uji bioautografi. Isolasi fraksi aktif dengan menggunakan kromatografi lapis tipis preparatif (KLTP) menghasilkan dua spot, yaitu dengan nilai Rf 0,27 pada  366 nm nm, nilai Rf 0,41 pada  254 nm , dan dengan penyemprotan pereaksi warna anisaldehid anisaldehid-asam sulfat terdeteksi warna ungu dengan nilai Rf 0,41 . Fraksi aktif yang bertindak sebagai agen antibakteri diduga adalah senyawa golongan terpenoid, berdasarkan hasil penyemprotan dengan pereaksi warna anisaldehid-asam sulfat.
Keyword: antibacterial, bioautography, endophytes, terong pungo

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