Judul: Efektivitas Mikroenkapsulat Ekstrak Air Kulit Buah Manggis (KBM) untuk Menurunkan Kadar MDA Hati Tikus Akibat Konsumsi Minyak Sawit Teroksidasi
Abstrak: Kulit buah manggis (KBM) diketahui memiliki kandungan antioksidan yang tinggi namun memiliki karakter sensori yang getir, pahit dan sepat. Aplikasi teknologi mikroenkapsulasi merupakan solusi untuk mengurangi intensitas sensori dan melindungi senyawa bioaktif KBM. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian mikroenkapsulat ekstrak KBM terhadap kadar MDA hati tikus. KBM direndam dengan air destilata selama 24 jam pada suhu ruang, kemudian dikeringkan menggunakan freeze dryer dan dibuat mikroenkapsulat KBM. Tikus percobaan dibagi dalam lima kelompok, yaitu: kelompok K(-) yang diberikan minyak sawit tanpa oksidasi, kelompok K(+) diberikan minyak sawit teroksidasi, kelompok KBM1 diberikan minyak sawit teroksidasi dan ekstrak KBM kering 100 mg/kg BB, KBM2 diberikan minyak sawit teroksidasi dan mikroenkapsulat ekstrak KBM 100 mg/kg BB, dan kelompok KBM3 diberikan minyak sawit teroksidasi dan mikroenkapsulat KBM 200 mg/kg BB. Mikroenkapsulasi menurunkan kapasitas antioksidan dari IC50 44.704 ppm (ekstrak) menjadi IC50102.896 ppm (mikroenkapsulat). Aplikasi teknologi mikroenkapsulasi mampu menutupi rasa pahit KBM dan meningkatkan konsumsi pakan tikus. Tidak teramati adanya perbedaan berat badan dan berat organ ginjal, hati, limpa, dan jaringan adiposa akibat pemberian mikroenkapsulat KBM. Terjadi penurunan kadar MDA hati KBM1 sebesar 53.49%, KBM2 sebesar 32.56%, dan KBM3 sebesar 48.84%. Pemberian mikroenkapsulat ekstrak KBM mampu menurunkan kadar MDA pada hati tikus.
Keyword: kulit buah manggis, malondialdehid, mikroenkapsulasi, minyak sawit teroksidasi

Judul: Efektivitas Mikroenkapsulasi Ekstrak Metanol Kulit Buah Manggis untuk Mencegah Kerusakan Fungsi Hati Tikus akibat Konsumsi Minyak Sawit Teroksidasi
Abstrak: Kebiasaan makan orang Indonesia yang menyukai makanan yang digoreng, memicu tingginya resiko menderita penyakit degeneratif. Resiko tersebut dapat diturunkan dengan konsumsi antioksidan eksogen yang mampu menghambat stres oksidatif. Salah satu sumber antioksidan kuat adalah antioksidan dalam kulit buah manggis (KBM). Sumber antioksidan potensial ini masih jarang dimanfaatkan dengan baik karena sifat sensori KBM yang pahit, sepat dan getir. Proses mikroenkapsulasi dapat melindungi dan mengontrol pelepasan senyawa bioaktif. Oleh karena itu, proses mikroenkapsulasi merupakan solusi terbaik untuk mengatasi masalah yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas daya antioksidan perlakuan mikroenkapsulasi terhadap ekstrak metanol KBM, serta mengevaluasi efektivitasnya dalam mencegah kerusakan fungsi hati pada tikus akibat konsumsi minyak sawit teroksidasi. Proses mikroenkapsulasi penurunan kapasitas antioksidan dengan nilai IC50 ekstrak sebesar 0.0085 g/mL dan IC50 mikroenkapsulat sebesar 0.0125 g/mL. Rasa pahit dan getir dari kulit manggis dapat dihilangkan selama proses ekstraksi dan mikroenkapsulasi terbukti dari tidak terdapat pengaruh terhadap konsumsi pakan tikus. Penambahan antioksidan yang terkandung pada ekstrak dan mikroenkapsulat KBM terbukti mampu menurunkan kerusakan hati terlihat dari penurunan jaringan adiposa dan kadar MDA hati tikus. Penurunan berat adiposa pada KBM 1, KBM 2, dan KBM 3 secara berturut-turut adalah 54.20%, 60.37%, dan 51.41%, sedangkan kadar MDA mengalami penurunan sebesar 8.32%, 36.87%, dan 50.12%. Berdasarkan penurunan tersebut, KBM 3 dengan kandungan mikroenkapsulat 200 mg/kg merupakan konsentrasi terbaik.
Keyword: minyak sawit teroksidasi, antioksidan, kulit buah manggis (KBM), mikroenkapsulasi, kerusakan fungsi hati

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