Judul: Pengaruh Proses Fermentasi Terhadap Sifat Organoleptik, Aktivitas Biologis dan Komponen Fenolik pada Temu Mangga (Curcuma mangga).
Abstrak: Stres oksidatif menjadi salah satu penyebab munculnya penyakit degeneratif. Antioksidan diketahui dapat mencegah terjadinya kondisi tersebut. Temu mangga merupakan salah satu pangan yang diketahui memiliki kemampuan sebagai antioksidan. Pengolahan produk yang berbahan baku temu mangga masih belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan pengaruh fermentasi terhadap kandungan bioaktif dan penerimaan sensori temu mangga. Temu mangga difermentasi menggunakan dua jenis starter yaitu starter komersial L. plantarum dan cairan sawi asin. Starter ditambahkan sebanyak 10 mL, 20mL, dan 30mL. Temu mangga tanpa fermentasi digunakan sebagai pembanding (kontrol). Pengukuran aktivitas antioksidan dilakukan menggunakan metode DPPH dan kandungan total fenol dilakukan menggunakan metode Folin Ciocalteu. Gugus fungsi ekstrak temu mangga dianalisis menggunakan alat Fourier Transform Infra Red untuk mengetahui apakah terjadi perubahan gugus fungsi pada temu mangga yang difermentasi. Penerimaan panelis diuji menggunakan rating hedonik dengan 50 panelis tidak terlatih dan tujuh skala nilai kesukaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses fermentasi menurunkan kadar total fenol dan aktivitas antioksidan secara signifikan dibandingkan temu mangga tanpa fermentasi. Penerimaan sensori pada sampel temu mangga fermentasi starter campuran pada atribut rasa lebih tinggi dibandingkan temu mangga tanpa fermentasi dan fermentasi dengan starter L. plantarum. Temu mangga dengan starter L. plantarum menimbulkan aroma sweet, sedangkan starter campuran memberikan aroma yang kurang sedap. Hasil uji FTIR secara umum serapan bilangan gelombang yang dihasilkan oleh ketiga sampel tidak jauh berbeda. Namun dalam sampel temu mangga fermentasi terdapat serapan pada bilangan gelombang 1026.13 cm-1 dan hanya pada temu mangga starter L. plantarum terdapat serapan pada bilangan gelombang 2059.98 – 2067.69 cm -1.
Keyword: antioksidan, fermentasi, organoleptik, temu mangga, total fenol

Judul: Korelasi Profil Kimia dan Aktivitas Antioksidan Fraksi Temu Mangga (Curcuma manga Val.)
Abstrak: Temu mangga (Curcuma manga Val.) adalah tanaman rempah dari keluarga Zingiberaceae yang mengandung komponen bioaktif, termasuk senyawa antioksidan. Tujuan penelitian ini yaitu mengukur nilai aktivitas antioksidan dari fraksi temu mangga dengan berbagai polaritas yang berbeda serta memperoleh hubungan korelasi antara selang waktu retensi dengan profil antioksidan dari fraksi temu mangga. Selain itu penelitian ini juga bertujuan memperoleh pemetaan senyawa yang diperkirakan berperan sebagai antioksidan. Fraksi temu mangga diperoleh menggunakan metode ekstraksi komprehensif yang telah dipersiapkan dari penelitian sebelumnya dengan gradient pelarut heksana, aseton dan air. Terdapat 22 fraksi temu mangga dalam bentuk ekstrak kering yang dihasilkan dari 2 kali proses ekstraksi. Nilai aktivitas antioksidan diukur secara in vitro menggunakan metode DPPH. Profil kimia dianalisis menggunakan metode HPLC. Analisis multivariat Orthogonal Projection to Latent Sructure (OPLS) pada software SIMCA-P 13.01 digunakan untuk memperoleh hubungan korelasi antara selang waktu retensi dengan profil antioksidan dari fraksi temu mangga. Identifikasi kandungan metabolit terhadap fraksi aktif , dimana terdapat waktu retensi yang berkorelasi signifikan positif terhadap aktivitas antioksidan dilakukan menggunakan metode LC-MS. Hasil uji aktivitas antioksidan yang dianalisis menggunakan metode DPPH menunjukan nilai aktivitas terbesar ditemukan pada fraksi 80% heksana + 20% aseton (fraksi B) sebesar 411.70 μg AAE/mL diikuti oleh fraksi 100% heksana (fraksi A) sebesar 344.75 μg AAE/mL. Hasil analisis OPLS menunjukkan bahwa selang waktu retensi 1.5-3.0 menit merupakan selang waktu retensi yang berkorelasi signifikan positif terhadap aktivitas antioksidan dan banyak ditemukan pada fraksi 80% heksana + 20% aseton, sedangkan selang waktu retensi 24.0-25.5 menit merupakan selang waktu retensi yang berkorelasi signifikan positif terhadap aktivitas antioksidan dan banyak ditemukan pada fraksi 100% heksana. Kedua fraksi tersebut merupakan fraksi yang diduga memiliki komponen aktif yang bertanggung jawab terhadap aktivitas antioksidan. Berdasarkan identifikasi komponen dengan LC-MS, senyawa dominan yang terdapat pada fraksi 100% heksana temu mangga yaitu 2-methoxyestradiol, 2,6-Di-tert-butyl-4-(hydroxymethyl)phenol, oxandrolone, retinal, 9-cis-retinal, dan 8(17),12-Labdadiene-15,16-dial. Sementara itu senyawa dominan yang terdapat pada fraksi 80% heksana + 20% aseton temu mangga adalah demetoksikurkumin. Senyawa-senyawa tersebut merupakan senyawa yang diperkirakan berperan sebagai senyawa antioksidan pada temu mangga. Akan tetapi hanya senyawa 8(17),12-Labdadiene-15,16-dial dan demetoksikurkumin yang telah dilaporkan memiliki aktivitas sebagai antioksidan.
Keyword: antioksidan, komponen bioaktif, metabolomik, temu mangga

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