Judul: Fraksinasi dan Identifikasi Senyawa Bioaktif Teripang Holothuria atra serta Aktivitasnya sebagai Antikanker
Abstrak: Teripang merupakan salah satu organisme laut yang banyak digunakan sebagai sumber senyawa bioaktif baru. Senyawa-senyawa ini digunakan sebagai senyawa utama dalam pencarian obat-obatan baru yang berpotensi sebagai antikanker. Holothuria atra adalah salah satu jenis teripang yang mampu menghasilkan senyawa antikanker terhadap sel kanker seperti sel HeLa (kanker rahim) dan sel MCF-7 (kanker payudara). Penelitian ini bertujuan 1) menentukan fraksi aktif teripang (H. atra) yang memiliki aktivitas sebagai antikanker 2) menentukan jenis senyawa aktif yang dihasilkan oleh teripang (Holothuria atra) sebagai antikanker dengan menggunakan Fourier transform infrared (FTIR) dan liquid chromatography mass spectra (LC-MS). Tahapan penelitian ini terdiri atas tahap identifikasi teripang, preparasi dan ekstraksi, fraksinasi dan identifikasi. Ekstraksi dilakukan dengan metode maserasi menggunakan pelarut etanol 96% sehingga diperoleh ekstrak kasar. Ekstrak kasar dipartisi dalam corong pisah dengan pelarut metanol : air : n-heksana : etil asetat (3:1:1:1) sehingga didapatkan fraksi n-heksana, etil asetat dan metanol-air. Fraksi metanol-air dipisahkan menggunakan kolom kromatografi dengan fase diam C18 dan fase gerak air, metanol dan diklorometana. Hasil setiap fraksi diuji aktivitas antikanker dengan metode microculture tetrazolium salt (MTT) dan dianalisis pola pemisahannya menggunakan kromatografi lapis tipis. Fraksi terpilih diidentifikasi gugus fungsi dan massa molekul menggunakan FTIR dan LCMS. Fraksi aktif teripang Holothuria atra yang memiliki aktivitas tertinggi sebagai antikanker adalah fraksi F5 dengan nilai IC50 sebesar 2.83 μg/mL terhadap sel kanker payudara MCF-7. Hasil spektrum FTIR menunjukkan bahwa fraksi F5 adalah senyawa saponin dengan adanya gugus fungsi OH pada bilangan gelombang 3432.9 cm-1; 1066.3 cm-1 (C─O); 1733.3 cm-1 (C═O); 1637.3 cm-1 (C=C); 2951.1 cm-1 dan 2870.3 cm-1 (C─H) alifatik (alkana (CH3, CH2, dan CH)). Saponin yang terdapat pada fraksi F5 merupakan golongan triterpenoid yang terdiri dari senyawa cucumechinol A atau C, philinopgenin B dan holothurin B1 berdasarkan bobot molekul m/z 485.4257, 471.3838 dan m/z 869.5256.
Keyword: antikanker, Holothuria atra, MTT, sel HeLa, sel MCF-7

Judul: Aktivitas Antioksidan Pada Formula Tablet Teripang Keling (Holothuria Atra)
Abstrak: Teripang mempunyai nilai ekonomi tinggi, dan sejak lama dimanfaatkan sebagai makanan yang dipercaya dapat menyembuhkan beberapa penyakit dan meningkatkan kesehatan. Teripang keling merupakan salah satu jenis teripang yang kurang dimanfaatkan secara optimal. Hal ini dikarenakan rasa teripang keling yang pahit sehingga kurang diminati oleh masyarakat. Jenis teripang keling dari beberapa penelitian mempunyai senyawa aktif yang sangat potensial untuk dikembangkan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan karakteristik kimia teripang keling utuh, daging teripang keling dan serbuk teripang, menentukan formulasi terbaik dalam pembuatan tablet teripang keling berdasarkan standar Departemen Kesehatan RI, serta menentukan aktivitas antioksidan dan senyawa aktif yang berperan sebagai antioksidan pada ekstrak tablet teripang keling. Metode yang digunakan dalam pembuatan tablet adalah metode kempa langsung dengan memakai 6 formulasi dengan perlakukan perbedaan jenis serbuk yaitu serbuk dari teripang utuh dan serbuk dari daging teripang. Tablet terpilih berdasarkan standar dari Departemen Kesehatan RI yang meliputi uji karakteristik fisik tablet dan stabilitas masa simpan. Tablet teripang keling diuji aktivitas antioksidan dengan metode 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH). Pengujian untuk menentukan senyawa aktif yang berperan sebagai antioksidan dengan kromotografi lapis tipis (KLT) dan bioautografi antioksidan dan juga untuk menentukan gugus fungsi dengan menggunakan analisis Fourier Transform Infrared (FTIR). Rendemen serbuk teripang ini tergolong rendah, rendemen serbuk untuk teripang keling utuh sekitar 10,26% dan daging teripang keling 9,82%. Kandungan protein serbuk teripang utuh sebesar 60,89% lebih rendah dibandingkan serbuk daging teripang sebesar 63,57%. Formula terpilih dari tablet teripang keling berdasarkan uji karakteristik fisik dan uji stabilitas masa simpan tablet adalah formula A2 dengan komposisi formulasi serbuk Holothuria atra (25%), Ac-Di-Sol (2%), L-HPC (2%), Aspartam (0,5%), mentol (0,2%), talk (1%), Mg stearat (1%) dan laktosa:manitol (67,8%) serta mempunyai aktivitas antioksidan dengan nilai IC50 sebesar 97,22 ppm. Hasil uji KLT dan Bioautografi memperlihatkan bahwa golongan senyawa yang berperan sebagai antioksidan adalah Steroid. Uji FTIR menyatakan senyawa yang berperan sebagai antioksidan mempunyai kemiripan dengan golongan senyawa sterol.
Keyword: antioksidan, bioautografi, FTIR, Holothuria atra, KLT, stabilitas, tablet

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