Judul: Potensi Senyawa Fitokimia Filtrat Media Pertumbuhan Jamur Tiram Merah Muda (Pleurotus flabellatus) sebagai Antioksidan dan Antimikroba.
Abstrak: Jamur Pleurotus flabellatus memiliki potensi digunakan sebagai bahan baku pembuatan daging analog. Selama produksi miselium, hasil samping berupa medium pertumbuhannya belum termanfaatkan dengan baik. Tujuan penelitian ini ialah untuk mengetahui peranan komponen fitokimia dari filtrat P. flabellatus yang ditumbuhkan pada media campuran ekstrak kentang, beras merah dan kedelai yang merupakan hasil samping produksi miselium sebagai antioksidan dan antimikroba. Filtrat media cair hasil inkubasi P. flabellatus yang sudah dipisahkan dari miselium, kemudian dipekatkan menggunakan vacuum rotary evaporator pada suhu 45 oC. Hasil pemekatan media selanjutnya diuji kandungan fitokimia secara kualitatif, aktivitas antioksidan dan antimikrobanya. Pengujian aktivitas antimikroba dilakukan terhadap bakteri Morganella morganii, Escherichia coli, Staphylococcus aureus dan Salmonella sp. menggunakan metode kertas cakram dan sumur. Hasil uji kemampuan antioksidan dengan metode DPPH, FRAP dan kadar total fenol secara berturut-turut ialah 18.41 ± 0.35 mg AEAC/g ekstrak, 23.99 ± 0.14 mmol FeSO4/g ekstrak dan 7.88 ± 0.21 mg GAE/g ekstrak. Hasil uji fitokimia menunjukkan bahwa komponen kimia yang terkandung dalam filtrat termasuk dalam golongan flavonoid, saponin dan triterpenoid. Berdasarkan uji kemampuan antimikroba, filtrat media tidak mampu menghambat pertumbuhan mikroba uji pada konsentrasi 2.4570 g/mL. Hal tersebut dapat disebabkan oleh senyawa antimikroba yang mungkin rusak akibat pemanasan pada saat pemanenan miselium dan filtrat media.
Keyword: antimikroba, antioksidan, fitokimia, Pleurotus flabellatus

Judul: Produksi miselium jamur tiram merah muda (Pleurotus flabellatus) dan karakterisasi sifat-sifat fisikokimianya
Abstrak: Jamur tiram merah muda (Pleurotus flabellatus) ialah jamur yang banyak dikonsumsi dan dibudidayakan di dunia. Selain rasanya enak, jamur ini merupakan pangan yang sehat karena memiliki kandungan protein yang tinggi (lebih dari 20% berat kering). Kandungan protein miselium jamur lebih tinggi daripada tubuh buahnya. Selain itu, miselium merupakan sumber serat pangan dan asam lemak tidak jenuh jamak. Tujuan dari penelitian ini ialah memproduksi miselium jamur tiram merah muda dan mengetahui karakteristik serat, asam amino, asam lemak serta antioksidannya yang ditumbuhkan pada berbagai media yaitu ekstrak kentang, kedelai, dan beras merah dengan variasi penambahan gula masing-masing sebanyak 20 g, 40 g, 60 g, 80 g, dan 100 g per liter media cair. Miselium dipanen delapan hari setelah inokulasi. Miselium yang memiliki kadar protein tertinggi dari masing-masing media dianalisis lebih lanjut terhadap kadar serat kasar, serat pangan, asam amino, asam lemak, total fenol, dan kapasitas antioksidan. Terdapat perbedaan karakteristik miselium yang ditumbuhkan pada media yang berbeda. Media kentang menghasilkan miselium dengan kadar serat pangan tertinggi yaitu 82.28% bk. Media kedelai menghasilkan miselium dengan kandungan asam amino dan asam lemak tertinggi yaitu masing-masing 30.20% bk dan 90.00% bk. Sedangkan media beras merah menghasilkan miselium dengan total fenol dan kapasitas antioksidan tertinggi yaitu masing-masing 13.79 mg AGE/g ekstrak dan 1.17 mg AEAC/g ekstrak. Kadar serat kasar miselium tertinggi dihasilkan pada media kedelai dan beras merah dengan nilai masing-masing 20.26% bk dan 20.10% bk.
Keyword: growth medium, mycelium, Pleurotus flabellatus

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