Judul: Profil Senyawa Penciri Dan Bioaktivitas Tanaman Temulawak pada Agrobiofisik Berbeda
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorrhiza Roxb.) merupakan salah satu jenis tumbuhan dari keluarga Zingiberaceae yang secara empirik banyak digunakan sebagai obat, baik dalam bentuk tunggal maupun campuran, yaitu sebagai hepatoproteksi, anti-inflamasi, antikanker, antidiabetes, antimikroba, antihiperlipidemia, dan pencegah kolera. Khasiat lainnya yang dimiliki oleh komponen kimia dalam temulawak adalah antibakteri, antijamur, antioksidan, dan antilipidemia. Sebagai bahan baku obat, temulawak selain produksi rimpang tinggi juga harus bermutu tinggi. BPOM menegaskan bahwa obat herbal harus memenuhi persyaratan yang meliputi mutu, keamanan, dan khasiat. Mutu temulawak dipengaruhi oleh banyak faktor antara lain penanganan budidaya hingga proses pascapanen. Budidaya yang standar harus mengacu kepada SOP mulai dari pemilihan varietas (aksesi), lokasi, jenis dan kesuburan tanah, serta kondisi iklim (curah hujan, suhu udara, kelembaban, dan intensitas sinar matahari). Senyawa metabolit sekunder yang mengandung bahan aktif berkhasiat obat utama di dalam temulawak adalah xantorizhol dan kurkuminoid. Mutu bahan baku obat di dalam temulawak diprioritaskan terhadap tingginya kadar xantorizhol dan kurkuminoid, yang salah satunya ditentukan oleh faktor genetik dan lingkungan tumbuh tanaman temulawak. Keamanan (toksisitas) dan khasiat (efikasi) dari tanaman temulawak merupakan aktivitas biologi (bioaktivitas) dari bioaktif yang terkandung dalam tanaman temulawak.
Keyword: 

Judul: Pengaruh nisbah bahan baku-pelarut dan suhu ekstraksi terhadap kandungan xanthorrhizol dalam oleoresin temulawak (Curcuma xanthorrhiza ROXB.
Abstrak: Temulawak (Curcuma xanthorrhiza Roxb.) merupakan salah satu tanaman dalam suku temu – temuan (Zingiberaceae) yang memiliki berbagai khasiat. Menurut Sidik at all (1995), temulawak berkhasiat sebagai anti inflamasi, antitumor, mengobati penyakit hipokolesterolemia, mengobati gangguan fungsi hati, memperbaiki fungsi saluran cerna, bersifat antibakteri dan antijamur, dan sebagai antijerawat. Khasiat yang dimiliki oleh temulawak ini tidak lepas dari komponen yang terkandung di dalam rimpang temulawak. Kurkuminoid dan xanthorrhizol diduga sebagai komponen yang memberikan efek farmakologis dari rimpang temulawak. Kurkuminoid merupakan pigmen yang memberikan warna kuning terhadap temulawak, sedangkan xanthorrhizol merupakan salah satu komponen minyak atsiri temulawak. Sejauh ini, temulawak diperdagangkan dalam beberapa bentuk yaitu bentuk rimpang temulawak yang utuh, serbuk temulawak, oleoresin temulawak, dan minyak atsiri temulawak. Penggunaan bahan baku temulawak dalam bentuk rimpang utuh maupun serbuk memiliki beberapa kelemahan, diantaranya adalah bersifat kamba, mudah mengalami perubahan warna dan aroma yang diakibatkan oleh perubahan iklim, mudah terkontaminasi oleh bahan asing, mudah terkontaminasi mikroorganisme, pada tahap aplikasi komponen aktif dihasilkan secara lambat dan tidak terekstrak secara sempurna, dan partikel rimpang mengakibatkan adanya bintik atau noda pada produk akhir (Ravindran at all, 2007). Untuk menutupi kelemahan – kelemahan tersebut, temulawak dapat dimanfaatkan dalam bentuk oleoresin. Oleoresin didefinisikan oleh Glibertson (1971) sebagai campuran antara resin dan minyak atsiri yang diekstrak dari berbagai jenis rempah, baik rempah yang berasal dari buah, biji, daun, kulit, maupun rimpang dengan menggunakan pelarut organik. Pada proses ekstraksi dengan menggunakan pelarut ini, terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi efisiensi dan efektifitas ekstraksi. Faktor tersebut diantaranya adalah jenis dan konsentasi pelarut yang digunakan, volume pelarut, suhu ekstraksi, dan ukuran bahan yang diekstrak…
Keyword: Curcuma xanthorrhiza Roxb, Temulawak, Xanthorrhizol, Extraction

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