Judul: Ekstraksi Dan Formulasi Ekstrak Buah Bakau Hitam Sebagai Minuman Fungsional
Abstrak: Buah bakau hitam (R. mucronata) terdiri atas kotiledon dan hipokotil yang banyak mengandung senyawa bioaktif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan morfometrik, komposisi proksimat, kandungan serat buah bakau, karakteristik kimia ekstrak buah bakau, dan menentukan formulasi minuman terbaik berdasarkan karakteristik fisikokimia dan uji sensori. Kotiledon dan hipokotil buah bakau diekstrak secara terpisah untuk mengetahui aktivitas antioksidan tertinggi dari setiap bagian tersebut. Kapasitas antioksidan sirup ekstrak buah bakau ditentukan untuk memanfaatkan ekstrak tersebut sebagai minuman fungsional. Buah bakau hitam memiliki panjang rata-rata 66.75±3.64 cm dan berat rata-rata 110.40±10.84 g, serta mengandung 61.06±1.35% air, 0.99±0.03% abu, 1.78±0.26% protein, 1.49±0.14% lemak, 34.68±1.27% karbohidrat (by difference). Karbohidrat buah bakau diantaranya terdiri atas 6.21±0.47 g/100g bb serat makanan larut dan 74.42±1.87 g/100g bb serat makanan tidak larut. Hasil ekstraksi kotiledon bakau rebus menggunakan metanol memiliki aktivitas antioksidan dengan nilai IC50 13.56 ppm sedangkan hasil ekstraksi kotiledon bakau segar menggunakan metanol memiliki nilai IC50 32.57 ppm. Hasil uji fitokimia menunjukkan bahwa dalam ekstrak metanol kotiledon maupun hipokotil bakau terdeteksi adanya flavonoid, steroid, tanin, saponin, dan hidrokuinon. Ekstrak air buah bakau memiliki aktivitas antioksidan yang lebih kuat daripada ekstrak metanol kotiledon dan hipokotil bakau. Ekstrak air buah bakau yang dihasilkan melalui proses perebusan selama 30 menit memiliki aktivitas antioksidan terkuat dengan nilai IC50 15.07 ppm dan kandungan total fenol tertinggi yaitu 74.7 mgGAE/g. Tingkat kesukaan konsumen terhadap sirup ekstrak air buah bakau tertinggi berdasarkan parameter kekentalan terdapat pada formula sirup yang ditambahkan karagenan dengan konsentrasi 0.8%. Formula sirup tersebut memiliki kadar antioksidan 1.34 ppm dan kapasitas antioksidan 21.71 ppm AEAC (Ascorbic acid Equivalent Antioxidant Capacity). Potensi buah bakau hitam sebagai minuman fungsional sumber antioksidan berkaitan dengan adanya senyawa bioaktif flavonoid, hidrokuinon, triterpenoid, tanin, dan saponin dalam ekstrak air buah bakau.
Keyword: buah bakau, kapasitas antioksidan, serat makanan, toksisitas

Judul: Aktivitas Antioksidan Ekstrak Buah Bakau Hitam (Rhizophora mucronata) Hasil Pengeringan yang Berbeda.
Abstrak: Ekstrak buah bakau hitam (R. mucronata) bermanfaat sebagai sumber antioksidan alami. Aktivitas antioksidan diketahui mudah rusak apabila terpapar oleh sinar ultraviolet. Penelitian dilakukan untuk menentukan aktivitas antioksidan buah bakau hitam, serta menentukan pengaruh pengeringan terhadap senyawa bioaktif hasil pengeringan dengan sinar matahari langsung dan sinar matahari tidak langsung. Hasil pengeringan mempengaruhi rendemen ekstrak, total fenol dan aktivitas antioksidan ekstrak buah bakau hitam (R. mucronata). Pengeringan yang menghasilkan total fenol dan aktivitas antioksidan tertinggi terdapat pada ekstrak buah bakau hitam kering sinar matahari langsung. Nilai total fenol ekstrak buah bakau hitam kering sinar matahari langsung yaitu 1 714.61 mgGAE/g dengan rendemen 6.7%. Aktivitas antioksidan DPPH, ABTS, dan CUPRAC ekstrak buah bakau hitam kering sinar matahari langsung masing-masing 16.27 ppm; 17.63 ppm; dan 97.26 mg asam askorbat/g ekstrak. Aktivitas antioksidan yang dihasilkan pada penelitian termasuk kedalam kategori sangat kuat (IC50 <50).
Keyword: Antioksidan, pengeringan, Rhizophora mucronata, total fenol

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