Judul: Potensi Beras Putih (Oryza Sativa), Beras Hitam (O. Sativa L. Indica), Dan Beras Merah (O. Nivara) Sebagai Antioksidan Dan Inhibitor Tirosinase
Abstrak: Beras diketahui memiliki banyak aktivitas hayati bermanfaat dan sering digunakan sebagai bedak dingin pada wajah. Kandungan vitamin, mineral, serat, dan beberapa jenis antioksidan, seperti asam ferulat, asam fitat, tokoferol, dan orizanol diduga berpotensi sebagai inhibitor tirosinase. Tujuan penelitian ini adalah menentukan potensi ekstrak dari berbagai jenis beras, yaitu beras putih, beras merah, dan beras hitam sebagai antioksidan dan inhibitor tirosinase dengan pelarut pengekstraksi n-heksana, etil asetat, dan metanol. Ekstrak beras yang memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dengan metode 1,1-difenil-2-pikrilhidrazil adalah ekstrak metanol beras hitam (IC50 290 μg/mL) dan ekstrak etil asetat beras putih memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dengan metode fosfomolibdat (41 mmol α-tokoferol ekuivalen/g sampel). Jadi, ekstrak metanol beras hitam dan ekstrak etil asetat beras putih berpotensi sebagai antioksidan, sedangkan ekstrak beras yang memiliki aktivitas inhibitor tirosinase tertinggi adalah ekstrak nheksana beras merah pada monofelase (3156 μg/ml).
Keyword: antioksidan, beras, inhibitor tirosinase

Judul: Identifikasi Senyawa Sitotoksik dan Antioksidan dari Berbagai Jenis Bekatul dengan Pendekatan Metabolomik
Abstrak: Masyarakat Indonesia dan Jepang dikenal sebagai konsumen nasi dengan volume yang cukup tinggi. Tingginya konsumsi beras menghasilkan produk samping dari penggilingan beras, yakni bekatul, yang tinggi pula. Bekatul dapat berasal dari berbagai varietas beras. Di Indonesia dikenal beberapa jenis beras yang dibudidayakan yakni beras merah, beras putih, dan beras hitam. Umumnya, komponen bioaktif berupa senyawa fitokimia terakumulasi di bagian perikarp dan testa atau bran kernel beras. Komponen fitokimia yang terakumulasi ini mengandung pigmen tertentu dan berhubungan dengan warna beras seperti merah, ungu, maupun hitam (Muntana dan Prasong 2010). Beberapa penelitian menunjukkan bekatul mengandung senyawa bioaktif seperti tokotrienol-tokoferol, γ-oryzanol, dan β-sitosterol (Ryan 2011; Henderson et al. 2012), antioksidan fenolik (Chanphrom 2007; Sompong et al. 2011), β- karoten (Chanphrom 2007), dan antosianin (bekatul beras hitam dan ketan hitam) (Yawadio et al. 2007). Penelitian-penelitian terhadap senyawa bioaktif bekatul telah banyak dilakukan akan tetapi belum dilakukan penelitian untuk melihat korelasi antara senyawa bioaktif dengan aktivitas sitotoksik dan antioksidan bekatul dari berbagai varietas beras menggunakan pendekatan metabolomik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi senyawa-senyawa bioaktif bekatul tersebut yang berkorelasi dengan aktivitas sitotoksik dan aktivitas antioksidan menggunakan pendekatan metabolomik. Pendekatan metabolomik merupakan analisis komperehensif dan kuantitatif komponen dari seluruh metabolit di dalam sampel (Dettmer et al. 2007). Data yang diperoleh sebagai hasil analisis metabolomik adalah data yang jumlahnya cukup besar sehingga diperlukan analisis data multivariat sebagai interpretasi data. Salah satu cara analisis data multivariat adalah orthogonal projection to latent structure (OPLS) yang digunakan untuk melihat korelasi antara profil kimia dengan aktivitas biologis. Analisis OPLS menunjukkan beberapa plot seperti score plot, kurva S-plot, dan Y related coefficient plot (Yuliana et al. 2011). Hasil uji aktivitas sitotoksik yang dianalisis menggunakan MTT assay menunjukkan nilai IC50 terendah terhadap sel WiDr ditemukan pada ekstrak bekatul beras hitam sebesar 213.68 μg/mL, diikuti oleh ekstrak bekatul beras merah, beras Jepang, dan beras putih, masing-masing sebesar 252.08 μg/mL, 631.60 μg/mL, dan 768.28 μg/mL. Sedangkan hasil analisis aktivitas antioksidan menunjukkan nilai IC50 pada ektrak metanol bekatul beras hitam lebih rendah dibandingkan dengan bekatul beras merah, beras putih, dan beras Jepang, masingmasing sebesar 67.58 μg/mL, 82.50 μg/mL, 410.02 μg/mL, dan 1108.71 μg/mL. Analisis multivariat data dengan OPLS menunjukkan asam protokatekat dan senyawa-senyawa monosakarida berupa D-Glukosa, D-(-)Fruktosa, dan DManosa serta oligosakarida berupa α-D Glukopiranosid merupakan senyawasenyawa yang dominan pada ekstrak yang aktif. Karbohidrat dalam bentuk 6 monosakarida tidak dilaporkan memiliki bioaktivitas sitotoksik terhadap sel kanker maupun aktivitas antioksidan, sehingga dalam penelitian ini diduga komponen aktif yang berperan terhadap aktivitas antioksidan dan aktivitas sitotoksik sel kanker kolon WiDr pada bekatul adalah sejenis oligo/polisakarida yang terkonjugasi dengan komponen fenolik. Berdasarkan analisis GC-MS, senyawa-senyawa monosakarida muncul pada waktu retensi 9.80 menit sedangkan asam protokatekat muncul pada waktu retensi 7.83 menit. Hasil penelitian menunjukkan bekatul beras hitam Cempo Ireng (Oryza sativa L. indica) memiliki aktivitas sitotoksik terhadap sel kanker kolon WiDr dan aktivitas antioksidan terbaik dibandingkan dengan bekatul bekatul beras merah Cere (Oryza nivara), bekatul beras putih Ciherang (Oryza sativa), dan bekatul beras Jepang (beras Japonica).
Keyword: bekatul, sitotoksisitas, antioksidan, metabolomik

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