Judul: Aktivitas Antioksidan Ekstrak Metanol dan Air Teripang Asap Secara In Vitro
Abstrak: Masyarakat lokal meyakini bahwa teripang asap komersial memiliki sifat yang dapat menyembuhkan berbagai macam penyakit. Salah satu manfaat yang dimiliki teripang yaitu kemampuannya sebagai antioksidan, namun aktivitas antioksidan teripang asap yang berasal dari Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara belum diketahui. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan ekstrak metanol dan air dari tiga jenis teripang asap dengan satu kali dan dua kali perebusan, menentukan komponen bioaktif, dan menentukan aktivitas antioksidan ekstrak teripang asap. Rata-rata persentase rendemen ekstrak metanol teripang asap lebih tinggi dibandingkan rendemen ekstrak air teripang asap. Semua ekstrak teripang asap mengandung senyawa alkaloid. Ekstrak metanol dan air teripang asap dengan satu kali perebusan memiliki aktivitas antioksidan lebih tinggi dibandingkan teripang asap dengan dua kali perebusan. Ekstrak air H. edulis memiliki aktivitas antioksidan terbaik dengan nilai IC50 sebesar 2502,20 ppm. Berdasarkan uji yang dilakukan menggunakan metode DPPH, ekstrak metanol dan air teripang asap menunjukkan aktivitas antioksidan sangat lemah dengan nilai IC50 lebih dari 200 ppm.
Keyword: Antioksidan, bioaktif, DPPH, teripang asap

Judul: Uji Fitokimia dan Potensi Teripang Stichopus horrens sebagai Antioksidan
Abstrak: Teripang merupakan salah satu komoditas perdagangan yang tinggi, teripang juga dimanfaatkan dalam bidang kesehatan karena banyak mengandung senyawa yang penting untuk mekanisme pertahanan dalam tubuh manusia, berupa antioksidan yang berfungsi melawan radikal bebas. Penelitian ini menunjukkan analisis senyawa antioksidan dan fitokimia pada teripang duri dengan menggunakan tiga pelarut dari golongan polar, semipolar dan non polar. Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan dengan metode DPPH (1,1-difenil-2- pikrilhidrazil) untuk sampel yang padat dan dalam bentuk larutan. Pengambilan sampel dilakukan pada bulan April 2012 di Pulau Tidung, Kepualauan Seribu. Pengukuran kualitas air diukur secara in situ untuk mengetahui kondisi habitat teripang. Suhu pada daerah pengambilan sampel adalah 28,30 C, kadar salinitas 32,6 ‰, kecepatan arus 0,40 m/s dan nilai pH 8. Teripang duri hidup diantara padang lamun Enhalus acaroides dengan substrat berupa pasir halus. Pengujian kualitas air bertujuan untuk melihat tingkat stress pada biota yang tentunya berpengaruh terhadap kadar antioksidan yang dikandung teripang. Pengujian aktivitas antioksidan dan uji fitokimia dilakukan setelah pengekstrakan terhadap teripang dengan menggunakan metode maserasi Ekstrak etanol memiliki warna kuning sebelum dievaporasi dan berwarna coklat setelah dievaporasi dengan bentuk pasta seberat 28,203 g, ekstrak etil asetat sebelum dievaporasi berwarna putih bening namun setelah dievaporasi berwarna kuning pucat dan berbentuk serbuk dengan berat 14,418 g, dan ekstrak heksana berwarna putih sebelum dievaporasi kemudian setelah dievaporasi berwarna kuning pucat berbentuk serbuk dengan berat 14,249 g. Hasil uji fitokimia menunjukkan bahwa pelarut etanol memiliki kandungan senyawa yang lebih banyak dan bervariasi, hal ini dikarenakan senyawa yang terdapat pada teripang duri didominasi oleh senyawa dari golongan polar. Senyawa fitokimia yang terkandung dalam teripang duri adalah alkaloid, steroid dan saponin. Ekstrak etanol teripang segar memiliki aktivitas antioksidan yang sangat kuat dibandingkan dengan ekstrak heksana dan etil asetat, dengan nilai rata-rata IC50 sebesar 1213,904 ppm. Ekstrak etil asetat p.a teripang memiliki aktivitas antioksidan dengan nilai IC50 sebesar 1653,283 ppm, sedangkan ekstrak heksana teripang memiliki aktivitas antioksidan yang lemah dengan nilai IC50 sebesar 2113,962 ppm.
Keyword: Antioxidant, Fitokimia, Stichopus horrens, DPPH

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