Judul: Pengaruh Dosis Iradiasi Gamma terhadap Sifat Optik Carbon Dots (CDs) dari Kulit Jeruk Medan (Citrus sinensis L.).
Abstrak: Carbon Dots disintesis dari kulit jeruk dengan menggunakan metode hidrotermal dan iradiasi gamma sebagai variasi perlakuan. Kulit jeruk dipilih karena potensinya sebagai biomassa pertanian yang cukup banyak. Metode hidrotermal digunakan karena memiliki sifat sebagai green method. CDs dari kulit jeruk kemudian dianalisis menggunakan PSA, TEM, fluorometer, spektroskopi UV-Vis dan FTIR. Perlakuan iradiasi gamma terhadap sampel menggeser panjang gelombang absorbansi yang diserap. Pergeseran tersebut terjadi dikarenakan adanya perubahan ukuran partikel atau yang lebih dikenal dengan quantum confinement.. Semakin kecil ukuran partikel mengakibatkan semakin besar band gap yang terbentuk dan menggeser absorbsi ke arah spektrum biru, begitu juga sebaliknya. Perlakuan iradiasi juga menyebabkan terjadinya pergeseran serapan fluoresens ke panjang gelombang yang lebih kecil atau energi yang lebih tinggi. Selain itu, iradiasi juga menyebabkan naik-turunnya puncak gelombang serapan fluoresens. Hasil PSA membuktikan bahwa ukuran rata-rata partikel tergolong dalam kategori nanomaterial kecuali sampel dengan dosis iradiasi 5 kGy dan 10 kGy yaitu berturut-turut 68.6 nm dan 184.4 nm. Ukuran rata-rata partikel untuk dosis 20 kGy adalah 0.4 nm dan untuk dosis 50 kGy adalah 0.5 nm, dengan sampel tanpa iradiasi sebagai kontrol berukuran rata-rata 3.5 nm. Hasil FTIR menunjukkan CDs telah berhasil dibuat dari bahan dasar kulit jeruk dengan adanya gugus fungsi C=C pada bilangan gelombang 2135 cm-1 yang merupakan penyusun dari inti (core) pada CDs. Gugus fungsi O-H dan C=O pada bilangan gelombang berturut-turut 3141-3301 cm-1 dan 1646 cm-1, merupakan bagian dari permukaan (surface state) CDs. Serta, vibrasi bending C-H pada bilangan gelombang 500-900 cm-1 yang menyatakan senyawa aromatik khas pada sampel.
Keyword: carbon dots, gamma irradiation, hydrothermal, orange peel

Judul: Base-Mediated Synthesis of Carbon Dots From Humic Acids and It’s Optical Properties
Abstrak: Karbon-dots (CDs) merupakan nanomaterial berfluoresens yang sifat optiknya dipengaruhi oleh prekursor karbon dan metode sintesisnya. Penelitian ini bertujuan menyintesis CDs dengan metode hidrotermal termediasi basa dari asam humat (AH) dan mempelajari sifat optiknya dengan variasi jenis dan konsentrasi basa, serta penambahan agen pasivasi. Spektrum UV-Vis CDs-AH hasil sintesis memiliki puncak panjang gelombang pada 200–300 nm (π‒π*) yang berasal dari C=C pada inti CDs dan 300–400 nm (n‒π*) dari C=O di permukaan CDs. Basa NaOH dan NH4OH berpengaruh pada panjang gelombang puncak (λem) dan intensitas emisi CDs-AH. CDs-AH-NaOH memiliki λem 469 nm, sedangkan λem CDs-AH-NH4OH mengalami pergeseran biru menjadi 462 nm disertai penurunan intensitas emisi dengan rasio 1,85. Hasil ini disebabkan gugus fungsi oksigen di permukaan CDs-AH lebih banyak terdeprotonasi dalam NaOH membentuk level energi baru yang lebih rendah dengan efisiensi pendaran yang lebih baik. Peningkatan konsentrasi NaOH 0,1 ke 1 M pada CDs-AH dapat meningkatkan intensitas emisi dengan rasio 2,37. Hal ini diakibatkan oleh dekomposisi AH yang meningkat seiring peningkatan konsentrasi NaOH sehingga jumlah fluorofor AH bertambah. Peningkatan konsentrasi NaOH 0,1 ke 1 M menggeser λem ke arah biru dari 476 menjadi 469 nm. Penambahan urea pada CDs-AH-NaOH 1 M tidak berpengaruh pada λem dan intensitas emisi., Carbon dots (CDs) are fluorescent nanomaterials whose optical properties can be influenced by the carbon precursor and its synthesis method. This research aims to synthesize CDs from humic acid (HA) using base-mediated hydrothermal and study its optical properties by varying the type and concentration of base, as well as adding a passivation agent. The UV-Vis spectrum of CDs-HA has a peak wavelength of 200–300 nm (π–π*), originating from C=C in the CDs core and 300–400 nm (n–π*) from C=O on surface CDs. CDs-HA-NaOH experienced a blue shift (469 to 462 nm) in NH4OH, accompanied by a decreased emission intensity (ratio of 1.85). This result is caused by the oxygen functional groups on the surface of CDs-HA being strongly deprotonated in NaOH, forming a new lower energy level with better luminescence efficiency. Increasing the NaOH concentration (0.1 to 1 M) can increase the emission intensity (ratio of 2.37) and shift the λem towards blue (476 to 469 nm). This is because the more significant concentration of NaOH can break down the HA structure more strongly and increase the number of HA fluorophores. Adding urea to CDs-AH-NaOH 1 M did not affect the λem and emission intensity.
Keyword: ammonium hidroksida, asam humat, karbon-dot, natrium hidroksida, sifat optik, ammonium hydroxide, carbon-dots, humic acid, optical properties, sodium hydroxide

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