Judul: Optimasi Suhu Ekstraksi dan Formulasi Ekstrak Air Teh Hitam, Hijau, dan Putih (Camellia sinensis L.) sebagai Antibakteri Penyebab Diare
Abstrak: Teh merupakan seduhan minuman yang memiliki kandungan katekin yang berkhasiat sebagai antibakteri. Penelitian ini bertujuan menentukan suhu ekstraksi yang optimum dan menentukan aktivitas antibakteri dari formula ekstrak teh hitam, hijau, dan putih. Ekstraksi dilakukan dengan metode maserasi menggunakan pelarut air pada suhu 70oC, 100oC, dan 121oC. Uji antibakteri dilakukan dengan metode cakram terhadap bakteri E. coli dan S. aureus. Uji BSLT dilakukan untuk menentukan konsentrasi pada uji formulasi. Zona hambat dianalisis dengan metode simplex-centroid design untuk menentukan respon yang dihasilkan dari formulasi ekstrak tiga jenis teh. Suhu ekstraksi optimum yaitu suhu 100oC dengan zona hambat tertinggi . Uji formulasi tiga jenis teh terhadap E. coli menunjukkan zona hambat (9.73±0.5 mm) yang hampir sama dengan ekstrak tunggal teh putih (9.75±0.3 mm) yang menghasilkan zona hambat tertinggi. Uji formula terhadap S. aureus menunjukkan zona hambat tertinggi pada formula ekstrak tiga jenis teh (9.65±0.7 mm). Zona hambat yang dihasilkan tergolong lemah. Berdasarkan hasil analisis simplex-centroid design, aktivitas formula ekstrak tiga jenis teh menunjukkan hasil model linier yang tidak signifikan pada uji antibakteri terhadap E. coli dan S. aureus. Hal ini menunjukkan formulasi ekstrak teh hitam, hijau, dan putih tersebut belum optimal.
Keyword: antibakteri, Camellia sinensis, diare, formulasi, optimasi

Judul: Optimasi Suhu dan Campuran Ekstrak Air Teh Putih, Teh Hijau dan Teh Hitam terhadap Total Fenolik dan Total Flavonoid.
Abstrak: Teh yang digunakan adalah teh putih, hijau dan hitam. Teh mengandung ragam senyawa (fenolik) seperti polifenol golongan flavonoid untuk menetralisir radikal bebas. Terkait berbagai kandungan dan potensi dalam daun teh maka dilakukan optimasi ekstraksi dengan metode infusa suhu 70oC, 100oC, 121oC untuk menentukan formulasi campuran optimum terhadap uji total fenolik dan total flavonoid melalui uji BSLT untuk menentukan toksisitas teh. Nilai optimum terdapat pada suhu 100oC seduhan teh putih, hijau dan hitam. Pengujian BSLT dilakukan untuk menentukan toksisitas dari setiap teh. Berdasarkan nilai LC50 yang didapat dari ketiga teh menunjukan sifat tid toksik, nilai LC50 tertinggi (1800 μg/mL) dijadikan acuan konsentrasi campuran formulasi. Total fenolik dilakukan dengan mengunakan reagen Follin-ciocalteu dengan pengukuran spektrofotometri. Nilai tertinggi terdapat pada formula 4 teh putih : teh hijau (1:1:0) sebesar 517.15 GAE/g. Total flavonoid dilakukan dengan menggunakan reagen AlCl3 dan pengukuran spektrofotometri. Nilai tertinggi pada formula 3 teh hitam (0:0:1) sebesar 27.88 QE/g.
Keyword: Fenolik, Flavonoid, Teh

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