Judul: Penapisan Fitokimia, Ekstraksi, Fraksionasi, dan Ulasan Potensi Temu Putih (Curcuma zedoaria) sebagai Antibakteri
Abstrak: Temu putih (Curcuma zedoaria) adalah tanaman obat yang dapat digunakan untuk mengobati penyakit akibat infeksi bakteri. Penelitian ini bertujuan menapis fitokimia, memfraksionasi fraksi n-heksana, dan mengulas potensi rimpang tanaman ini sebagai antibakteri. Sampel dimaserasi dengan metanol kemudian diekstraksi cair-cair berturut-turut dengan pelarut n-heksana dan etil asetat. Senyawa fitokimia ditapis pada ekstrak metanol dan fraksi n-heksana. Fraksi n-heksana difraksionasi menggunakan kromatografi radial (KR) dan kromatografi lapis tipis (KLT) preparatif. Potensi temu putih diulas berdasarkan studi pustaka. Metabolit sekunder yang terkandung dalam fraksi n-heksana adalah alkaloid dan triterpenoid. Dari fraksionasi fraksi n-heksana menggunakan KR diperoleh enam fraksi. Salah satu fraksi dilanjutkan pemurniannya menggunakan KLT preparatif, menghasilkan tiga fraksi dan salah satu fraksinya membentuk kristal. Penelusuran pustaka mengungkapkan bahwa ekstrak temu putih memiliki potensi lebih tinggi sebagai antibakteri terhadap bakteri Gram positif dibandingkan dengan tanaman satu genus atau berbeda genus dalam famili Zingiberaceae.
Keyword: antibakteri, fraksi n-heksana, Gram positif, temu putih

Judul: Studi Literatur Senyawa Terpenoid Temu Putih (Curcuma zedoaria) dan Potensinya sebagai Antibakteri
Abstrak: Temu putih (Curcuma zedoaria) tergolong tanaman obat tradisional yang banyak digunakan untuk penyakit tersebab infeksi bakteri. Aktivitas antibakteri rimpangnya banyak dikaitkan dengan komponen metabolit sekunder dari golongan nonfenolik seperti terpenoid. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menguraikan senyawa terpenoid yang teridentifikasi dari temu putih, dan menganalisis aktivitas antibakteri dari temu putih, serta menganalisis hubungan struktur terpenoid dengan aktivitasnya sebagai antibakteri. Terdapat total 112 senyawa terpenoid yang teridentifikasi pada minyak atsiri temu putih, di antaranya 30 monoterpenoid, 79 seskuiterpenoid, dan 3 diterpenoid. Sebanyak 14 terpenoid pada temu putih memiliki aktivitas antibakteri, sebagian besar terpenoid tersebut merupakan jenis terpena teroksigenasi, siklik, dan umumnya bersifat bakteriostatik. Aktivitas antibakteri pada ekstrak temu putih memiliki spektrum yang luas dan memiliki respons hambatan yang sangat kuat terhadap bakteri Gram positif. Faktor gugus fungsi, enantiomer, dan panjang rantai hidrokarbon yang terhubung ke gugus hidroksil dapat berpengaruh terhadap aktivitas antibakteri, sedangkan jumlah ikatan rangkap, struktur asiklik, monosiklik dan/atau bisiklik tidak berpengaruh signifikan terhadap aktivitas antibakteri.
Keyword: Antibacterial, Structural relationship, Temu putih, Terpenoid, antibacterial, structural relationship, temu putih, terpenoid

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