Judul: Isolasi dan Identifikasi Kapang Endofit dari Mangrove Aegiceras corniculatum sebagai Penghasil Antioksidan Alami pada Minyak
Abstrak: Oksidasi lemak merupakan faktor yang dapat menurunkan kualitas pada minyak yang dapat menyebabkan produk memiliki rasa dan bau yang tidak diinginkan serta berpotensi sebagai toksik. Oksidasi lemak dapat dihambat dengan menggunakan antioksidan. Terdapat 2 sumber antioksidan yaitu antioksidan alami dan sintetis. Penggunaan antioksidan sintetis terbatas karena memiliki resiko terhadap kesehatan. Mangrove mengandung senyawa bioaktif yang memiliki kemampuan sebagai bahan antioksidan. Tanaman mangrove memiliki beberapa kapang endofit didalam jaringannya yang mampu menghasilkan senyawa metabolit sekunder seperti tanaman inangnya. Pemanfaatan kapang endofit pada mangrove merupakan hal yang tepat karena produksinya mudah dan dapat digunakan sebagai bahan berkelanjutan karena tidak merusak lingkungan. Penelitian mengenai kapang endofit mangrove khususnya pada spesies Aegiceras corniculatum belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi kapang endofit dari mangrove Aegiceras corniculatum sebagai penghasil antioksidan alami pada minyak. Isolasi kapang endofit dilakukan dengan menggunakan media potato dextrose agar (PDA) dan difermentasi dengan media potato dextrose broth (PDB). Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan dengan perendaman reagen 2,2- difenil-1-pikrilhidrazil (DPPH). Isolat terpilih dilakukan pengujian aktivitas antioksidan (IC50), uji penghambatan minyak dengan metode ferro-tiosionat (FTC) dan waktu kultivasi dengan metode shaker. Selanjutkan diidentifikasi senyawa kimia yang terkandung dengan GC-MS dan identifikasi molekular dengan penanda ITS untuk mengetahui spesies kapang endofit. Isolat yang berhasil diisolasi dari daun, buah dan ranting mangrove Aegiceras corniculatum sebanyak 8 isolat. Dari 8 isolat, hanya 1 isolat yang aktif sebagai antioksidan yaitu isolat DBU3 dengan nilai IC50 19,28 ± 1,27 μL/mL. Hasil pengujian uji penghambatan peroksidasi minyak, isolat DBU3 dapat menghambat peroksidasi namun aktivitasnya masih lebih direndah dibandingkan dengan kontrol positif yaitu TBHQ. Waktu kultivasi pada isolat DBU3 terjadi dalam 4 fase yaitu fase lag pada hari ke 0 sampai 2, fase log pada hari ke 2 sampai 7, fase statisioner pada hari ke 7 sampai 14 dan fase kematian terjadi setelah hari ke 14. Senyawa kimia yang berperan sebagai antioksidan pada isolat DBU3 berdasarkan hasil GCMS diantaranya Phenol,3,5-bis(1,1-dimethylethyl), Hexadecanoic acid, Hexadecanoic acid methyl ester, Malic Acid, NAminopyrrolidine, 9-Octadecanoic acid, Methyl ester, (E), Benzeneethanol, 4- hydroxy, 1,2-Benzenedicarboxylic acid, d-Tyrosine, Bis(2-methylpropyl) ester 1- Nonadecene dan Heneicosane. Berdasarkan hasil molekular, isolat DBU3 teridentifikasi sebagai Microdochium sp.
Keyword: Aegiceras corniculatum, antioksidan, kapang endofit, mangrove, Microdochium sp

Judul: Aktivitas Antioksidan Aktinobakteri Endofit Kulit Buah Manggis (Garcinia mangostana L.).
Abstrak: Manggis (Garcinia mangostana L.) merupakan salah satu tanaman yang kaya dengan senyawa bioaktif seperti xanthone, flavonoid dan fenolik. Manggis secara tradisional banyak digunakan untuk mengobati beberapa penyakit. Aktinobakteri endofit dari tanaman berperan penting dalam menghasilkan berbagai macam senyawa bioaktif. Namun, sampai saat ini informasi penelitian terkait keragaman aktinobakteri endofit kulit buah manggis yang memiliki aktivitas antioksidan belum dikaji. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengeksplorasi keragaman aktinobakteri endofit kulit buah manggis dan menentukan aktivitas antioksidannya. Aktinobakteri endofit kulit buah manggis diisolasi, dipurifikasi dan dikarakterisasi morfologinya. Identifikasi molekuler berdasarkan gen 16S rRNA menggunakan primer spesifik aktinobakteri 27F dan 16Sact1114R. Pengukuran aktivitas antioksidan dilakukan untuk supernatan aktinobakteri dan ekstrak etil asetat aktinobakteri serta ekstrak etil asetat kulit buah manggis dibandingkan dengan kontrol asam askorbat, ekstrak etil asetat aktinobakteri dan ekstrak etil asetat kulit buah manggis difraksinasi menggunakan metode Kromatografi Lapis Tipis (KLT) dan dilakukan bioautografi aktivitas antioksidan. Lima isolat aktinobakteri endofit dari kulit buah manggis menunjukkan perbedaan warna miselium aerial, miselium susbtrat, dan tipe rantai spora. Berdasarkan analisis gen 16S rRNA, isolat AGM3.2 menunjukkan kesamaan dengan S. griseochromogenes ATCC 14511 (T) 99.06%. AGM3.1 memiliki kesamaan dengan S. osmaniensis OU-63 (T) 98.35%. Sementara itu, AGM2.3 mirip dengan S. xanthophaeus NBRC B-5414 (T) 99.82% dan AGM2.2 memiliki kemiripan dengan S. xanthophaeus NBRC B-5414 (T) 98.95%. Selain itu, AGM2.1 memiliki homologi dengan S. goshikiensis NBRC 12868 (T) 99.52%. Nilai aktivitas antioksidan dengan metode DPPH dan ABTS yang dihasilkan supernatan AGM2.1 menunjukkan aktivitas antioksidan tertinggi masing-masing 36.96% dan 98.80% penghambatan. Kapasitas antioksidan ekstrak etil asetat AGM2.1 adalah 22.22 μg AEAC/mg ekstrak (DPPH) dan 20.34 μg AEAC/mg ekstrak (ABTS). Ekstrak etil asetat kulit manggis memiliki kapasitas antioksidan sebesar 21.17 μg AEAC/mg ekstrak (DPPH) dan 18.75 μg AEAC/mg ekstrak (ABTS). Deteksi senyawa menggunakan UV 254 nm menunjukkan beberapa spot gelap, sedangkan deteksi menggunakan UV 366 nm pendaran spot warna senyawa lebih teramati pada setiap sampel. Hasil pengamatan menggunakan UV 366 nm menunjukkan, bahwa ekstrak etil asetat kulit manggis dan ekstrak etil asetat aktinobakteri dibandingkan dengan standar α-mangostin memiliki warna spot senyawa yang berbeda. Standar α-mangostin memiliki satu spot senyawa merah tua. Ekstrak kulit manggis diamati sebanyak tujuh spot senyawa biru dan merah tua. Sementara itu, ekstrak etil asetat AGM3.2 memiliki tiga spot senyawa biru dan merah. Ekstrak etil asetat isolat AGM3.1, AGM2.3, AGM2.2 memiliki sembilan spot senyawa biru dan agak kehijauan sedangkan ekstrak etil asetat AGM2.1 memiliki delapan spot senyawa berwarna biru, merah dan hijau. Warna biru menunjukkan sekelompok senyawa flavon, flavanon, flavonol, dan isoflavon, merah menunjukkan antosianidin dan senyawa kehijauan adalah senyawa auron dan flavon. Bioautografi antioksidan menunjukkan bahwa standar α-mangostin memiliki satu spot aktif dengan nilai Rf 0.64. Ekstrak etil asetat kulit buah manggis menunjukkan spot yang sama dengan standar α-mangostin dengan nilai Rf 0.64. Ekstrak etil asetat aktinobakteri AGM3.1, AGM2.3, AGM2.2 dan AGM2.1 memiliki nilai Rf yang sama dengan standar α-mangostin. Namun, senyawa α-mangostin berwarna merah tua sedangkan ekstrak etil asetat keempat aktinobakteri memiliki spot wana biru. Spot warna biru mengindikasikan kelompok senyawa flavon, flavanon, flavonol dan isoflavon. Informasi dari penelitian ini jelas menunjukkan bahwa aktinobakteri endofit dari kulit buah manggis memiliki potensi sebagai antioksidan.
Keyword: antioksidan, aktinobakteri endofit, Garcinia mangostana L., karakterisasi

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