Judul: Aktivitas biologis ekstrak kulit akar mara (Macaranga tanarius Muell. Agr) terhadap beberapa mikroorganisme
Abstrak: Hutan tropika Indonesia diperkirakan hanya menghasilkan 15-20% jenis kayu kelas awet tinggi (kelas awet I-II), sedangkan sisanya termasuk dalam kelas awet rendah (kelas awet III-V). Pemanfaatan kayu kelas awet rendah untuk bahan bangunan menghadapi banyak kendala, antara lain umur pakainya yang relatif singkat karena kayu tersebut lebih mudah diserang oleh organisme perusak kayu. Hal ini didukung oleh iklim tropika dengan suhu udara, kelembaban dan curah hujan yang tinggi sehingga memungkinkan organisme perusak kayu seperti serangga, cendawan, bakteri dan mikroorganisme perusak lainnya berkembang dengan cepat. Untuk meningkatkan umur pakai kayu kelas awet rendah tersebut diperlukan upaya pengawetan. Di pihak lain, beberapa penelitian mengungkapkan bahwa ketahanan atau keawetan kayu secara alami ditentukan oleh jenis dan banyaknya zat ekstraktif yang terdapat dalam kayu. Zat ekstraktif tersebut dapat berfungsi sebagai biosida yang menyebabkan kayu yang bersangkutan tahan terhadap serangan organisme perusak (Syafii et al, 1987). Pada penelitian lainnya diungkapkan bahwa zat ekstraktif dari kayu kelas awet tinggi dapat digunakan sebagai bahan pengawet kayu dan berperan dalam mencegah serangan rayap (Ediningtyas, 1993 dan Falah, 1994). Sementara itu masyarakat di berbagai daerah di Indonesia telah lama menggu- nakan ekstrak kulit akar mara (Macaranga tanarius Muell Arg) sebagai bahan penyamak dan pengawet jaring penangkap ikan (Sastrapradja et. al, 1980). Sehubungan dengan hal tersebut telah dilakukan suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui keampuhan ekstrak kulit akar mara terhadap beberapa mikroorganisme dengan melakukan uji aktivitas biologis bahan tersebut terhadap beberapa mikroorganisme berupa bakteri dan cendawan. ...
Keyword: 

Judul: Bioaktivitas Zat Ekstraktif Kayu Manggis (Garcinia mangostana L.) Terhadap Rayap Tanah Coptotermes curvignathus Holmgren
Abstrak: Kebutuhan akan kayu terus meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk, sementara kemampuan hutan alam untuk memproduksi kayu semakin menurun. Sehingga di masa depan penggunaan kayu akan didominasi oleh kayu dari Hutan Tanaman Industri (HTI). Namun demikian kayu-kayu yang dihasilkan umumnya memiliki keawetan alami yang rendah, sehingga mudah diserang oleh organisme perusak kayu Oleh karena itu untuk memperpanjang masa pakai kayu, dilakukan proses pengawetan dengan bahan kimia. Namun demikian, pengawet kayu yang digunakan sebagian besar merupakan bahan kimia sintetis non organik, sehingga memberikan dampak yang kurang menguntungkan bagi lingkungan karena bahan kimia tersebut bersifat non-biodegradable. Untuk mengurangi dampak negatif tersebut, sangat perlu pemanfaatan natural products atau zat ekstraktif yang terdapat di dalam kayu sebagai bahan pengawet alami. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui aktivitas anti rayap zat ekstraktif kayu manggis terhadap rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren serta mengisolasi dan mengidentifikasi senyawa bioaktifnya dengan menggunakan spektrometri NMR. Penelitian ini dilakukan di Bagian Kimia Hasil Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Laboratorium Kimia Organik Departemen Kimia Fakultas MIPA IPB dan Pusat Penelitian Kimia Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) Serpong, Tangerang.
Keyword: Garcinia mangostana L., Coptotermes curvignathus Holmgren, Antitermitic, Extractives

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