Judul: Uji Efektivitas Kitosan Mikrokristalin Sebagai Alternatif Zat-Antibakteri Alternatif Alami dalam Mouthwash
Abstrak: Hasil Survei Kesehatan Rumah Tangga (SKRT) menyebutkan, penyakit gigi dan mulut menduduki urutan pertama dengan jumlah 60 persen dari 10 penyakit terbanyak yang diderita masyarakat. Tingginya angka permasalahan tersebut tidak dapat dianggap remeh. Oleh karena itu perlu adanya suatu aktifitas guna menjaga kebersihan serta kesehatan gigi dan mulut. Salah satu cara yang banyak dilakukan dalam menjaga kesehatan gigi dan mulut dilakukan secara mekanis. Akan tetapi cara ini ternyata kurang efektif, cara pemeliharaan kebersihan gigi dan mulut yang efektif ialah dengan cara berkumur menggunakan mouthwash. Akan tetapi kandungan antiseptik dalam obat kumur dewasa ini diduga dapat berefek karsinogenik. Melihat dari permasalahan tersebut perlunya mencari alternatif zat anti-bakteri yang alami serta aman dalam pemanfaatannya. Salah satu zat anti bakteri tersebut adalah kitosan. Meskipun kitosan memiliki sifat fungsional yang terbukti dapat diaplikasikan, polimer kitosan memiliki kelemahan dalam aplikasi in vivo. Oleh karena itu salah satu terobosan yang dilakukan adalah dengan memodifikasi kitosan menjadi kitosan mikrokristalin sehingga efektivitas serta aplikasi kitosan tersebut dapat berjalan optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan efektifitas anti bakteri terbaik kitosan mikrokristalin dalam mouthwash. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan kemampuan antibakteri mouthwash berbahan kitosan mikrokristalin dengan produk obat kumur komersial Kitosan komersil penelitian ini berasal dari CV. Dinar Tanggerang Banten. Kitosan komersil yang digunakan mengandung air sebesar 4%, nitrogen sebesar 1,33%,abu sebesar 0,21%, dan derajat deasetilasi sebesar 80%. Hasil modifikasi kitosan menjadi kitosan mikrokristalin dengan metode presipitasi menghasilkan kitosan dengan ukuran partikel berkisar dari 0,6-6μm dengan karakteristik mutu kitosan mikrokristalin yaitu kadar air sebesar 3,92%, abu sebesar 4%, nitrogen 1,4%, derajat deasetilasi 88,66% dan rendemen sebesar 50%. Perbedaan karakteristik gigi probandus dalam penelitian ini diketahui tidak memiliki pengaruh yang nyata dengan selang kepercayaan 95%. Sedangkan untuk jumlah TPC rongga gigi dan mulut setelah berkumur dengan mouthwash kitosan mikrokristalin 0% (kontrol negatif), 0,5%, 1%, 1,5%, dan kontrol positif pada jam
Keyword: 

Judul: Kitosan sebagai bahan antibakteri alternatif dalam formulasi gel pembersih tangan (hand sanitizer)
Abstrak: Masyarakat masa kini memiliki kesadaran yang tinggi akan kebersihan, termasuk kebersihan tangan. Hand sanitizer hadir sebagai jalan keluar dari permasalahan tersebut. Namun beberapa jenis gel antiseptik pembersih tangan hand sanitizer) di pasaran masih menggunakan alkohol sebagai bahan antibakterinya. Penggunaan alkohol dalam pembersih tangan dirasa kurang aman @rhadap kesehatan karena alkohol dapat melarutkan lapisan lemak pada kulit yang berfungsi sebagai pelindung terhadap infeksi mikroorganisme dan pada makaian berulang dapat menyebabkan kekeringan serta iritasi pada kulit. Salah tu bahan alami yang dapat diharapkan sebagai alternatif yang cukup potensial tuk mengganti penggunaan alkohol pada hand sanitzer adalah kitosan melalui sorpsi bahan aktifnya. Aplikasi kitosan sebagai antibakteri dalam gel pembersih tangan selain dinilai lebih aman bagi kesehatan juga dikarenakan masih sedikitnya nelitian mengenai aplikasi sifat antibakteri dari kitosan. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan aplikasi gel pembersih tangan yang mampu mengurangi aktivitas bakteri pada tangan serta aman dan yaman bagi penggunanya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui daya aktifitas antibakteri dari kitosan yang diaplikasikan dalam pembersih tangan and sanitizer). Hasil uji konsentrasi hambat tumbuh minimum kitosan terhadap Sertumbuhan bakteri menunjukkan bahwa media yang berisi biakan Staphylococcus aureus dengan kitosan 0,75% memiliki zona bening yang paling luas, bahkan lebih luas dari zona bening yang dihasilkan oleh hand sanitizer komersil (kontrol). Hasil yang berbeda ditunjukkan pada media yang berisi biakan Escherichia coli, zona bening yang paling luas dhasilkan oleh kitosan dengan konsentrasi 0,50%. Hasil pengujian antibakteri dari sampel larutan kitosan terhadap biakan Escherichia coli dan Staphylococcus aureus menunjukkan bahwa semakin tinggi konsentrasi kitosan belum tentu menghasilkan zona bening yang semakin luas. Hasil pengujian karakteristik formulasi terbaik gel pembersih tangan dengan modifikasi penambahan CMC (Karboksil metil selulosa) sebagai elling agent yaitu daya sebar gel 4,2 cm, viskositas 28 dPa.s, pergeseran skositas 5,08%, dan tingkat keasaman sebesar 4,66. Perbedaan konsentrasi kitosan terhadap jumlah koloni bakteri yang hasilkan pada penelitian ini diketahui memberikan pengaruh yang berbeda nyata dengan selang kepercayaan 95%. Hasil uji efektivitas sediaan gel ekstrak kitosan dengan metode Replika menunjukkan bahwa semakin meningkatnya kadar ekstrak kitosan menyebabkan jumlah koloni bakteri akan semakin menurun. Sediaan gel pembersih tangan dengan ekstrak kitosan 0,75% memiliki karakteristik dan nilai efektivitas antibakteri terbaik dibandingkan dengan Formulasi sediaan gel yang lain. ...
Keyword: Kitosan, Hand sanitizer, Antibakteri, Viskositas, Daya sebar

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