Judul: Pengoptimuman dan validasi sidik jari kromatografi cair kinerja tinggi ekstrak Phyllanthus niruri L.
Abstrak: Phyllanthus niruri L. atau meniran merupakan bahan baku obat herbal yang memiliki khasiat sebagai hepatoprotektor, antihepatitis, antioksidan, serta penghambat replikasi dan transkripsi balik HIV. Sejauh ini kualitas meniran ditentukan berdasarkan kandungan senyawa penanda tunggal dari golongan lignan atau tanin. Hal ini dinilai kurang memadai karena khasiat obat herbal disumbangkan oleh sejumlah kimia yang bekerja secara sinergis.
Keyword: 

Judul: Penentuan Simultan Filantin dan Hipofilantin dan Sidik Jari Kromatografi untuk Kendali Mutu Meniran (Phyllanthus spp.).
Abstrak: Phyllanthus niruri L. yang dikenal dengan nama meniran di Indonesia, umumnya tumbuh sebagai gulma di lahan pertanian maupun di lahan kosong. Namun demikian, P. niruri memiliki khasiat untuk mengobati berbagai macam penyakit dan meningkatkan daya tahan tubuh (imunostimulan) sehingga P. niruri merupakan tumbuhan obat yang penting dan bernilai dalam pengobatan tradisional seperti jamu. Terdapat dua spesies meniran lain yang memiliki kemiripan morfologi dan lokasi tumbuh dengan P. niruri, yaitu P. debilis Klein ex. Willd. dan P. urinaria L. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan identifikasi dan rentan terhadap terjadinya pencampuran P. niruri oleh P. debilis maupun P. urinaria. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu metode analisis kimia untuk identifikasi, autentikasi, dan kendali mutu meniran berdasarkan kadar metabolit sekundernya. Senyawa bioaktif mayor yang terdapat dalam P. niruri termasuk dalam golongan lignan yaitu filantin dan hipofilantin. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode analisis yang sederhana dan handal untuk kendali mutu meniran berdasarkan penentuan simultan filantin dan hipofilantin dan sidik jari kromatografi cair kinerja tinggi. Pemisahan dilakukan menggunakan kolom C18 dengan elusi gradien menggunakan fase gerak campuran metanol dan larutan 0.5% asam format dalam air (v/v, pH 2.3) pada laju alir 1 mL/menit dan deteksi pada 210 nm. Filantin dan hipofilantin telah berhasil dipisahkan dan dikuantifikasi menggunakan metode yang diusulkan. Kadar filantin dan hipofilantin yang didapatkan dalam sampel P. niruri jauh lebih besar daripada P. debilis dan P. urinaria yang mayoritas tidak terdeteksi. Kombinasi analisis sidik jari kromatografi dan analisis diskriminan telah berhasil digunakan untuk diskriminasi dan autentikasi tiga spesies Phyllanthus berdasarkan senyawa-senyawa penciri yang terdapat dalam profil sidik jari kromatografi masing-masing sampel. Metode yang dikembangkan memiliki potensi untuk digunakan secara luas dalam rangka identifikasi, autentikasi, dan kendali mutu meniran sebagai tanaman obat.
Keyword: sidik jari kromatografi, kromatografi cair kinerja tinggi, Phyllanthus, lignan, filantin

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