Judul: Acute Toxicity Test of Fruiting Body Extract of Ganoderma /ucidum in White Mice
Abstrak: Penggunaan jamur kayu antara lain dari spesies Ganoderma lucidum sebagai bahan baku obat, telah mendorong penelitian mengenai efek farmakologi dari beberapa senyawa aktif yang terkandung di dalamnya. Senyawa aktif tersebut antara lain dari golongan polisakarida dan terpenoid. Prosedur pemeriksaan toksisitas senyawa aktif atau bahan dari Ganoderma lucidum diarahkan pada pencarian golongan senyawa yang berpotensi kuat menimbulkan efek toksik serta dosis yang dapat menyebabkan keracunan. G. lucidum diekstraksi dengan metode Harbone (1984) menggunakan pelarut etil asetat, kloroform, kloroform: metanol 3: 1, dan air basa. Masing-masing fraksi yang diperoleh diuji pada mencit putih. Fraksi toksik yang diperoleh difraksinasi lebih lanjut pada kolom silika gel 60GF254 dengan eluen benzena: aseton 4: 1, serta dilakukan karakterisasi golongan dan sifat senyawanya dengan menggunakan kromatografi gas, spektroskopi ultra violet (UV), dan spektroskopi infra merah (IR). Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa fraksi kloroform yang diperoleh dari ekstraksi tubuh buah G. lucidum dengan metode Harbone (1984) adalah fraksi toksik. Dari uji toksisitas akut fraksi kloroform didapatkan nilai Letal Dosis 50 (LD50) peroral sebesar 3137 mg/kg bb dengan analisis regresi Trevan, dan 3143 mg/kg bb dengan analisis Probit. Nilai LDs peroral tersebut bila dibandingkan dengan penggolongan tingkat keracunan menurut Gleason (1969) termasuk kategori toksik sedang. Berdasarkan analisis kualitatif dengan pereaksi Liebermann-Bouchard, analisis dengan Gas Chromatography (GC), spektroskopi IR, spektroskopi UV dan pengukuran pH, diduga senyawa pada fraksi toksik adalah golongan triterpenoid atau seskuiterpenoid, memiliki gugus keton atau alkena, memiliki titik didih lebih dari 280 °C, dan bersifat asam lemah.
Keyword: 

Judul: Penapisan Metabolit Sekunder Pada Limbah Ekstrak Air Tubuh Buah Ganoderma lucidum Dengan Uji Hayati Larva Udang (Artemia salina Leach.)
Abstrak: Penelitian mengenai jamur yang dapat digunakan sebagai ohat terus meningkat. Saat ini telah banyak dilakukan isolasi dan uji hayati senyawa bioaktif dari sumber daya hayati tertentu. Pemanfaatan jamur berpotensi obat ini bahkan telah digunakan dalam skala industri, salah satunya adalah Ganoderma Illeidum. Ekstraksi dalam jumlah besar ini telah menghasilkan limbah G, lucidum. Limbah yang dimaksud adalah limbah ekstrak air tubuh buah G. lucidllm. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi, pemisahan, dan pengamatan terhadap potensi bioaktivitas dari limbah ekstrak air tubuh buah G. luciduJ11. Pengamatan potensi bioaktivitas didasarkan pada LC50 menggunakan larva udang (Artemia salina Leach.). Alkaloid diekstraksi dengan metanol, diasamkan dengan a5am asetat 5% sampai pH 3-4, lalu diekstraksi dengan eter. Lapisan air dibasakan dengan penambahan amonium hidroksida sampai pH 8-9 selanjutnya diekstraksi dengan klorofom1. Terpenoid diekstraksi dengan metanol 90%, dibasakan dengan natrium karbonat 5% sampai pH 9, lalu diekstraksi dengan kloroform. Lapisan air diasamkan dengan dengan asam suI fat 4 N sampai pH 2 selanjutnya diekstraksi dengan kloroform. Flavonoid diekstraksi dengan diklorometana. Ekstrak flavonoid dipisahkan lebih lanjut dengan kromatografi kolom silika gel 60 dengan elusi bergradien (heksano, heksana-kloroform, kloroform, kloroform-etil asetat, etil asetat, etil asetat-metanol, dan metanol).
Keyword: 

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