Judul: Identifikasi Komponen Temu Ireng (Curcuma aeruginosa) dengan Pola Sidik Jari Kromatografi Cair-Spektroskopi Massa dan Kemometrik
Abstrak: Temu ireng (Curcuma aeruginosa) dikenal sebagai komponen jamu dengan berbagai aktivitas biologis. Beberapa studi, temu ireng memiliki potensi sebagai antirematik, penyakit dalam, pembersih darah, antiinflamasi, penghambatan HIV, dan aktivitas antikanker. Karakteristik aktivitas biologis dalam tumbuhan sangat ditentukan oleh kandungan senyawa aktif kimia atau metabolit yang bekerja secara sinergis. Kromatografi cair-spektroskopi massa (KC-SM) salah satu teknik yang dapat digunakan dalam mengidentifikasi metabolit. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kandungan metabolit temu ireng terkait aktivitas biologisnya sebagai antioksidan dan toksisitas dengan menggunakan sidik jari KC-SM yang dikombinasi dengan kemometrik. Sampel temu ireng berasal dari tiga daerah penghasil jamu di pulau Jawa, Indonesia. Temu ireng dimaserasi dengan etanol dan ditentukan aktivitas antioksidannya menggunakan metode Cupric Reduction Antioxidant Capacity (CUPRAC) serta toksisitasnya melalui Brine Shrimp Lethality Test (BSLT). Selanjutnya, sampel dianalisis dengan KC-SM dan dihasilkan data yang besar. Hasil analisis KC-SM bersama dengan hasil analisis aktivitas biologis diolah dengan metode kemometrik Principle Component Analysis (PCA) dan Partial Least Square (PLS). Analisis profil metabolit dari seluruh sampel memberikan 175 senyawa dugaan dengan senyawa dominan berupa senyawaan seskuiterpena dari genus Curcuma. Dengan teknik PCA, profil metabolit ini dapat memilah sampel berdasarkan daerah asalnya. Interpretasi dengan teknik PLS menunjukan bahwa hubungan antara komposisi metabolit terhadap bioaktivitasnya bergantung pada keberadaan senyawa dengan massa ion 312.275 dan 248.149 yang keduanya memberikan potensi antioksidan dan toksisitas paling tinggi. Senyawa dengan massa ion 248.149 diduga sebagai senyawa 9-okso-neoprokurkumenol, 7α,11α,-epoksi-5β-hidroksi-9-guaiaen-8-on, kurkumalakton A, atau kurkumalakton B, sedangkan senyawa dengan massa ion 312.275 diduga sebagai tetrahidro-bisdemetoksikurkumin.
Keyword: temu ireng, KC-SM, PCA, PLS, bioaktivitas

Judul: Keragaman karakter agromorfologi, profil metabolit volatil, dan aktivitas antikanker dari genotip temu ireng (Curcuma aeruginosa Rox.B).
Abstrak: Temu ireng dengan nama ilmiah Curcuma aeruginosa Rox.B sudah sejak lama digunakan sebagai obat tradisional oleh masyarakat Indonesia. Khasiat rimpang tanaman obat ini telah dikaji dan terbukti memiliki berbagai aktivitas farmakologi. Pemanfaatan temu ireng di Indonesia masih terbatas karena belum adanya varietas, sehingga diperlukan genotip unggul yang dapat digunakan untuk mengembangkan varietas baru. Bagian pertama dari penelitian ini adalah evaluasi keragaman karakter agromorfologi yang meliputi karakter kualitatif dan kuantitatif dari 20 genotip temu ireng. Hasil karakterisasi dibandingkan menggunakan analisis multivariat yang meliputi analisis komponen utama dan kluster hirarkis untuk mengetahui pola keragaman pada karakter agromorfologi yang diamati. Tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah anakan, berat basah rimpang merupakan karakter fenotipe agromorfologi yang memberikan keragaman signifikan antara 20 genotip temu ireng. Hasil analisis multivariat memberikan hasil yang berbeda antara karakter agromorfologi. Bagian kedua fokus pada keragaman kadar klorofil daun dan parameter fotosintesis. Parameter fotosintesis yang diamati meliputi laju fotosintesis, konduktasi stomata, laju transpirasi, dan CO2 interseluler. Penentuan kadar klorofil daun dilakukan dengan metode kuantitatif di laboratorium, sedangkan parameter fotosintesis diukur di lahan percobaan. Pola keragaman lebih lanjut dianalisis dengan analisis multivariat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar klorofil a, b, dan total klorofil antara 20 genotip temu ireng berturut-turut sebesar 6.60-12.70 mg.L-1, 1.50-3.56 mg.L-1, dan 8.37-15.67 mg.L-1. Parameter fotosintesis yang diamati memiliki nilai laju fotosintesis (20.33-49.03 μmol CO2 m-2s-1), konduktasi stomata (0.83-1.55 mol H2Om-2s-1), dan CO2 interseluler (305.39-382.75 μmol CO2 mol). Analisis multivariat terhadap 20 genotip temu ireng menunjukkan adanya keragaman pada kadar klorofil a, klorofil b, total klorofil, laju fotosintesis, konduktasi stomata, dan CO2 interseluler. Laju transpirasi merupakan satu-satunya parameter yang tidak berbeda nyata diantara 20 genotip temu ireng. Bagian ketiga dari penelitian ini adalah evaluasi profil metabolit volatil dan aktivitas antiproliferasi terhadap sel kanker MCF-7. Profil metabolit dilakukan dengan analisis GC-MS sedangkan aktivitas antiproliferasi dilakukan secara in vitro. Sebanyak 55 senyawa komponen minyak atsiri teridentifikasi dengan GC-MS. Metabolit dominan pada minyak atsiri 20 genotip temu ireng adalah 1,8-cineole (1.07%-29.49%), epikurzerenon (5.96%-40.87%), dan champor (1.5%-12.84%). Aktivitas penghambatan pertumbuhan pada sel kanker MCF-7 adalah 34.02 μg.mL-1- 301.58 μg.mL-1. Genotip TH-IPB-01, TH-IPB-02, TH-IPB-04, TH-IPB-07, TH-IPB-08, TH-IPB-10, TH-IPB-11, TH-IPB-12, TH-IPB-13, TH-IPB-15, TH-IPB-16, TH-IPB-17, dan TH-IPB-19 merupakan genotip unggul sebagai antiproliferasi pada sel kanker MCF-7, dan metabolit volatil yang berperan adalah 1,8-cineole. Genotip TH-IPB-02, TH-IPB-04, TH-IPB-10, TH-IPB-11, TH-IPB-12, TH-IPB-13, TH-IPB-16, TH-IPB-17, dan TH-IPB-19 merupakan genotip terpilih untuk dikembangkan sebagai bahan baku obat dengan khasiat sebagai antikanker payudara. Hal ini didasarkan pada produktivitas agromorfologi yang tinggi, yaitu jumlah anakan dan produktivitas rimpang basah, serta memiliki kandungan metabolit 1,8-cineole, isoborneol, alcanfor yang tinggi. Kesembilan genotip tersebut memiliki aktivitas antiproliferasi terhadap sel MCF-7 tertinggi diantara genotip lainnya.
Keyword: Agromorfologi, Antikanker, Fitokimia, Fotosintesis, Varietas

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