Judul: Aktivitas Antioksidan dan Penghambatan Tirosinase Ekstrak Beras Hitam (Oryza sativa L. Indica)
Abstrak: Beras Hitam (Oryza sativa L. Indica) merupakan beras yang umum dimanfaatkan untuk meningkatan kesehatan. Beras hitam memiliki bentuk fisik yang mirip dengan beras pada umumnya, namun pada pericarp beras ini berwarna ungu kehitaman. Penelitian ini bertujuan menguji aktivitas antioksidan dan inhibitor tirosinase ekstrak beras hitam yang berpotensi sebagai pemutih kulit. Beras hitam diekstraksi dengan metode maserasi menggunakan pelarut etanol 70%, kemudian dilakukan penapisan fitokimia, pengujian antioksidan, dan pengujian daya hambat tirosinase. Parameter yang diamati meliputi hasil uji fitokimia, aktivitas antioksidan, dan aktivitas inhibisi tirosinase. Uji aktivitas antioksidan dan inhibisi tirosinase diamati dari nilai IC50 (inhibitory concentration). Hasil uji analisis fitokimia menunjukkan ekstrak beras hitam mengandung flavonoid, tanin, dan triterpenoid. Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan dengan metode DPPH (2,2-difenil-1-pikrihidrasil) memiliki aktivitas antioksidan yang sangat kuat dengan nilai IC50 <10 ppm. Ekstrak beras hitam memiliki daya inhibisi tirosinase dengan nilai IC50 yang cukup tinggi yakni >2000 ppm sehingga tidak berpotensi menginhibisi aktivitas tirosinase. Hasil menunjukan ekstrak beras hitam memiliki efektivitas rendah untuk digunakan sebagai pemutih kulit.
Keyword: black rice, antioxidant, tyrosinase

Judul: Potensi Beras Putih (Oryza Sativa), Beras Hitam (O. Sativa L. Indica), Dan Beras Merah (O. Nivara) Sebagai Antioksidan Dan Inhibitor Tirosinase
Abstrak: Beras diketahui memiliki banyak aktivitas hayati bermanfaat dan sering digunakan sebagai bedak dingin pada wajah. Kandungan vitamin, mineral, serat, dan beberapa jenis antioksidan, seperti asam ferulat, asam fitat, tokoferol, dan orizanol diduga berpotensi sebagai inhibitor tirosinase. Tujuan penelitian ini adalah menentukan potensi ekstrak dari berbagai jenis beras, yaitu beras putih, beras merah, dan beras hitam sebagai antioksidan dan inhibitor tirosinase dengan pelarut pengekstraksi n-heksana, etil asetat, dan metanol. Ekstrak beras yang memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dengan metode 1,1-difenil-2-pikrilhidrazil adalah ekstrak metanol beras hitam (IC50 290 μg/mL) dan ekstrak etil asetat beras putih memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dengan metode fosfomolibdat (41 mmol α-tokoferol ekuivalen/g sampel). Jadi, ekstrak metanol beras hitam dan ekstrak etil asetat beras putih berpotensi sebagai antioksidan, sedangkan ekstrak beras yang memiliki aktivitas inhibitor tirosinase tertinggi adalah ekstrak nheksana beras merah pada monofelase (3156 μg/ml).
Keyword: antioksidan, beras, inhibitor tirosinase

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