Judul: Kandungan Total Fenolik, Flavonoid, dan Aktivitas Antioksidan Ekstrak Bunga Jengger Ayam (Celosia cristata L.).
Abstrak: Bunga jengger ayam (Celosia cristata L.) merupakan tanaman asli daerah tropis Asia yang dapat digunakan sebagai sumber antioksidan yang potensial. Bunga jengger ayam memiliki kandungan utama metabolit sekunder, yaitu senyawa fenolik yang diketahui memiliki kemampuan sebagai antioksidan, khususnya flavonoid. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kandungan total fenolik, flavonoid, dan aktivitas antioksidan ekstrak bunga jengger ayam dengan berbagai macam pelarut. Ekstraksi bunga jengger ayam dilakukan menggunakan lima pelarut yaitu air, metanol, etanol, aseton, dan isopropanol, pada sampel yang sudah dikeringkan dan dibuat dalam bentuk simplisia. Ekstrak air menghasilkan total fenolik tertinggi yaitu 1.1941 mg GAE/ g bobot kering dan ekstrak metanol menghasilkan total flavonoid tertinggi yaitu 0.0949 mg QE/ g bobot kering dibandingkan esktrak lainnya. Ekstrak aseton menghasilkan aktivitas antioksidan tertinggi sebesar 0.3966 μmol TE/ g bobot kering pada metode DPPH dan pada metode FRAP sebesar 19.2283 μmol TE/ g bobot kering. Aktivitas antioksidan tertinggi dengan metode Cuprac dihasilkan ekstrak metanol sebesar 21.9088 μmol TE/ g bobot kering dibandingkan ekstrak lainnya. Berdasarkan dari semua komponen uji yang dilakukan, esktrak isopropanol menunjukkan hasil yang paling rendah dan tidak optimal untuk analisis metabolit sekunder dan aktivitas antioksidan pada bunga jengger ayam dibandingkan ekstrak pelarut lainnya.
Keyword: antioksidan, bunga jengger ayam, ekstraksi sampel, fenolik, flavonoid

Judul: Kandungan Total Fenolik, Flavonoid, dan Aktivitas Antioksidan Ekstrak Biji Jengger Ayam (Celosia cristata) pada Berbagai Pelarut.
Abstrak: Molekul yang memiliki satu atom atau lebih elektron yang tidak berpasangan dapat disebut radikal bebas. Tubuh dapat mengalami stress oksidatif karena keterbatasan antioksidan, yaitu keadaan ketika kemampuan tubuh dalam menangkal radikal bebas lebih kecil daripada jumlah radikal bebas di dalam tubuh. Salah satu tanaman yang diketahui memiliki potensi antioksidan adalah biji tanaman jengger ayam. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kandungan total fenolik, flavonoid, dan aktivitas antioksidan ekstrak pelarut berbeda dari biji jengger ayam. Pelarut yang digunakan antara lain akuades, metanol, etanol, aseton, dan isopropanol. Rentang total fenolik sebesar 0.212 ± 0.022 - 2.192 ± 0.023 mg GAE/g bobot kering, flavonoid sebesar 0.083 ± 0.006 - 0.272± 0.015 mg QE/g bobot kering, dan aktivitas antioksidan metode DPPH sebesar 0.349 ± 0.01 - 1.069 ± 0.052 μmol TE/g bobot kering. Rentang aktivitas antioksidan metode FRAP dan CUPRAC sebesar 3.152 ± 0.112 - 6.666 ± 0.089 μmol TE/g bobot kering dan 0.776 ± 0.03 – 32.492 ± 01.62 μmol TE/g bobot kering. Berdasarkan uji fenolik dan flavonoid didapatkan pelarut terbaik adalah akuades. Berdasarkan uji aktivitas antioksidan DPPH terbaik pada pelarut akuades sedangkan metode FRAP dan CUPRAC adalah pelarut aseton.
Keyword: CUPRAC, DPPH, fenolik, flavonoid, FRAP

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