Judul: Pengaruh naungan dan pemupukan MgSO4.H2O terhadap produksi antosianin daun dewa (Gynura pseudochina (L.) DC)
Abstrak: Daun dewa merupakan tanaman obat yang banyak manfaatnya karena mengandung senyawa bioaktif antara lain golongan flavonoid. Antosianin termasuk golongan flavonoid yang dapat berfungsi untuk mengobati beberapa jenis penyakit khususnya tumor atau kanker pada manusia. Tanaman daun dewa mengandung berbagai senyawa kimia, antara lain saponin, flavonoid, minyak atsiri, dan antikoagulan. Oleh karena itu daun dewa mempunyai banyak kegunaan dan salah satunya adalah untuk mengatasi stroke. Cahaya merupakan faktor penting bagi pertumbuhan dan perkembangan tanaman, karena selain berperan dominan pada proses fotosintesis, juga sebagai pengendali, pemicu dan modulator respon morfogenesis khususnya pada tahap awal pertumbuhan tanaman. Spektrum cahaya yang dibutuhkan tanaman berkisar antara panjang gelombang 400-700 nm, yang biasa disebut photosynthetically active radiation (PAR). Disamping pengaturan intensitas cahaya (naungan) untuk mendukung pertumbuhan di lapang, pemberian unsur hara melalui pemupukan sangat penting untuk mekanisme produksi bioaktif (flavonoid/ antosianin) pada tanaman daun dewa. Magnesium dan sulfur yang merupakan unsur hara yang akan dicobakan pada penelitian ini memiliki peran spesifik pada mekanisme produksi senyawa flavonoid. Sulfur dalam bentuk SO4 2- merupakan elemen esensial dalam sintesis protein dan produksi senyawasenyawa metabolit sekunder dalam tanaman seperti flavonoid dan terpenoid, sedangkan magnesium dapat membentuk senyawa cianidin Mg-compleks yang merupakan salah satu aglikon antosianin. Penambahan kandungan Mg dalam tanah dapat dilakukan dengan pemberian pupuk Mg yaitu kieserit (magnesium sulfate/ MgSO4.H2O) dengan kandungan 29% Mg dan 23% S. Penentuan dosis magnesium dan sulfur yang tepat untuk meningkatkan kandungan flavonoid daun dewa sangat penting untuk diketahui.
Keyword: 

Judul: Produksi Flavonoid Daun Dewa (Gynura pseudochina (L.) DC) Asal Kultur in Vitro pada Kondisi Naungan dan Pemupukan
Abstrak: Daun dewa (Gynura pseudochina (L.) DC) adalah tumbuhan obat yang menghasilkan senyawa bioaktif berupa golongan senyawa flavonoid yang telah digunakan sebagai bahan obat tradisional alami untuk mengobati beberapa jenis penyakit khususnya tumor atau kanker pada manusia. Upaya untuk meningkatkan kadar senyawa bioaktif dalam tanaman dilakukan melalui perbaikan kualitas bahan tanam, optimalisasi pemanfaatan cahaya dan pemupukan. Untuk memenuhi hal tersebut, dilakukan percobaan dalam empat tahap masing-masing mempelajari : (1) multiplikasi tunas secara in vitro, (2) induksi akar dan antosianin secara in vitro, (3) pertumbuhan dan kandungan bioaktif bahan tanam asal in vitro dan setek pucuk pada berbagai periode pencahayaan dan (4) produksi flavonoid bahan tanam asal in vitro pada berbagai periode pencahayaan dan pemupukan. Pada hasil studi in vitro diperoleh komposisi media kultur terbaik yang menghasilkan plantlet dengan kandungan antosianin yang tinggi. Komposisi media MS dengan penambahan IAA 0.5 ppm dan sukrosa 30 g/l menghasilkan plantlet terbanyak (2.7) dan kandungan antosianin tertinggi (0.07%). Pada proses pertumbuhan di lapang yang menggunakan berbagai periode pencahayaan, bahan tanam asal kultur in vitro adalah bahan tanam terbaik yang menghasilkan pertumbuhan dan kandungan antosianin lebih tinggi (0.05%) dibanding setek pucuk (0.03%). Pada penelitian ini juga ditemukan periode pencahayaan yang menghasilkan pertumbuhan dan produksi flavonoid tertinggi, serta aspek mekanisme adaptasi fisiologi dan morfo-anatomi tanaman. Pada naungan 50% selama 3 bulan dan 1 bulan cahaya 100%, dihasilkan produksi total flavonoid (1.61g/tanaman) dan kuersetin (0.02g/tanaman) tertinggi, sedangkan produksi antosianin tertinggi (0.17%) diperoleh pada naungan 25% selama 2 bulan dan 2 bulan cahaya 100%. Adaptasi tanaman pada kondisi naungan juga menyebabkan peningkatan kandungan klorofil, aktivitas enzim SOD, tumpukan grana dan ukuran butir pati dari kloroplas serta penurunan jumlah stomata, trichoma dan ketebalan daun di akhir percobaan. Pada percobaan pemupukan diperoleh komposisi media tanam terbaik yang menghasilkan produksi flavonoid tertinggi. Perbaikan media tanam dengan pemupukan semakin meningkatkan pertumbuhan dan produksi flavonoid bahan tanam asal in vitro. Penggunaan dosis maksimum dari pupuk kandang ayam 100g + SO4 0.8g/tanaman menghasilkan produksi total flavonoid per tanaman (1.61g/tanaman) dan antosianin per tanaman (0.17g/tanaman) tertinggi, sedangkan produksi kuersetin per tanaman tertinggi (0.02g/tanaman) dihasilkan pada dosis pupuk kandang ayam 50g + SO4 0.4g/tanaman. Dari seluruh hasil penelitian yang diperoleh, bahan tanam daun dewa asal kultur in vitro menghasilkan pertumbuhan, produksi total flavonoid, antosianin dan kuersetin lebih tinggi pada kondisi naungan dan pemupukan dibanding cahaya 100% dan tanpa pemupukan.
Keyword: Shading, Fertilizing, Flavonoid production, Authocyanin, Quercetin

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