Judul: Pengaruh Umur Daun dan Jenis Pelarut terhadap Aktivitas Antioksidan Ekstrak Daun Salam (Syzygium polyanthum)
Abstrak: Syzygium polyanthum yang dikenal dengan nama tanaman salam atau daun salam sering dimanfaatkan sebagai bumbu masakan. Tanaman ini juga digunakan sebagai obat tradisional untuk mengatasi hipertensi, hiperurisemia, dan diabetes. Beberapa penelitian melaporkan bahwa tanaman ini memiliki senyawa bioaktif yang dapat berperan sebagai antioksidan. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh umur daun dan jenis pelarut dalam proses ekstraksi terhadap aktivitas antioksidan. Uji kadar total fenol dan asam kafeat dilakukan sebagai penunjang hasil uji aktivitas antioksidan. Pada penelitian ini, daun muda adalah daun yang berada di pucuk sedangkan daun tua berada di pangkal ranting. Proses ekstraksi dilakukan dengan metode sonikasi menggunakan pelarut metanol dan air. Aktivitas antioksidan ekstrak daun salam berkisar antara 28.82-63.93 μg/mL ekstrak. Kadar total fenol berkisar antara 116.98-304.48 μg GAE/mg ekstrak. Kadar asam kafeat berkisar antara 38.78-103.47 μg asam kafeat/mg ekstrak. Hasil uji statistika menunjukkan variabel umur daun dan jenis pelarut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap aktivitas antioksidan dan kadar total fenol namun tidak signifikan terhadap kadar asam kafeat ekstrak daun salam. Daun tua memiliki aktivitas antioksidan dan kadar total fenol yang lebih tinggi dibandingkan daun muda. Ekstrak metanol memiliki aktivitas antioksidan dan kadar total fenol yang lebih tinggi dibandingkan dengan ekstrak air.
Keyword: antioksidan, asam kafeat, daun salam, senyawa fenolik

Judul: Korelasi Gugus Fungsi dan Aktivitas Antioksidan Daun Salam (Syzygium polyanthum) Menggunakan Metabolomik Berbasis Spektrum Inframerah
Abstrak: Daun salam (Syzygium polyanthum.) memiliki banyak khasiat, salah satunya adalah karena kandunga antioksidan. Penelitian ini bertujuan menentukan korelasi antara aktivitas antioksidan dan spektrum inframerah (FTIR) ekstrak daun menggunakan metabolomik. Aktivitas antioksidan ekstrak daun dengan ragam konsentrasi pelarut menunjukkan nilai aktivitas antioksidan tertinggi pada ekstrak etanol 70%, sementara kadar fenolik total tertinggi pada ekstrak etanol 50%. Profil spektrum FTIR ekstrak dengan berbagai konsentrasi menunjukkan sampel memiliki pola spektrum yang mirip. Ekstrak daun dapat dikelompokkan berdasarkan ragam pelarut pengekstraksi menggunakan principal component analysis (PCA) dengan total PC 88%. Data absorbans gugus fungsi dan nilai IC50 dari ekstrak telah dianalisis untuk mencari korelasinya menggunakan partial least square (PLS). Hasil analisis PLS menunjukkan bilangan gelombang 1600 cm-1 dari gugus fungsi C=C diduga merupakan gugus yang berkontribusi paling tinggi pada aktivitas antioksidan ekstrak daun.
Keyword: antioksidan, fenolik total, FTIR, PCA, pelarut pengekstraksi, PLS

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