Judul: Potensi antimikroba ekstrak biji, daun, kulit akar dan kulit batang kedawung (Parkia raxburghii G. Don) terhadap bakteri patogen dan perusak makanan
Abstrak: Kedawung (Parkia roxburghii G. Don) diduga memiliki aktivitas antimikroba karena banyak digunakan sebagai obat penyakit infeksi dan pencernaan yang disebabkan oleh bakteri. Penelitian ini bertujuan untuk melihat potensi antimikroba, menentukan sifat dan konsentrasi ekstrak bagian-bagian tumbuhan kedawung yang memiliki aktivitas antimikroba potensial. Ekstrak biji, daun, kulit akar dan kulit batang kedawung diuji aktivitasnya terhadap bakteri patogen dan perusak makanan yaitu Escherichia coli, Vibrio cholerae, Staphylococcus cureus dan Bacillus cereus. Pada penelitian pendahuluan dilakukan pengukuran kadar air dengan metode distilasi dan seleksi bagian tumbuhan yang mempunyai aktivitas antimikroba yang paling tinggi. Tahapan ekstraksi meliputi penghancuran bahan dengan blender, penambahan air 1: 1, 1: 2, 1:3 (b/v), dilakukan perkolasi dengan menggunakan magnetic stirer selama 0, 20, 40, 60 menit dan penyaringan. Filtrat yang diperoleh sebagian disterilisasi dan sebagian lagi tidak disterilisasi. Pengujian aktivitas antimikroba ekstrak menggunakan metode difusi agar dan hasilnya dinyatakan sebagai zona penghambatan terhadap bakteri uji. Pada tahap selanjutnya ekstrak bagian tumbuhan yang mempunyai aktivitas antimikroba tertinggi diuji dengan metode kontak untuk melihat pengaruh konsentrasi dan waktu kontak terhadap pertumbuhan bakteri. Hasil penelitian menunjukkan kulit batang memiliki aktivitas antimikroba paling tinggi terhadap keempat bakteri uji dibandingkan kulit akar dan daun. Zona penghambatannya terhadap S. aureus, B. cereus, E. coli dan V. cholerae masing-masing sebesar 7,61, 7,93, 9,21 dan 7,60 mm. Biji tidak menunjukan penghambatan terhadap semua bakteri uji. Perbandingan kulit batang dan air 1 2 (b/v) lebih baik daripada perbandingan kulit batang dan air 1: 1 (b/v) dan 1: 3 (b/v). Pemanasan dengan proses sterilisasi (121° C, 15 menit) tidak merusak senyawa antimikroba kedawung bahkan cenderung meningkatkan aktivitas antimikrobanya. Perlakuan waktu ekstraksi tidak menghasilkan zona penghambatan yang berbeda nyata terhadap keempat bakteri uji ...
Keyword: 

Judul: Kajian aktivitas antimikroba ekstrak jintem hitam, Nigella sativa L. terhadap bakteri patogen dan perusak pangan
Abstrak: Seiring dengan banyaknya kasus keracunan pangan oleh mikroba yang menyebabkan penyakit dan kematian serta kerugian ekonomi, perlu dilakukan usaha-usaha untuk menguranginya. Salah satu usaha tersebut adalah dengan mengaplikasikan bahan yang berpotensi sebagai antimikroba pada proses pengolahan pangan. Jintan hitam yang umumnya digunakan sebagai obat-obatan diduga memiliki aktivitas antimikroba dan berpeluang untuk digunakan sebagai pengawet bahan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari aktivitas antimikroba beberapa jenis ekstrak jintan hitam terhadap bakteri patogen dan bakteri perusak makanan. Tahapan penelitian ini meliputi penelitian pendahuluan dan penelitian lanjutan. Tahapan penelitian pendahuluan mencakup persiapan kultur mikroba, ekstraksi tunggal biji jintan hitam dengan metode refluks menggunakan air dan etanol, serta penyulingan minyak atsiri. Penelitian lanjutan mencakup ekstraksi bertingkat pada ampas penyulingan minyak atsiri jintan hitam, dengan metode refluks menggunakan beberapa pelarut organik dengan polaritas yang berbeda, yaitu heksan, etil asetat dan metanol secara berurutan. Dari keseluruhan proses ekstraksi akan diperoleh ekstrak air, ekstrak etanol, minyak atsiri, ekstrak heksan, ekstrak etil asetat, dan ekstrak metanol. Efektivitas senyawa antimikroba dari masing-masing ekstrak jintan hitam diuji menggunakan metode difusi agar. Pada minyak atsiri, ekstrak etanol, ekstrak etil asetat, dan ekstrak metanol selanjutnya dilakukan pengujian nilai Minimum Inhibitory Concentration (MIC) terhadap satu jenis bakteri. Selain itu, dilakukan juga identifikasi kualitatif komponen fitokimia terhadap ekstrak yang menunjukkan aktivitas antimikroba yang baik, yaitu minyak atsiri, ekstrak etanol, dan ekstrak etil asetat jintan hitam. Minyak atsiri, ekstrak etanol dan ekstrak etil asetat dapat menghambat semua bakteri uji sehingga dianggap memiliki spektrum yang luas. Ekstrak air dan ekstrak heksan kurang efektif dalam menghambat pertumbuhan bakteri uji. Ekstrak air dan ekstrak heksan tidak dapat menghambat pertumbuhan bakteri Escherichia coli dan Salmonella Typhimurium. Ekstrak metanol tidak dapat menghambat pertumbuhan Escherichia coli. Nilai MIC ekstrak etanol terhadap Salmonella Typhimurium adalah 0.084 % (w/w), nilai MIC minyak atsiri terhadap Bacillus cereus adalah 1.72% (w/w), nilai MIC ekstrak etil asetat terhadap Staphylococcus aureus adalah 1.88 % (w/w), dan nilai MIC ekstrak metanol terhadap Pseudomonas aeruginosa adalah 1.88 % (w/w). Pada minyak atsiri menunjukkan adanya komponen fenol dan terpenoid. Identifikasi komponen fitokimia pada ekstrak etanol menunjukkan adanya komponen fenol dan steroid dan pada ekstrak etil asetat menunjukkan adanya fenol dan flavonoid.
Keyword: kultur mikroba, Minyak atsiri

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