Judul: Aktivitas antioksidan dan komponen bioaktif kangkung air (Ipomoea aquatica Forsk)
Abstrak: Kangkung air (Ipomoea aquatica Forsk.) merupakan tanaman air yang banyak tersebar di wilayah Asia Tenggara, India dan Cina bagian Tenggara. Kangkung air telah dimanfaatkan sebagai obat-obatan di kalangan masyarakat. Tanaman ini menarik untuk diteliti komponen bioaktif dan aktivitas antioksidan alami yang terkandung di dalamnya. Kangkung air diduga memiliki senyawa fitokimia atau komponen bioaktif dan antioksidan alami yang berguna bagi tubuh. Antioksidan alami memiliki potensi yang besar untuk dikembangkan, mengingat antioksidan sintetik yang juga berguna dalam meredam radikal bebas dikhawatirkan memberi efek samping berbahaya bagi kesehatan manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan rendemen, kandungan gizi (lemak, protein, abu dan karbohidrat), komponen bioaktif dan aktivitas antioksidan yang terkandung dalam kangkung air. Pada penelitian ini dilakukan (1) pengambilan dan preparasi bahan baku, (2) karakterisasi bahan baku, (3) ekstraksi komponen bioaktif dan (4) pengujian aktivitas antioksidan. Karakteristik kangkung air (Ipomoea aquatica) yang berasal dari Desa Carang Pulang, meliputi rendemen daun, tangkai daun dan batang segar masingmasing sebesar 34,34%; 19,07% dan 46,59%. Rendemen dalam kondisi kering memiliki penurunan, yaitu rendemen daun, tangkai daun dan batang masingmasing sebesar 10,31%; 9,91% dan 6,46%. Kangkung air segar memiliki kadar air (90,00%), kadar abu (1,09%), protein kasar (2,35%), lemak (0,55%), karbohidrat (6,02%), abu tidak larut asam (0,10%), dan serat kasar (1,04%). Kangkung air memiliki komponen kimia yang banyak dibutuhkan oleh tubuh. Uji fitokimia menunjukkan bahwa komponen bioaktif yang terkandung dalam ekstrak kangkung air larut dalam pelarut yang digunakan. Komponen bioaktif pada kangkung air, meliputi golongan alkaloid, steroid, fenol hidrokuinon dan karbohidrat. Sebagian besar komponen bioaktif pada kangkung air larut pada pelarut semi polar (etil asetat), tetapi aktivitas antioksidan tertinggi dihasilkan pada ekstrak metanol yang memiliki total rendemen ekstrak kedua setelah ekstrak etil asetat, yaitu IC50 sebesar 290,95 ppm pada bagian daun.
Keyword: 

Judul: Deskripsi Mikroskopis dan Kandungan Mineral Tanaman Kangkung Air (Ipomoea aquatica Forsk.)
Abstrak: Kangkung merupakan salah satu jenis sayuran yang telah banyak dikenal oleh manusia terutama di kawasan Asia. Kangkung memiliki beberapa nama sebutan antara lain swap cabbage, water spinach, dan kangkong. Pengolahan tanaman kangkung air di Indonesia dilakukan dengan cara pengukusan, perebusan, maupun penumisan yang menghasilkan makanan berupa tumisan, lalapan, dan pecel. Mengingat pemanfaatan kangkung air sebagai bahan pangan sering digunakan secara pengukusan, maka perlu dilakukan kajian mengenai pengaruh pengukusan terhadap kandungan gizi tanaman, salah satunya mineral. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat mikroskopis jaringan tanaman kangkung air meliputi jaringan daun, batang, dan akar, mengetahui kandungan gizi tanaman kangkung air sebelum dan setelah proses pengukusan dan mengetahui pengaruh pengukusan terhadap kandungan mineral tanaman kangkung air. Sifat mikroskopis jaringan tanaman kangkung air pada bagian batang berbentuk bulat dan terdapat banyak rongga udara, anatomi batang terdiri atas epidermis, parenkim sentral, xylem, floem, dan korteks. Daun berbentuk segitiga, memanjang, bentuk garis atau lanset, rata atau bergigi. Daun tersusun atas jaringan epidermis, palisade, bunga karang, epidermis bawah dan jaringan pengangkut. Anatomi akar terdiri atas rhizodermis, korteks, pembuluh angkut, parenkim sentral. Komposisi kimia daun dan batang kangkung air segar memiliki kadar air (85,64 % dan 85,04 %), kadar abu (0,54 % dan 0,56 %), kadar lemak (0,21 % dan 0,19 %), kadar protein (3,10 % dan 3,23 %), dan kadar serat kasar (1,16 % dan 1,17 %). Selama proses pengukusan hanya kadar protein yang mengalami peningkatan komposisi kimia menjadi (4,04 % dan 4,13 %). Selainnya mengalami penurunan yang cukup signifikan. Kandungan mineral makro yang terdapat pada daun dan batang kangkung air segar dan kukus adalah Kalsium (Ca) 42,00 mg/100g dan 47,00 mg/100g; Fosfor (P) 29,00 mg/100g dan 31,00 mg/100g, Magnesium (Mg) 10,373 mg/100g dan 21,956 mg/100g, Kalium (K) 247,00 mg/100g dan 217,00 mg/100g dan Natrium (Na) 56,00 mg/100g dan 48,00 mg/100g. Proses pengukusan yang dilakukan terhadap tanaman kangkung air menyebabkan kenaikan kandungan mineral makro pada kalsium, fosfor dan magnesium. Sedangkan proses pengukusan yang dilakukan terhadap tanaman kangkung air menyebabkan penurunan pada kalium dan natrium Kandungan mineral mikro yang terdapat pada daun dan batang kangkung air segar dan kukus adalah Besi (Fe) 19,00 mg/100g dan 16,00 mg/100g, Seng (Zn) 1,1154 mg/100g dan 1,0905 mg/100g, dan Tembaga (Cu) 0,9420 mg/100g dan 0,9802 mg/100g. Proses pengukusan yang dilakukan terhadap tanaman kangkung air menyebabkan penurunan kandungan mineral mikro pada besi dan seng sedangkan pada tembaga mengalami peningkatan tidak signifikan. Perubahan tersebut disebabkan terjadinya berubahnya karakter fisik dari tanaman serta hilangnya kandungan air.
Keyword: 

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