Judul: Evaluasi Kandungan Polifenol dan Kapasitas Peredaman Radikal dari 20 Genotipe Ekstrak Etanol Rimpang Temu Ireng (Curcuma aeruginosa Roxb.).
Abstrak: Temu ireng (Curcuma aeruginosa Roxb.) adalah tanaman rempah yang memiliki berbagai manfaat dan sering digunakan sebagai obat tradisional. Varietas unggul temu ireng untuk dikembangkan sebagai tanaman obat, harus stabil atau dapat tumbuh di berbagai kondisi lingkungan. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi kandungan polifenol dan kapasitas peredaman radikal bebas melalui interaksi genotipe oleh lingkungan (GEI) dengan metode DPPH dan TEAC (Trolox Equivalent Antioxidant Capacity) dari 20 genotipe ekstrak etanol rimpang temu ireng yang tumbuh di tiga lingkungan yang terletak di zona agro-ekologis yang berbeda. Hasil analisis AMMI-varians (Additive Main Effect and Multiplicative Interaction - variants) menunjukkan efek signifikan untuk genotipe, lingkungan, dan interaksi genotipe oleh lingkungan. Genotipe stabil di tiga lokasi untuk kandungan polifenol adalah G8, G9, G10, G11, G14, G19, dan G20. Genotipe stabil di tiga lokasi untuk kapasitas peredaman radikal DPPH adalah G5, G10, G15, G18 dan C1 dan untuk kapasitas peredaman radikal ABTS (metode TEAC) adalah genotipe selain G1, G3, G6, G7, G12, G13, G16, C1, C2, dan C3.
Keyword: aditif, AMMI, GEI, TEAC, varians

Judul: Profil Metabolit dan Bioaktivitas Beberapa Aksesi Temu Ireng (Curcuma aeruginosa Roxb.).
Abstrak: Curcuma aeruginosa yang dikenal dengan nama temu ireng di Indonesia merupakan tanaman herbal dan dianggap merupakan sumber potensial dalam berbagai aktivitas farmakologi. Namun di Indonesia varietas masih terbatas sehingga diperlukan aksesi yang dapat digunakan untuk meningkatkan dan mengembangkan varietas baru temu ireng. Bagian pertama fokus pada penapisan fitokimia, aktivitas antioksidan menggunakan 1,1-difenil-2-pikrilhidrazil (DPPH) dan analisis sitotoksisitas dengan metode brine shrimp lethality test (BSLT) dari ekstrak air-etanol terhadap bagian rimpang induk (RI), rimpang primer dan sekunder (RP+RS) dan akar air (AA). Senyawa tanin dan triterpenoid terkandung pada semua ekstrak pada semua bagian rimpang, sementara saponin hanya pada ekstrak etanol 70% dan air, sedangkan senyawa alkaloid, flavonoid dan steroid tidak terdeteksi. Aktivitas antioksidan menunjukkan bahwa ekstrak etanol 70% pada RI memiliki kapasitas terkuat dalam meredam radikal DPPH (IC50, 437.07 μg mL-1) dibandingkan dengan ekstrak lain pada bagian rimpang yang berbeda. Pada BSLT, kami menemukan bahwa ekstrak etanol 96 dan 70% dari RI menunjukkan sitotoksisitas yang tinggi dengan LC50 secara berurutan 90.40 and 265.17 μg mL-1. Bagian kedua fokus terhadap warna rimpang, hasil ekstrak, kandungan metabolit dan aktivitas farmakologi dalam ekstrak etanol dari 20 aksesi potensial tanaman temu ireng hasil eksplorasi. Warna rimpang dan analisis fitokimia dianalisis dengan metode kualitatif, sementara kandungan metabolit dan bioaktivitas dianalisis dengan metode kuantitatif. Warna biru merupakan karakterisasi yang khas pada rimpang temu ireng. Produktivitas ekstrak etanol 70% dari 20 aksesi temu ireng berkisar 7.92-19.71%, dengan produktivitas ekstrak terendah dari aksesi Kendal sedangkan tertinggi oleh aksesi Beringharjo. Semua aksesi temu ireng diketahui mengandung saponin dan triterpenoid. Kandungan total fenolik, total flavonoid, dan kurkuminoid secara berurutan berkisar 26.70-70.83 mg EAG g-1, 7.65-21.71 mg EK g-1, dan 0.001-1.945%. Nilai IC50 dan LC50 secara berurutan untuk aktivitas antioksidan dan sitotoksisitas berkisar 89.81 (Sukoharjo) sampai 505.65 μg mL-1 (Ngawi) dan 57.32 (Purworejo) sampai 693.43 μg mL-1 (Ponorogo). Bagian ketiga fokus pada karakter kualitatif dan kuantitatif dari sepuluh aksesi temu ireng yang dibandingkan dengan analisis multivariat meliputi analisis klaster hirarki dan komponen utama untuk mendapatkan pola keragaman pada karakter agromorfologi, kandungan metabolit dan bioaktivitas. Metode kualitatif dan kuantitatif digunakan untuk mempelajari agromorfologi, kandungan metabolit dan bioaktivitas. Fenotipe tanaman meliputi tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah anakan, berat basah rimpang dan berat kering rimpang merupakan karakter yang memiliki keragaman yang signifikan antara aksesi yang dipelajari. Variabilitas hasil ekstrak, fenolik total, flavonoid total dan kurkuminoid secara berurutan berkisar 3.68-7.36%, 29.08-46.92 mg EAG g-1, 21.31-33.81 mg EK g-1, dan 0.001-0.005%. Pada semua aksesi yang dipelajari, terdapat 72 komponen metabolit yang teridentifikasi dalam ekstrak etanol dengan senyawa utama adalah seskuiterpenoid (19.86-43.72%) dan monoterpenoid (6.30-15.38%). Nilai IC50 untuk aktivitas antioksidan dan penghambatan α-glukosidase secara berurutan adalah 217.98- 654.38 μg mL-1 dan 349.07-932.85 μg mL-1. Aktivitas sitotoksik pada larva udang, sel Vero, dan sel MCF-7 secara berurutan berkisar dari 148.94-805.09 μg mL-1, 13.28-45.17%, dan 1.16-49.70%. Pada kajian ini, analisis multivariat terhadap karakter agromorfologi, kandungan metabolit dan bioaktivitas masing-masing menghasilkan pola yang beragam. Dengan demikian, aksesi-aksesi temu ireng yang dipelajari potensial untuk dikembangkan melalui program pemuliaan tanaman. Aksesi Madura, Purworejo dan Kulonprogo dapat dipilih sebagai klon berkualitas untuk menghasilkan senyawa atsiri (eucalyptol, β-elemene, camphor, dan isocurcumenol) dan produktivitas rimpang tinggi yang berkhasiat sebagai
Keyword: agromorfologi, antioksidan, fitokimia, kurkuminoid, sitotoksisitas

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