Judul: Isolasi Kapang Endofit dari Ranting Kayu Manis (Cinnamomum Burmanni (Nees & T. Nees) Blume) Asal Cisarua Bogor dan Identifikasi Senyawa Antioksidan.
Abstrak: Banyak penyakit degeneratif yang disebabkan oleh efek radikal bebas. Penyakit degeneratif tersebut bisa dihindari apabila aktivitas radikal bebas diredam. Untuk meredam efek negatif radikal bebas diperlukan senyawa antioksidan. Banyak senyawa metabolit sekunder yang dihasilkan oleh tanaman memiliki efek sebagai obat suatu penyakit. Salah satu tumbuhan yang diketahui mengandung senyawa dengan aktivitas antioksidan yang sangat kuat adalah kayu manis. Kayu manis (Cinnamomum burmanni) mengandung senyawa sinamaldehida yang memiliki aktivitas sebagai antioksidan kuat dan dapat menangkal radikal bebas. Tanaman berkhasiat obat, termasuk kayu manis juga memiliki kapang yang bersimbiosis di dalam organ tanaman yang disebut kapang endofit. Kapang endofit seringkali menghasilkan metabolit sekunder yang sama dengan yang dihasilkan oleh inangnya. Kapang endofit telah dikenal sebagai salah satu organisme yang memiliki kemampuan menghasilkan berbagai senyawa metabolit bioaktif termasuk antioksidan. Penelitian mengenai keragaman kapang endofit dan senyawa kimia bioaktif yang dihasilkan kapang endofit yang diisolasi dari ranting kayu manis (Cinnamomum burmanni (Nees & T. Nees) Blume) belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi kapang endofit dari tanaman C. burmanni (Nees & T. Nees) Blume dan mengidentifikasi senyawa yang aktif sebagai antioksidan. Isolasi kapang endofit dilakukan menggunakan metode sterilisasi permukaan dan ditanam pada media Potato Dextrose Agar (PDA). Isolat kapang berpotensi antioksidan yang telah diperoleh difermentasi pada media Potato Dextrose Broth (PDB). Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan menggunakan metode peredaman radikal bebas dengan reagen 2,2-difenil-1-pikrilhidrazil (DPPH). Fraksi yang memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dianalisis dengan Kromatografi Gas-Spektrometri Massa (KG-SM) untuk melihat senyawa yang terkandung di dalamnya. Isolat terpilih diidentifikasi secara molekuler untuk menentukan spesiesnya. Sebanyak sembilan isolat kapang berhasil diisolasi dari jaringan ranting tanaman kayu manis. Kapang endofit hasil isolasi dari ranting kayu manis terbukti memiliki aktivitas antioksidan. Aktivitas antioksidan tertinggi (IC50) dari kesembilan kapang endofit didapatkan dari isolat Cb.Gm.B3 sebesar 13,22±0,76 μg/mL. Isolat terpilih Cb.Gm.B3 secara taksonomi memiliki tingkat kemiripan sekuen yang tinggi dengan Neofusicoccum parvum isolat PEL23 (No. aksesi: KY053054.1). Identifikasi senyawa kimia bioaktif berdasarkan analisis KG-SM yang mempunyai aktivitas sebagai antioksidan diduga ialah metil 2-(2-hidroksifenil)asetat.
Keyword: antioksidan, Cinnamomum burmanni, kapang endofit, Neofusicoccum parvum

Judul: Fraksinasi Senyawa Antimikroba Kapang Endofit Dari Tumbuhan Pesisir Sarang Semut (Hydnophytum Formicarum).
Abstrak: Sarang semut merupakan tumbuhan epifit yang hidup menempel pada tumbuhan lain. Sarang semut telah terbukti memiliki aktivitas antikanker, antioksidan, serta memiliki aktivitas penghambatan terhadap beberapa jenis bakteri. Tumbuhan obat yang sudah diketahui khasiatnya diduga memiliki mikroba endofit yang mampu menghasilkan senyawa aktif yang mirip dengan inangnya. Isolasi kapang endofit dari umbi tumbuhan sarang semut (Hydnophytum formicarum) telah dilakukan dan menghasilkan tujuh isolat kapang endofit yang berbeda. Penelitian sebelumnya menunjukkan kapang endofit sarang semut (kode RS3 dan RS6B) memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri Escherichia coli dan Staphylococcus aureus. Tujuan penelitian ini adalah menentukan aktivitas antimikroba ekstrak kapang endofit sarang semut terpilih dan menentukan fraksi yang aktif terhadap mikroba uji. Uji aktivitas antimikroba kapang endofit dari tumbuhan pesisir sarang semut menunjukkan bahwa isolat kapang RS1A memiliki penghambat yang signifikan lebih tinggi dengan rata-rata diameter zona hambat 4,7 mm terhadap bakteri E. coli dan Bacillus subtilis dibandingkan dengan isolat lainnya (p<0,05). Rendemen ekstrak kultur isolat kapang RS1A tertinggi terdapat pada kultur statis hari ke-21 yaitu 0,0381%. Hasil uji aktivitas antimikroba menunjukkan ekstrak isolat RS1A pada kultur statis hari ke-21 memiliki zona hambat yang signifikan lebih tinggi dibandingkan kultur shaker terhadap bakteri E. coli (p<0,05). Uji aktivitas antimikroba ekstrak media kapang RS1A dengan kultur statis hari ke-21 juga menunjukkan ekstrak kapang RS1A memiliki aktivitas penghambatan terhadap B. subtilis, B. subtilis ATCC 19659, S. aureus ATCC 6538, dan Candida maltosa. Ekstrak kasar kapang RS1A mengandung senyawa alkaloid, flavonoid, fenol hidrokuinon, dan steroid. Fraksinasi senyawa antimikroba kapang RS1A menggunakan tiga jenis eluen. Hasil uji bioautografi dengan eluen B (etil asetat:metanol:n-heksana=3:1:1) menunjukkan fraksi dapat menghambat ketiga jenis mikroba uji. Penghambatan terjadi pada nilai Rf 0,69 terhadap B. subtilis dan E.coli, serta pada nilai Rf 0,53 terhadap B. subtilis dan C. maltosa. Kedua fraksi tersebut diduga merupakan senyawa golongan fenol berdasarkan hasil penyemprotan dengan pereaksi anisaldehida-asam sulfat yang menghasilkan warna kuning. Pemisahan fraksi aktif dengan kromatografi lapis tipis preparatif (KLTP) menunjukkan zona hambat hanya terdapat pada fraksi 2 yaitu 9,5 mm terhadap bakteri B. subtilis.
Keyword: antimikroba, bioautografi, kapang endofit, sarang semut

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