Judul: Sifat Antirayap Senyawa Katekin dari Gambir (Uncaria gambir Roxb.).
Abstrak: Uncaria gambir Roxb. yang dikenal dengan nama gambir merupakan salah satu komoditas andalan ekspor Indonesia dengan berbagai macam manfaatnya di bidang industri seperti industri farmasi, penyamakan kulit, cat, dan lain-lain. Gambir memiliki kandungan katekin yang cukup besar dan memiliki sifat antioksidan. Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa katekin juga memiliki potensi sebagai bahan pengawet kayu karena sifat antijamurnya. Namun demikian informasi ilmiah tentang sifat antirayap (antitermitic) katekin belum dilaporkan. Suatu penelitian laboratoris telah dilakukan untuk mengetahui potensi pemanfaatan katekin dari gambir sebagai bahan pengawet kayu, khususnya sebagai pencegah serangan rayap tanah (subterranean termites). Larutan katekin dalam etil asetat dibuat dalam empat konsentrasi yaitu 5%, 10%, 15%, dan 20% (𝑤 ⁄𝑤), kemudian masing-masing diaplikasikan pada kertas saring Whatman 42 (o 4 cm) sebagai contoh uji dengan lima ulangan. Pengujian sifat antirayap dilakukan berdasarkan Japanese Industrial Standard (JIS) K-1571-2004. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi katekin berpengaruh nyata terhadap preferensi makan dan mortalitas rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren. Namun demikian perbedaan konsentrasi katekin tidak berpengaruh nyata terhadap preferensi makan dan mortalitas rayap tanah C. curvignathus. Larutan konsentrasi katekin 5% memiliki sifat antirayap yang cukup baik.
Keyword: antioksidan, antirayap, Coptotermes curvignathus, gambir, katekin

Judul: Preferensi Makan Rayap terhadap Kayu Terimprgenasi Katekin
Abstrak: Katekin merupakan senyawa flavonoid yang terkandung di dalam gambir (Uncaria gambir Roxb). Senyawa tersebut diketahui memiliki sifat antioksidan dan antijamur. Bahkan pada penelitian pendahuluan, senyawa tersebut diketahui memiliki potensi sebagai penghambat makan (feeding inhibitor) rayap perusak kayu. Namun demikian, sifat antirayap senyawa tersebut belum pernah dilaporkan secara komperhensif. Penelitian laboratorium telah dilakukan untuk mengetahui preferensi makan rayap tanah dan rayap kayu kering terhadap kayu terimpregnasi katekin dari gambir. Katekin yang diekstrak dari gambir dilarutkan dalam etil asetat pada konsentrasi yaitu 2,5%, 5%, dan 7,5% kemudian masing-masing larutan tersebut diimpregnasikan pada kayu Karet (Hevea brasiliensis) dengan metode vakum tekan (vakum 5 atm selama 1 jam, dilanjutkan dengan tekanan 2,5 bar selama 2 jam) . Pengujian sifat antirayap tanah didasarkan atas Japanese Industrial Standard (JIS) K-1571-2004, sedangkan pengujian sifat antirayap kayu kering didasarkan atas Standar Nasional Indononesia (SNI) 01-7207-2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi katekin berpengaruh nyata terhadap kehilangan berat contoh uji dan mortalitas baik rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren maupun rayap kayu kering Cryptotermes cynochepalus Light. Namun demikian perbedaan konsentrasi katekin tidak berpengaruh nyata terhadap preferensi makan dan mortalitas kedua spesies rayap tersebut. Larutan katekin 2,5% mampu menghambat preferensi makan rayap tanah C. curvignathus dan rayap kayu kering C. cynocephalus, serta menyebabkan kematian kedua spesies rayap tersebut secara signifikan
Keyword: antirayap, gambir, katekin, rayap kayu kering, rayap tanah

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