Judul: Pengaruh Blansir Terhadap Kandungan Senyawa Fenolik Dan Aktivitas Biologis Temu Mangga (Curcuma Mangga).
Abstrak: Temu mangga (Curcuma mangga) merupakan tumbuhan asli Asia yang tumbuh di Asia Tenggara dan Asia Selatan, termasuk Indonesia. Rimpang temu mangga dimanfaatkan sebagai pangan dan obat. Sebagai obat tradisional, temu mangga memiliki kandungan senyawa kimia yang bermanfaat bagi kesehatan, namun dapat berubah karena pengaruh lingkungan, pengolahan, dsb Penelitian ini bertujuan mengidentifkasi pengaruh berbagai metode blansir terhadap temu mangga (C. mangga) berupa blansir air, blansir uap, dan blansir microwave terhadap total fenol, total flavonoid, aktivitas antioksidan dan aktivitas penghambatan enzim α-glukosidase. Hasil penelitian menunjukkan proses blansir temu mangga dengan berbagai metode menyebabkan peningkatan kandungan senyawa fenol dan flavonoid yang signifikan (p<0.05). Proses blansir juga meningkatkan aktivitas antioksidan, namun adanya perbedaan metode blansir tidak memberikan perbedaan aktivitas antioksidan yang signifikan (p<0.05). Hasil pengujian aktivitas penghambatan α-glukosidase juga menunjukkan blansir mampu meningkatkan aktivitas penghambatan. Perbedaan metode antara blansir air dan blansir uap tidak memberikan perbedaan aktivitas penghambatan α-glukosidase yang signifikan (p<0.05).
Keyword: aktivitas biologis, blansir, senyawa fenolik, temu mangga

Judul: Pengaruh Metode Pengeringan Terhadap Aktivitas Antioksidan Dan Penghambatan Enzim Alfa Glukosidase Temu Mangga (Curcuma Mangga)
Abstrak: Temu mangga (Curcuma mangga) merupakan salah satu tanaman yang dapat dimanfaatkan sebagai bahan pangan maupun sebagai obat tradisional oleh masyarakat Indonesia. Temu mangga dinyatakan memiliki berbagai komponen bioaktif yang berkontribusi pada aktivitas biologisnya seperti antioksidan, dan potensinya sebagai inhibitor enzim alfa glukosidase. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh proses pengeringan dengan tiga metode yang berbeda (pengeringan dengan freeze drier, oven, dan sinar matahari) terhadap aktivitas antioksidan, aktivitas penghambatan enzim alfa glukosidase dan komponen fenolik dari ekstrak temu mangga. Hasil penelitian menunjukkan total fenol temu mangga memiliki peningkatan secara signifikan (p<0.05) setelah mengalami proses pengeringan. Total fenol tertinggi dimiliki oleh ekstrak dengan pengeringan sinar matahari yaitu sebesar 108.60 μg GAE/mg ekstrak, sedangkan total flavonoid tertinggi dimiliki oleh ekstrak pengeringan beku yaitu sebesar 54.15 μg QE/mg ekstrak. Aktivitas antioksidan dan penghambatan enzim alfa glukosidase juga mengalami peningkatan secara signifikan (p<0.05) pada ekstrak temu mangga yang telah mengalami proses pengeringan dibandingkan dengan ekstrak temu mangga segar. Aktivitas antioksidan tertinggi dimiliki oleh ekstrak dengan pengeringan oven dengan IC50 sebesar 166.24 μg/mL ekstrak. Aktivitas penghambatan enzim alfa glukosidase tertinggi juga dimiliki oleh ekstrak dengan pengeringan oven dengan persen penghambatan sebesar 93.24%. Hasil uji statistika Pearson Correlation menunjukkan korelasi yang lemah antara total fenol, total flavonoid, aktivitas antioksidan, dan aktivitas penghambatan alfa glukosidase pada ekstrak temu mangga segar maupun ekstrak temu mangga yang telah dikeringkan.
Keyword: temu mangga, pengeringan, total fenol, total flavonoid, antioksidan, penghambatan alfa glukosidase

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