Judul: Karakterisasi, Kandungan Bioaktif dan Persepsi Masyarakat Terhadap Pucuk Kemang (Mangifera kemanga Blume.) Sebagai Sayuran Indigenous.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter agronomi, kimiawi dan persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang. Penelitian dilakukan di enam kecamatan wilayah Bogor yaitu Kecamatan Rancabungur, Dramaga, Kemang, Leuwiliang, Ciampea dan Tenjolaya. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari sampai Agustus 2012. Sebanyak 10 tanaman diamati di setiap kecamatan. Identifikasi morfologi tanaman dilakukan berdasarkan descriptors for mango dari IPGRI. Persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang diketahui dengan melakukan wawancara pada 180 orang. Wawancara diarahkan pada informasi kebiasaan makan, nilai ekonomi, dampak konsumsi dan pengetahuan masyarakat terhadap pucuk kemang. Analisis kandungan bioaktif menggunakan metode GC-MS (Gas Chromatography Mass Spectrometry). Hasil penelitian menunjukkan tanaman kemang tumbuh secara alami. Tanaman kemang di enam kecamatan membentuk tiga gerombol. Setiap gerombol memiliki individu-individu dari setiap kecamatan kecuali pada gerombol II. Hal tersebut menunjukkan tingginya keragaman morfologi yang terbentuk dari aksesi tiap kecamatan. Karakter yang menjadikan pembeda adalah bentuk ujung daun, panjang daun, lebar daun, bentuk daun, bentuk margin daun, bentuk tajuk dan tempat munculnya flush. Senyawa bioaktif pada pucuk kemang dapat dikelompokkan menjadi kelompok fenol, asam lemak, terpenoid, steroid, amina, alkohol, benzena dan hidrokarbon. Senyawa dominan adalah fenol, asam lemak dan steroid. Terdapat senyawa spesifik yang ada pada pucuk kemang yaitu Vitamin E $$ 2H-1-Benzopyran-6-ol, 3-pentadecyl-Phenol $$ Phenol m, Hexadecanoic Acid (CAS) $$ Palmiti, 2,6,10,14,18,22-Tetracosahexaene, Hexadecen-1-ol 3,7,11,15-Tetram, dan Neophytadiene $$ 2,6,10-Trimethyl. Senyawa-senyawa tersebut dapat menjadi sumber antioksidan, antiinflamasi, antimikroba, antibakteri dan pencegahan kanker. Masyarakat sudah mengkonsumsi pucuk kemang dari kecil dengan cara dilalap. Pucuk kemang didapatkan dengan cara membeli di pasar dengan harga Rp 262.53 per pucuk. Beberapa faktor yang perlu dikembangkan agar pucuk kemang menjadi sayuran komersial diantaranya rasa, informasi senyawa bermanfaat, teknik budidaya dan inovasi olahan. Selain itu, terdapat laporan adanya alergi yang disebut balas kemang yang dirasakan oleh sebagian responden.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi, kandungan bioaktif dan persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang (Mangifera kemanga Blume.) sebagai sayuran indigenous
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakter agronomi, kimiawi dan persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang. Penelitian dilakukan di enam kecamatan wilayah Bogor yaitu Kecamatan Rancabungur, Dramaga, Kemang, Leuwiliang, Ciampea dan Tenjolaya. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Januari sampai Agustus 2012. Sebanyak 10 tanaman diamati di setiap kecamatan. Identifikasi morfologi tanaman dilakukan berdasarkan descriptors for mango dari IPGRI. Persepsi masyarakat terhadap pucuk kemang diketahui dengan melakukan wawancara pada 180 orang. Wawancara diarahkan pada informasi kebiasaan makan, nilai ekonomi, dampak konsumsi dan pengetahuan masyarakat terhadap pucuk kemang. Analisis kandungan bioaktif menggunakan metode GC-MS (Gas Chromatography Mass Spectrometry), dst.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Accession, Antioxidant, Neophytadiene, Phenol, Kemang leaves

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