Judul: Telaah aspek produksi dan analisis model pembelian bahan produksi kinidin
Abstrak: Empat alkoloid terpenting yang terkandung dalam kulit kina adalah kinin, kinidin, cinchonin, dan cinchonidin. Dari keempat alkoloid tersebut yang mempunyai nilai komersil dewasa ini adalah kinin dan kinidin. Kininlah yang dikenal sebagai obat malaria dan anti pyretik (demam) serta campuran pembuatan beberapa obat dan minuman tonik, sedangkan kinidin berkhasiat sebagai anti arrhytmic cardiac depressant (penekan penyakit denyut jantung tidak teratur). Ada delapan pabrik kinidin di dunia saat ini, dan empat pabrik diantaranya berskala besar, yaitu dua di Jerman, satu di Belanda, dan satu lagi di Indonesia. Masuknya Indonesia dalam usaha pengolahan kinidin ini didorong oleh keinginan meningkatkan pangsa pasar Indonesia dalam perdagangan kina dunia dan meningkatkan nilai tambah yang dapat diraih, mengingat potensi perkebunan kina di Indonesia seluas 3500 hektar (diluar kina rakyat) diharapkan dapat menjamin kontinuitas dan kuantitas kulit kina sebagai bahan baku pembuatan derivat kinidin. Sementara, harga dan kebutuhan kinidin dunia saat ini cenderung meningkat, terutama di negara-negara maju seperti Amerika Eropa.
Keyword: 

Judul: Produksi Kinin dan Kinidin dalam Kultur Sel Kina (Cinchona ledgeriana Moens) dengan Elisitor Filtrat Cendawan Endofit dan Metil Jasmonat.
Abstrak: Tanaman kina mengandung senyawa berupa alkaloid kinolin yang khasiatnya telah lama dipercaya sebagai antimalaria. Seiring berjalannya waktu, tanaman kina kini telah dikenal juga sebagai bahan pemberi rasa pahit bagi minuman ringan, sebagai antiinflamasi, antiaritmia, antidiabetes, antiobesitas, antioksidan, sitotoksisitas terhadap sel kanker payudara, bahan kosmetik, dan sebagai pestisida alami. Kulit batang kina menghasilkan 12-13% alkaloid, 70-90% nya berupa kinin, 1% kinidin dan sisanya alkaloid lain. Sebagai alkaloid terbesar dalam tanaman kina, kinin bermanfaat terutama sebagai senyawa antimalaria, antipiretikum, bahan pemberi rasa pahit bagi minuman ringan dan bahan kosmetika, sedangkan kinidin dikenal sebagai obat antiaritmia, epilepsi, demensia dan anti depresi. Secara konvensional, kinin dan kinidin dipanen langsung dari kulit batang tanaman kina yang berumur 7-12 tahun. Tanaman kina yang telah kehilangan kulitnya membutuhkan waktu paling sedikit dua tahun untuk memulihkan kembali jaringan yang hilang. Masa panen dan masa pemulihan yang lama serta jumlah tanaman kina yang berkurang tiap tahunnya mengakibatkan Indonesia harus mengimpor kulit batang kina, sebesar 80% dari kapasitas olah pabrik kina yang ada. Hal tersebut mendorong dilakukannya kultur suspensi sel kina secara in vitro sebagai alternatif dalam upaya memproduksi alkaloid kinolin. Namun, hasil alkaloid kinin dan kinidin pada penelitian sebelumnya masih sangat rendah bila dibandingkan dengan yang diekstrak langsung dari kulit batang kina. Oleh karenanya penelitian lanjutan untuk menemukan elisitor terbaik masih terus dilakukan hingga saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat produksi kinin dan kinidin yang dihasilkan oleh suspensi sel Cinchona ledgeriana dengan menambahkan elisitor filtrat cendawan dan metil jasmonat dan untuk mengetahui kemampuan antibakteri dari alkaloid kinolin dari ekstrak kasar suspensi sel kina. Kultur suspensi sel dilakukan dengan membiakkan kalus remah dalam suatu wadah berisi media WP (Wood Plant) cair dan diberi elisitor berupa metil jasmonat (MeJA) dan kombinasinya dengan prazat L-triptopan (Trp) atau filtrat dari dua galur cendawan endofit (Diaporthe sp M13 dan Diaporthe sp M23) asal tanaman kina. Pertumbuhan suspensi sel diukur dengan metode non- destruktif yaitu Cell Volume after Sedimentation (CVS). Pengujian viabilitas sel dilakukan dalam dua cara, yaitu dengan pewarnaan 2,3,5-trifenil tetrazolium klorida (TTC) pada minggu ke-empat dan ke-tujuh serta dengan fluoresen diasetat (FDA) pada minggu ke-tujuh. Ukuran sel diamati pada mikroskop tanpa menggunakana cahaya fluorescence dan panjang serta lebarnya diukur menggunakan software Image Raster. Suspensi sel berumur tujuh minggu dipanen untuk diekstraksi di dalam Soxhlet, dan dilanjutkan dengan analisis HPLC untuk kandungan alkaloid kinin dan kinidinnya. Hasil ekstraksi alkaloid juga digunakan untuk uji aktivitas antibakteri dengan metode sumuran menggunakan bakteri Staphylococcus aureus dan Escherichia coli sebagai bahan ujinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K (kontrol) mengalami pertumbuhan suspensi sel tertinggi di minggu ke-empat dan ke-tujuh yaitu sebesar 3.64 mL dan 4.48 mL, kemudian diikuti oleh suspensi sel pada perlakuan S1M (filtrat Diaporthe sp. M23, disaring millipore). Hasil pengujian dengan TTC menunjukkan bahwa viabilitas tertinggi pada minggu ke-empat dan ke-tujuh ada pada K dengan nilai berturut-turut 75.33% dan 26.67%. Berdasarkan hasil statistik, viabilitas sel K di minggu ke-empat berbeda secara signifikan dibandingkan dengan semua perlakuan lain, sementara viabilitas K pada minggu ke-tujuh tidak berbeda nyata dengan beberapa perlakuan yaitu S1M, M1U (MeJA 1 mg/L), M5U (MeJA 5 mg/L) dan M1T (MeJA 1 mg/L + Trp 2
Keyword: antibakteri, alkaloid kinolin, kultur in vitro

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