Judul: Bioactive Content and Antioxidant Activity of Arabica Coffee Brew with Various Brewing Methods
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu penghasil kopi terbesar di dunia. Sebagian besar kopi yang dihasilkan adalah kopi robusta, namun produktivitas kopi arabika kian meningkat seiring dengan besarnya permintaan ekspor dan adanya tren penyeduhan manual kopi lokal (manual brewing) yang umumnya menggunakan bahan baku kopi arabika. Dataran tinggi Gayo di Aceh merupakan penghasil kopi arabika terbesar Indonesia dan menyumbang produktivitas lebih dari 25% kapasitas nasional. Citarasa kopi arabika Gayo telah banyak dieksplorasi dan dikenal oleh pecinta kopi, namun penelitian mengenai sifat fungsionalnya masih terbatas. Kopi sering dikaitkan dengan kafein, meskipun dewasa ini semakin banyak ditemukan kandungan senyawa bioaktif lain yang berpotensi memberikan efek positif bagi kesehatan seperti kelompok asam fenolat, diterpen, dan alkaloid. Proses penyeduhan mengekstrak kandungan dalam biji kopi. Perbedaan metode penyeduhan berpotensi menyebabkan adanya perbedaan jenis dan jumlah senyawa yang terekstrak, tak terkecuali senyawa bioaktifnya. Penyeduhan langsung seperti kopi tubruk, penyeduhan dengan corong dan kertas saring seperti V60, serta penyeduhan dengan kantong kertas yang digantungkan pada cangkir atau dikenal sebagai drip bag menghasilkan kandungan asam fenolat dan diterpen yang berbeda pada hasil akhir. Asam fenolat dalam bentuk isomer caffeoylquinic acid (CQA) yang dominan, yaitu 3-CQA, 4-CQA, dan 5-CQA, terdeteksi pada seduhan tubruk berturut-turut 0,38; 0,45; dan 1,11 mg/mL dan pada V60 berturut-turut 0,39; 0,45; dan 1,18 mg/mL. Seduhan drip bag secara nyata lebih rendah dengan kandungan CQA berturut-turut 0,25; 0,33; dan 0,85 mg/mL. Diterpen dalam bentuk kafestol dan kahweol terdeteksi paling tinggi dalam seduhan tubruk, berturut-turut sebesar 3,03 dan 7,86 mg/L. Kadar kedua diterpen tersebut dalam seduhan V60 berturutturut 0,40 dan 1,02 mg/L, sedangkan dalam seduhan drip bag 0,46 dan 0,85 mg/L. Uji aktivitas antioksidan metode DPPH menunjukkan tidak ada beda nyata antar sampel yang berbeda proses penyeduhan, namun uji FRAP menunjukkan aktivitas tertinggi dimiliki seduhan tubruk sebesar 635,12 mg EAG/L, diikuti V60 sebesar 560,91 dan drip bag 551,10 mg EAG/L. Variasi metode penyeduhan menyebabkan adanya perbedaan prinsip ekstraksi, lama kontak bubuk kopi dengan air, serta laju alir dan durasi proses penyeduhan. Keseluruhan faktor tersebut mempengaruhi efisiensi ekstraksi sehingga menghasilkan perbedaan pada kandungan senyawa bioaktif dan aktivitas antioksidan hasil seduhan.
Keyword: antioxidant activity, phenolic acids, diterpenes, arabica coffee, and manual brewing

Judul: Comparison of Antioxidant Activities and Chlorogenic Acids Content of Brazilian Arabica Coffees and Indonesian Arabica Coffees
Abstrak: Kandungan antioksidan dalam kopi dapat dipengaruhi oleh jenis, tingkat sangrai, dan asal kopi. Meta-analisis sebelumnya menunjukkan bahwa kopi Arabika dari Brazil yang disangrai pada tingkat light (ringan) dan medium memiliki aktivitas antioksidan tertinggi. Namun, hasil tersebut perlu dilakukan verifikasi melalui uji antioksidan in-vitro 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH), 2,2-azino-bis-3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic (ABTS), dan ferric ion reducing antioxidant power (FRAP). Kopi Arabika Brazil dibandingkan dengan lima kopi Indonesia yang berasal dari daerah penghasil kopi Arabika terbesar tahun 2020, yaitu Sumatera Utara, Aceh, Sulawesi Selatan, Jawa Barat, dan Jawa Timur yang mempunyai kopi Arabika khas masing-masing, Mandailing, Gayo, Toraja, Java Preanger, dan Java Ijen-Raung. Penelitian ini bertujuan memverifikasi hasil meta-analisis penelitian sebelumnya, mengidentifikasi biji kopi Indonesia yang berpotensi memiliki aktivitas antioksidan yang tinggi atau setara dengan kopi Brazil serta kandungan senyawa total fenol dan asam klorogenatnya, dan mengidentifikasi hubungan kandungan asam klorogenat dengan aktivitas antioksidannya. Penelitian dilakukan dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu persiapan sampel, verifikasi hasil meta-analisis, serta analisis asam klorogenat dan total fenol sampel kopi. Sampel biji kopi hijau (Brazil dan Indonesia) dibeli dari distributor Indonesia. Kopi disangrai pada tingkat medium yang lebih banyak dikonsumsi dibanding tingkat sangrai light. Kopi digiling, diseduh, dan hasil seduhan digunakan untuk analisis antioksidan, total fenol, dan asam klorogenat. Pengukuran sifat fisik meliputi warna, dimensi, densitas, dan massa 100 biji kopi. Nilai L* kopi sangrai berada di rentang 29,84–32,68 yang tidak berbeda nyata menunjukkan keenam kopi mengalami proses penyangraian yang sama. Kopi yang telah disangrai juga mengalami pertambahan ukuran panjang, lebar, tinggi, dan volume namun densitas dan massa 100 biji kopi menjadi lebih kecil. Rerata nilai total padatan terlarut (TPT) adalah 2,09 g/100 mL. Hasil pengujian antioksidan menunjukkan bahwa kopi Brazil memiliki aktivitas antioksidan DPPH IC50 tertinggi (4,38 mg TPT/mL) dan sesuai dengan hasil meta-analisis, sedangkan pada uji ABTS IC50 dan FRAP menunjukkan hasil yang berbeda. Keenam kopi memiliki aktivitas antioksidan ABTS IC50 yang tidak berbeda, sedangkan kopi Gayo memiliki aktivitas antioksidan FRAP terbesar (82,47 g TEAC/100 g TPT). Kopi Gayo memiliki potensi untuk dipilih sebagai kopi dengan aktivitas antioksidan yang dapat lebih tinggi atau setara kopi Brazil berdasarkan nilai FRAP. Kopi Toraja memiliki total fenol dan kadar asam klorogenat terbesar. Namun besarnya nilai total fenol dan asam klorogenat tidak membuat kopi Toraja memiliki aktivitas antioksidan terbesar. Kondisi ini disebabkan karena asam klorogenat mengalami degradasi menjadi senyawa fenolik lain selama penyangraian sehingga asam klorogenat tidak menjadi senyawa antioksidan utama dalam sampel kopi sangrai medium. Pemetaan biji kopi dilakukan melalui Principal Component Analysis (PCA) menegaskan bahwa kopi Gayo mempunyai potensi yang setara sebagai sumber antoksidan dengan kopi Brazil, meskipun dengan mekanisme yang berbeda., The antioxidant content in coffee was influenced by the type, roast level, and origin of coffee. A previous meta-analysis indicated that Arabica coffee from Brazil that was roasted to light and medium levels had the highest antioxidant activity. However, these results needed to be verified through in-vitro antioxidant tests, including 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH), 2,2-azino-bis-3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic (ABTS), and ferric ion reducing antioxidant power (FRAP) tests. Brazilian Arabica coffee was compared to five Indonesian coffees from major Arabica coffee-producing regions in 2020, namely North Sumatra, Aceh, South Sulawesi, West Java, and East Java, each with
Keyword: Antioksidan in-vitro, asam klorogenat, kopi Arabika, total fenol

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