Judul: Aktivitas Antioksidan dan Komponen Bioaktif pada Keong Mas (Pomacea canaliculata Lamarck)
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata Lamarck) merupakan hama padi yang merugikan bagi dunia pertanian. Keong mas selain dimanfaatkan sebagai bahan pangan dan pakan, juga dimanfaatkan sebagai obat tradisional untuk penyakit kulit, liver dan ayan. Kajian ilmiah mengenai khasiat keong mas bagi kesehatan manusia masih belum banyak dilakukan, sehingga pengujian ilmiah lebih lanjut perlu dilakukan, di antaranya ialah uji aktivitas antioksidan dan uji kualitatif komponen bioaktifnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan rendemen, kandungan zat gizi (air, lemak, protein, abu dan abu tidak larut asam), aktivitas antioksidan dan komponen bioaktif yang terkandung dalam keong mas. Pengujian yang digunakan meliputi analisis proksimat, uji kuantitatif aktivitas antioksidan dengan metode DPPH, dan uji fitokimia. Keong mas pada penelitian ini berasal dari perairan sawah padi Desa Carang Pulang, Kelurahan Cikarawang, Kecamatan Darmaga, Kabupaten Bogor. Rendemen cangkang dan isi cangkang keong mas berturut-turut sebesar 27,10% dan 48,35%, sangat potensial dan ekonomis untuk dimanfaatkan lebih lanjut. Rendemen operkulumnya sebesar 1,46%. Isi cangkangnya mengandung air sebesar 81,19%, protein sebesar 10,30%, lemak sebesar 0,51%, abu sebesar 4,07%, abu tidak larut asam sebesar 0,30% dan karbohidrat sebesar 3,93%. Ekstrak kasar keong mas memiliki aktivitas antioksidan yang terlihat dari nilai IC50 yang diperoleh. Nilai IC50 dari ekstrak kloroformnya sebesar 3458,37 ppm, ekstrak etil asetatnya sebesar 1662,36 ppm dan ekstrak metanolnya sebesar 1270,47 ppm. Ekstrak kasar keong mas ini mengandung 5 dari 9 komponen bioaktif yang diuji, yaitu alkaloid, steroid, flavonoid, karbohidrat dan asam amino bebas. Komponen-komponen bioaktif ini diduga memiliki banyak aktivitas fisiologis yang positif bagi kesehatan tubuh manusia, sehingga keong mas dapat dimanfaatkan sebagai salah satu alternatif bahan baku pembuatan produk nutraceutical.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi dan Identifikasi Senyawa Aktif Ekstrak Pigmen Telur Keong Mas (Pomacea canaliculata)
Abstrak: Keong mas (Pomacea canaliculata) diketahui menjadi hama bagi tanaman padi karena kemampuan adaptasi dan daya reproduksi yang tinggi. Salah satu upaya untuk memberantas hama keong mas dengan memanfaatkan telor keong mas untuk bahan baku produk dalam bidang industri pangan maupun kesehatan. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi senyawa aktif yang terkandung dalam ekstrak pigmen telur keong mas. Metode penelitian yang digunakan meliputi ekstraksi pigmen menggunakan aseton dan metanol, analisis fitokimia, penentuan pigmen secara kualitatif dengan KLT dan penentuan senyawa aktif secara semi kuantitatif dengan LC-MS/MS. Hasil identifikasi pada ekstrak metanol pigmen telur keong mas menunjukkan adanya senyawa aktif berupa pigmen yaitu 11 pigmen karotenoid golongan xantofil, 2 pigmen karotenoid golongan karoten, dan 7 senyawa aktif berupa non pigmen, sedangkan pada ekstrak aseton menghasilkan 11 pigmen karotenid golongan xantofil dan 6 senyawa aktif berupa non pigmen.
Keyword: karotenoid, LC-MS/MS, senyawa aktif, telur keong mas (Pomacea canaliculata)

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