Judul: (Anthocephalus cadamba (Roxb.)Miq)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menentukan rendemen ekstrak daun jabon (terlarut etanol 100% (E100), 75% (E75), 50% (E50), 25% (E25), dan air (A). Tujuan penelitian selanjutnya adalah menentukan aktivitas antioksidan ekstrak daun jabon tersebut terhadap radikal DPPH dan profil fitokimia berdasarkan analisis kandungan total fenol dan flavonoid serta korelasinya dengan aktivitas antioksidan. Daun jabon yang tergolong tua yang telah dikeringkan dan dibuat serbuk diekstraksi dengan metode maserasi menggunakan pelarut E100, E75, E50, E25, dan A. Ekstrak hasil ekstraksi ditentukan rendemennya, kemudian diuji aktivitas antioksidannya menggunakan kromatografi lapis tipis (KLT) bioautografi dan persentase penangkapan radikal bebas DPPH secara in-vitro. Ekstrak juga dianalisis profil fitokimianya melalui penenuan kadar totalflavonoid dan total fenol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Rendemen hasil ekstraksi daun jabon tertinggi diperoleh dari hasil ekstraksi dengan E50, diikuti dengan E75, E25, A, dan E100 dengan nilai rendemen berturut-turut 23%, 22%, 21%, 18%, dan 13%. Aktivitas antioksidan ekstrak daun jabon terlarut E50 dan A dapat dikategorikan kuat dengan nilai IC50 63 dan 74 μg/mL. Namun, aktivitas antioksidan ekstrak daun jabon terlarut E100, E75, dan E25 tergolong sedang dengan nilai IC50 107, 156, dan 234 μg/mL. Kandungan total flavonoid tertinggi adalah ekstrak A (340 ppm), diikuti oleh E50 (281 ppm), E75 (185 ppm), E100 (172 ppm), dan E25 (59 ppm). Korelasi antara kandungan total flavonoid ekstrak daun jabon dengan aktivitas antioksidannya tinggi (R2=0,83). Kandungan total fenol tertinggi adalah ekstrak A (150 ppm), diikuti oleh E50 (73 ppm), E75 (63 ppm), E25 (58 ppm), dan E100 (52 ppm), tetapi korelasi antara kandungan total fenol ekstrak dengan aktivitas antioksidannya rendah (R2 =0,23). Kandungan kimia yang diduga berperan dalam aktivitas antioksidan pada ekstrak E50 dan A adalah 3α-Dihydrocadambine.
Keyword: Daun jabon, antioksidan, total fenol, flavonoid, 3α-Dihydrocadambine

Judul: Penentuan Fraksi Aktif Ekstrak Daun Jambu Biji (Psidium Guajava) Sebagai Antioksidan
Abstrak: Ekstrak daun jambu biji mempunyai kandungan metabolit sekunder yang berperan aktif sebagai antioksidan untuk menangkal radikal bebas dalam tubuh. Penelitian ini bertujuan menetapkan fraksi aktif ekstrak daun jambu biji yang berperan mengurangi radikal bebas dari 1,1-difenil-2-pikrilhidrazil (DPPH). Aktivitas antioksidan ditentukan berdasarkan nilai IC50 yang diperoleh dari nilai penangkapan radikal bebas DPPH. Sampel diekstraksi menggunakan pelarut etil asetat, metanol dan etanol 70% (v/v) untuk memperoleh ekstrak kasar. Hasil penelitian menunjukkan simplisia daun jambu biji mengandung flavonoid, tanin, alkaloid, saponin, dan steroid. Standar kontrol positif antioksidan yang digunakan adalah asam askorbat dan kuersetin. Ekstrak kasar yang mempunyai aktivitas antioksidan paling kuat adalah ekstrak etanol 70% (v/v). Fraksionasi ekstrak etanol 70% (v/v) dengan kolom kromatografi menghasilkan 7 fraksi. Fraksi dengan aktivitas antioksidan teraktif adalah fraksi ke 3. Nilai IC50 ekstrak dan fraksi teraktif etanol 70% (v/v) masih lebih rendah dari pada standar yang digunakan, tapi termasuk mempunyai aktivitas sangat kuat karena nilainya kurang dari 50 mg/L.
Keyword: antioksidan, DPPH, fraksionasi, IC50, daun jambu biji

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