Judul: Isolasi Kapang Endofit dari Ranting Kayu Manis (Cinnamomum Burmanni (Nees & T. Nees) Blume) Asal Cisarua Bogor dan Identifikasi Senyawa Antioksidan.
Abstrak: Banyak penyakit degeneratif yang disebabkan oleh efek radikal bebas. Penyakit degeneratif tersebut bisa dihindari apabila aktivitas radikal bebas diredam. Untuk meredam efek negatif radikal bebas diperlukan senyawa antioksidan. Banyak senyawa metabolit sekunder yang dihasilkan oleh tanaman memiliki efek sebagai obat suatu penyakit. Salah satu tumbuhan yang diketahui mengandung senyawa dengan aktivitas antioksidan yang sangat kuat adalah kayu manis. Kayu manis (Cinnamomum burmanni) mengandung senyawa sinamaldehida yang memiliki aktivitas sebagai antioksidan kuat dan dapat menangkal radikal bebas. Tanaman berkhasiat obat, termasuk kayu manis juga memiliki kapang yang bersimbiosis di dalam organ tanaman yang disebut kapang endofit. Kapang endofit seringkali menghasilkan metabolit sekunder yang sama dengan yang dihasilkan oleh inangnya. Kapang endofit telah dikenal sebagai salah satu organisme yang memiliki kemampuan menghasilkan berbagai senyawa metabolit bioaktif termasuk antioksidan. Penelitian mengenai keragaman kapang endofit dan senyawa kimia bioaktif yang dihasilkan kapang endofit yang diisolasi dari ranting kayu manis (Cinnamomum burmanni (Nees & T. Nees) Blume) belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi kapang endofit dari tanaman C. burmanni (Nees & T. Nees) Blume dan mengidentifikasi senyawa yang aktif sebagai antioksidan. Isolasi kapang endofit dilakukan menggunakan metode sterilisasi permukaan dan ditanam pada media Potato Dextrose Agar (PDA). Isolat kapang berpotensi antioksidan yang telah diperoleh difermentasi pada media Potato Dextrose Broth (PDB). Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan menggunakan metode peredaman radikal bebas dengan reagen 2,2-difenil-1-pikrilhidrazil (DPPH). Fraksi yang memiliki aktivitas antioksidan tertinggi dianalisis dengan Kromatografi Gas-Spektrometri Massa (KG-SM) untuk melihat senyawa yang terkandung di dalamnya. Isolat terpilih diidentifikasi secara molekuler untuk menentukan spesiesnya. Sebanyak sembilan isolat kapang berhasil diisolasi dari jaringan ranting tanaman kayu manis. Kapang endofit hasil isolasi dari ranting kayu manis terbukti memiliki aktivitas antioksidan. Aktivitas antioksidan tertinggi (IC50) dari kesembilan kapang endofit didapatkan dari isolat Cb.Gm.B3 sebesar 13,22±0,76 μg/mL. Isolat terpilih Cb.Gm.B3 secara taksonomi memiliki tingkat kemiripan sekuen yang tinggi dengan Neofusicoccum parvum isolat PEL23 (No. aksesi: KY053054.1). Identifikasi senyawa kimia bioaktif berdasarkan analisis KG-SM yang mempunyai aktivitas sebagai antioksidan diduga ialah metil 2-(2-hidroksifenil)asetat.
Keyword: antioksidan, Cinnamomum burmanni, kapang endofit, Neofusicoccum parvum

Judul: Isolasi dan Identifikasi Kapang Endofit dari Mangrove Aegiceras corniculatum sebagai Penghasil Antioksidan Alami pada Minyak
Abstrak: Oksidasi lemak merupakan faktor yang dapat menurunkan kualitas pada minyak yang dapat menyebabkan produk memiliki rasa dan bau yang tidak diinginkan serta berpotensi sebagai toksik. Oksidasi lemak dapat dihambat dengan menggunakan antioksidan. Terdapat 2 sumber antioksidan yaitu antioksidan alami dan sintetis. Penggunaan antioksidan sintetis terbatas karena memiliki resiko terhadap kesehatan. Mangrove mengandung senyawa bioaktif yang memiliki kemampuan sebagai bahan antioksidan. Tanaman mangrove memiliki beberapa kapang endofit didalam jaringannya yang mampu menghasilkan senyawa metabolit sekunder seperti tanaman inangnya. Pemanfaatan kapang endofit pada mangrove merupakan hal yang tepat karena produksinya mudah dan dapat digunakan sebagai bahan berkelanjutan karena tidak merusak lingkungan. Penelitian mengenai kapang endofit mangrove khususnya pada spesies Aegiceras corniculatum belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi kapang endofit dari mangrove Aegiceras corniculatum sebagai penghasil antioksidan alami pada minyak. Isolasi kapang endofit dilakukan dengan menggunakan media potato dextrose agar (PDA) dan difermentasi dengan media potato dextrose broth (PDB). Pengujian aktivitas antioksidan dilakukan dengan perendaman reagen 2,2- difenil-1-pikrilhidrazil (DPPH). Isolat terpilih dilakukan pengujian aktivitas antioksidan (IC50), uji penghambatan minyak dengan metode ferro-tiosionat (FTC) dan waktu kultivasi dengan metode shaker. Selanjutkan diidentifikasi senyawa kimia yang terkandung dengan GC-MS dan identifikasi molekular dengan penanda ITS untuk mengetahui spesies kapang endofit. Isolat yang berhasil diisolasi dari daun, buah dan ranting mangrove Aegiceras corniculatum sebanyak 8 isolat. Dari 8 isolat, hanya 1 isolat yang aktif sebagai antioksidan yaitu isolat DBU3 dengan nilai IC50 19,28 ± 1,27 μL/mL. Hasil pengujian uji penghambatan peroksidasi minyak, isolat DBU3 dapat menghambat peroksidasi namun aktivitasnya masih lebih direndah dibandingkan dengan kontrol positif yaitu TBHQ. Waktu kultivasi pada isolat DBU3 terjadi dalam 4 fase yaitu fase lag pada hari ke 0 sampai 2, fase log pada hari ke 2 sampai 7, fase statisioner pada hari ke 7 sampai 14 dan fase kematian terjadi setelah hari ke 14. Senyawa kimia yang berperan sebagai antioksidan pada isolat DBU3 berdasarkan hasil GCMS diantaranya Phenol,3,5-bis(1,1-dimethylethyl), Hexadecanoic acid, Hexadecanoic acid methyl ester, Malic Acid, NAminopyrrolidine, 9-Octadecanoic acid, Methyl ester, (E), Benzeneethanol, 4- hydroxy, 1,2-Benzenedicarboxylic acid, d-Tyrosine, Bis(2-methylpropyl) ester 1- Nonadecene dan Heneicosane. Berdasarkan hasil molekular, isolat DBU3 teridentifikasi sebagai Microdochium sp.
Keyword: Aegiceras corniculatum, antioksidan, kapang endofit, mangrove, Microdochium sp

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