Judul: Aktivitas Antioksidan, Inhibisi α-Glukosidase dan Identifikasi Senyawa Aktif Kulit Kopi Arabika Gayo (Coffea arabica L.).
Abstrak: Kulit kopi merupakan limbah dari produksi kopi. Kelimpahan kulit kopi mengakibatkan pencemaran jika tidak diolah dengan baik. Kulit kopi arabika gayo (Coffea arabica L.) yang diperoleh dari Kabupaten Aceh Tengah diduga memiliki aktivitas antioksidan yang tinggi dan memiliki kandungan polifenol, yang dapat berfungsi sebagai antioksidan. Senyawa fenol dilaporkan dapat menurunkan kadar gula darah pada penyakit diabetes melitus (DM). DM merupakan kelompok penyakit metabolik dengan kondisi hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi insulin, kerja insulin, atau kedua-duanya. Pada penelitian ini, kulit kopi dalam bentuk simplisia diekstraksi dengan metode maserasi dengan pelarut etanol 96% selama 3 jam pada kecepatan 130 rpm di suhu ruang. Ekstrak etanol kulit kopi kemudian difraksinasi sehingga menghasilkan fraksin heksana, fraksi etil asetat, dan fraksi air. Hasil skrining fitokimia menunjukkan bahwa ekstrak kulit kopi mengandung alkaloid, flavonoid, saponin, tanin dan triterpenoid. Kandungan total fenolik paling tinggi adalah ekstrak etanol sedangkan fraksi n-heksana memiliki kandungan total flavonoid tertinggi. Uji aktivitas antioksidan dengan metode DPPH menggunakan 2.2 diphenyl- 1-picrylhydrazyl (DPPH) sebagai senyawa radikal bebas. Aktivitas antioksidan dalam DPPH diekspresikan dengan IC50 (konsentrasi penghambatan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstrak dan fraksi yaitu n-heksana, etil asetat, dan air memiliki aktivitas antioksidan tinggi dengan nilai IC50 berturut-turut 12.03 μg/mL, 36.08 μg/mL, 30.27 μg/mL, 11.62 μg/mL. Uji inhibisi aktivitas α-glukosidase menggunakan larutan enzim dengan konsentrasi 0.04 U/mL, larutan substrat dengan konsentrasi 10 mM (akarbos sebagai pembanding). Fraksi n-heksana memiliki nilai IC50 paling rendah yaitu 341.81 μg/mL, hal ini menunjukkan bahwa senyawa yang memiliki kemampuan menghambat α-glukosidase pada penelitian ini adalah senyawa non-polar. Identifikasi senyawa aktif yang memiliki aktivitas inhibisi α-glukosidase menggunakan LC-MS/MS menunjukkan bahwa fraksi n-heksana kulit kopi kemungkinan mengandung senyawa Diacerein, Rhamnetin-3-Oneohesperidosida, Ar-Tumeron, Luteolin 7,4'-diglukuronida-3'-glukosida, Kaempferol 3-(4'',6''-diasetilglukosida)-7-rhamnosida, dan 1,5-dietinilantrakuinon.
Keyword: Antioksidan, Coffea arabica L., fenolik, flavonoid, glikosidase

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: 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