Judul: Pencirian fraksi aktif daun Dysoxylum acutangulum MIQ.(Meliaceae)
Abstrak: Tumbuhan Dysoxylum acutangulum Miq. (Meliaceae) dalam penelitian sebelumnya dinyatakan aktif pada bagian ranting, kulit batang, biji dan daunnya sebagai insektisida botani. Senyawa aktif yang terdapat di dalam tumbuhan D. acutangulum diperkirakan senyawa golongan terpenoid. Uji pendahuluan dari ekstrak kering daun D. acutangulum positif mengandung senyawa golongan terpenoid atau steroid. Fraksi kloroform dari hasil pemisahan dengan metode flash chromatography dinyatakan aktif terhadap ulat Crocidolomia pavonana (F.) dengan total mortalitas kumulatif 100%. Analisis statistik pada larva ulat C. pavonana instar II menyatakan bahwa fraksi kloroform berbeda nyata dibandingkan fraksi etil asetat, fraksi metanol, dan fraksi aseton. Hasil uji fitokimia menandakan adanya senyawa golongan terpenoid atau steroid di dalam fraksi kloroform, aseton, dan metanol. Fraksi ke-18 dari hasil fraksinasi lanjutan dengan menggunakan kromatografi kolom menghasilkan satu pola pemisahan pada KLT dengan eluen eter:heksana (1:1). Spektrum ulatraviolet fraksi ke-18 menunjukkan puncak pada 258 nm yang menandakan ada transisi dari π-π*. Sifat transisi tersebut menyatakan kemungkinan adanya kromofor-kromofor seperti C-C-, -C-O, -COOR, atau COOH. Spektrum inframerah menyatakan adanya gugus C-H aromatik (3395.4 dan 756.1 nm), uluran metilena simetri atau alkena alifatik (2857.8 nm), vibrasi tekuk CH dari CH₂ atau CH3, serta indikasi adanya gugus karboksilat (2925.8 nm, 1726.0 nm, dan 1171.9 nm).
Keyword: 

Judul: Potensi Fraksi Aktif Daun Ambalun (Dysoxylum acutangulum) sebagai Insektisida Botani terhadap Crocidolomia pavonana
Abstrak: Ambalun (Dysoxylum acutangulum) merupakan salah satu tumbuhan famili Meliaceae yang sangat potensial digunakan sebagai sumber insektisida botani. Beberapa informasi dasar tentang aktivitas ekstrak bagian tumbuhan tersebut telah diketahui. Ekstrak etanol kulit batang ambalun dilaporkan memiliki aktivitas insektisida terhadap ulat krop kubis Crocidolomia pavonana. Fraksi kloroform ekstrak daun dan rantingnya juga dilaporkan memiliki aktivitas yang tinggi terhadap C. pavonana. Namun, senyawa aktif yang berperan belum diidentifikasi. Oleh sebab itu tujuan penelitian ini ialah menguji aktivitas dan mengidentifikasi golongan senyawa aktif daun ambalun yang berpotensi sebagai insektisida botani Ekstraksi daun ambalun dilakukan dengan metode perendaman melalui dua tahapan, yaitu ekstraksi bertingkat dan ekstraksi langsung dengan metanol dan partisi. Ekstraksi bertingkat dilakukan secara berurutan dengan tiga jenis pelarut berdasarkan perbedaan kepolaran, yaitu n-heksana, etil asetat, dan metanol. Ekstraksi ini menghasilkan rendemen ekstrak n-heksana, etil asetat, dan metanol masing-masing 6.13%, 4.98%, dan 4.44%. Sementara itu, ekstraksi langsung dengan metanol menghasilkan rendemen 6.66%. Partisi menggunakan campuran pelarut n-heksana dan metanol 95% dalam labu pemisah menghasilkan rendemen ekstrak n-heksana-partisi dan metanol-partisi masing-masing 41.06% dan 64.38%. Aktivitas insektisida uji dilakukan menggunakan metode residu pada daun melalui dua tahapan, yaitu uji pendahuluan dan uji lanjutan. Larva instar 2 C. pavonana digunakan sebagai serangga uji pada semua pengujian. Data mortalitas kumulatif sejak awal sampai 6 hari setelah perlakuan (HSP) diolah dengan analisis probit untuk menentukan hubungan antara konsentrasi ekstrak dan tingkat kematian larva. Analisis probit dilakukan dengan menggunakan program POLOPC. Data lama perkembangan larva diolah dengan sidik ragam yang dilanjutkan dengan uji selang berganda Duncan pada taraf nyata 5%. Ekstrak kasar teraktif difraksinasi menggunakan kromatografi kolom dengan fase diam silika gel. Fase gerak yang digunakan adalah eluen terbaik hasil kromatografi lapis tipis, yaitu campuran n-heksana dengan aseton dengan nisbah 7:3. Fraksi hasil pemisahan kromatografi diuji aktivitas insektisidanya. Fraksi teraktif diidentifikasi berdasarkan hasil analisis dengan GC-MS dan FTIR.
Keyword: 

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