Judul: Senyawa Bioaktif Antioksidan dan Antibakteri dari Ekstrak Jamur Endofit Colletotrichum sp..
Abstrak: Metabolit sekunder yang dihasilkan oleh berbagai jenis mikrob, terutama jamur endofit telah dilaporkan memiliki aktivitas hayati yang beragam. Penapisan aktivitas hayati terhadap ekstrak jamur endofit dari berbagai tumbuhan obat Indonesia, Puslit Biologi LIPI telah menemukan satu isolat jamur endofit Colletotrichum sp. dari tumbuhan nangsi (Oreocnide rubescens (Blume)) yang memperlihatkan aktivitas antioksidan dan antibakteri cukup kuat pada kromatogram lapis tipis (KLT)-bioautografi asai. Sebagai kelanjutan dari penelitian tersebut, tahapan penelitian yang dilakukan adalah isolasi, penentuan aktivitas dengan KLT-bioautografi, dan penentuan nilai konsentrasi hambat minimum (KHM) dan IC50. Senyawa bioaktif yang berhasil diisolasi memiliki aktivitas antioksidan dengan nilai IC50 lebih dari 615.0 μg/mL dan memperlihatkan aktivitas yang lebih kuat sebagai antibakteri dengan nilai KHM 64 μg/mL terhadap Staphylococcus aureus secara in vitro. Berdasarkan elusidasi, senyawa bioaktif diduga merupakan golongan senyawa alifatik teroksigenasi dengan rumus molekul C32H60O dan memiliki berat molekul 460.
Keyword: antibakteri, antioksidan, Colletotrichum sp., KLT-bioautografi

Judul: Isolasi dan Uji Aktivitas Antibakteri dari Senyawa Bioaktif Jamur Endofit 20DnSi-1.
Abstrak: Peningkatan jumlah prevalensi resistensi terhadap antibiotik mendorong para ahli untuk terus mencari berbagai sumber senyawa aktif untuk menemukan senyawa antibiotik atau antibakteri baru yang dapat mengobati penyakit infeksi. Jamur endofit 20DnSi-1 merupakan salah satu isolat jamur endofit yang berasosiasi dengan daun Waru (Hibiscus tiliaceus L.). Jamur ini memiliki potensi untuk dikembangkan sebagai sumber antibakteri baru. Penelitian ini bertujuan mengisolasi senyawa bioaktif dari jamur endofit 20DnSi-1 dengan metode kromatografi kolom, dan menguji aktivitas antibakterinya dengan menentukan nilai MIC (Minimum Inhibitory Concentration). Serangkaian proses isolasi yang telah dilakukan menghasilkan tiga fraksi murni yaitu FD1.7/FD1.8.3, FD1.8.1.1, dan FD1.8.2/FD1.8.1.4 dengan kapasitas produksi masing-masing sebesar 11.05 mg/L, 2.63 mg/L dan 3.99 mg/L. Ketiga fraksi tersebut tidak memiliki aktivitas antibakteri yang kuat terhadap Escherichia coli Ina-CC B5. Fraksi FD1.7/FD1.8.3 memiliki aktivitas antibakteri yang kuat terhadap Staphylococcus aureus Ina-CC B4 dengan nilai MIC sebesar 32 μg/mL, mendekati nilai MIC kloramfenikol (4 μg/mL), sedangkan untuk FD1.8.1.1 dan FD1.8.2/FD1.8.1.4 tidak begitu kuat dengan nilai MIC diatas 256 μg/mL. Dari ketiga fraksi tersebut, FD1.7/FD1.8.3 memiliki potensi untuk dikaji lebih lanjut sebagai antibiotik karena memiliki aktivitas antibakteri yang kuat terhadap bakteri Gram positif.
Keyword: Antibakteri, Isolasi, Jamur Endofit 20DnSi-1, Kromatografi, MIC

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