Judul: Aktivitas dan purifikasi senyawa antimikrob dari tubuh buah Ganoderma isolat gkr7
Abstrak: Potensi jamur Ganoderma spp sebagai sumber senyawa antimikrob baru perlu mendapat perhatian untuk mengatasi berbagai persoaIan yang ditimbuIkan mikroorganisme patogen. Penelitian ini bertujuan untuk mernurnikan senyawa antimikrob dari tubuh buah Ganoderma sp. isolat GKR7 dengan metode kromatografi lapis tipis preparatif (XL TP) dan menguji kernbali aktivitas senyawa semi murni aktif hasil purifikasi tersebut terbadap mikrob uji. Tubuh buah Ganoderma .p. isolat GKR7 diekstraksi dua kali dengan metanol dan diuji aktivitasnya terhadap mikrob uji. MelaIui bioautografi diketahui terdapat dua spot aktif daIam ekstrak kasar tubuh buah GKR7 yaitu pada Rc 0,73 (fraksi FI) dan Rc 0,40 (Fraksi F2). Kedua spot aktif tersebut dipisahkan dengan KL TP dan diuji kembali aktivitasnya. Untuk mengetahui kemungkinan senyawa yang terkandung daIam kedua fraksi, maka dilakukan revelasi kimia dan analisis sifat fisikokimia terhadap kedua fraksi.
Keyword: 

Judul: Aktivitas dan purifikasi senyawa antimikroba dari tubuh buah Ganoderma isolat GKR7
Abstrak: Potensi jamur Ganoderma spp sebagai sumber senyawa antimikrob baru perlu mendapat perhatian untuk mengatasi berbagai persoalan yang ditimbulkan mikroorganisme patogen. Penelitian ini bertujuan untuk memurnikan senyawa antimikrob dari tubuh buah Ganoderma sp. isolat GKR7 dengan metode kromatografi lapis tipis preparatif (KLTP) dan menguji kembali aktivitas senyawa semi murni aktif hasil purifikasi tersebut terhadap mikrob uji. Tubuh buah Ganoderma sp. isolat GKR7 diekstraksi dua kali dengan metanol dan diuji aktivitasnya terhadap mikrob uji. Melalui bioautografi diketahui terdapat dua spot aktif dalam ekstrak kasar tubuh buah GKR7 yaitu pada R, 0,73 (fraksi F1) dan R. 0.40 (Fraksi F2). Kedua spot aktif tersebut dipisahkan dengan KLTP dan diuji kembali aktivitasnya. Untuk mengetahui kemungkinan senyawa yang terkandung dalam kedua fraksi, maka dilakukan revelasi kimia dan analisis sifat fisikokimia terhadap kedua fraksi. Ekstrak kasar tubuh buah GKR7, fraksi F1 dan fraksi F2 mampu menghambat pertumbuhan Bacillus subulis, empat galur Escherichia coli enteropatogen (Rb1.2, E12A, 006.5 dan D11.2), Xanthomonas campestris pv. glycines, Pseudomonas syringae pv. glycinea, dan Fusarium oxysporum. Fraksi F1 dan F2 memberi hasil positif ketika direvelasi dengan pereaksi iod, ninhidrin, a-naftol asam sulfat, dan pereaksi Nelson. Fraksi F1 juga memberi hasil positif ketika direvelasi dengan pereaksi kimia sedangkan fraksi F2 vanilin asam sulfat, anisaldehida asam sulfat, anisaldehida asam sulfat modifikasi, dan fenol asam sulfat, menunjukkan hasil negatif. Kedua fraksi diduga mengandung gugus gula Ekstrak kasar tubuh buah GKR7 menunjukkan satu spot bersifat fluoresen dengan UV 336 nm pada Re 0,73. Fraksi F1 bersifat fluoresen pada Rr yang sama, sedangkan fraksi F2 tidak bersifat fluoresen. Ekstrak kasar tubuh buah GKR7 dan fraksi F1 memiliki tiga absorbans maksimum. Absorbans maksimum ekstrak kasar pada panjang gelombang 219, 241, dan 258 nm, sedangkan fraksi F1 pada panjang gelombang 224, 248, dan 259 nm. Fraksi F2 hanya memiliki satu absorbans maksimum, yaitu pada panjang gelombang 217 nm.
Keyword: Ganoderma spp, mikroorganisme patogen, revelasi kimia

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