Judul: Kajian Statistika Data Spektrum Ftir Meniran (Phyllanthus Niruri) Asal Pulau Jawa
Abstrak: Indonesia adalah rumah bagi berbagai macam tumbuhan obat, salah satunya meniran (Phyllanthus niruri). Tumbuhan ini merupakan salah satu dari 700 tumbuhan asal genus Phyllanthus yang banyak tumbuh di Asia Pasifik seperti Indonesia, Tiongkok, Filipina, dan India. Tumbuhan ini tumbuh di beberapa daerah di Indonesia dengan berbagai kondisi lingkungan pada lokasi tempat tumbuhnya. Variasi kondisi lingkungan ini dapat menyebabkan perbedaan pola spektrum FTIR (Fourier transform infrared) pada meniran, karena adanya perbedaan komposisi senyawa fitokimianya. Dalam penelitian ini diperoleh meniran dari delapan lokasi tempat tumbuh yaitu Bogor, Cianjur, Sukabumi, Garut, Karanganyar, Semarang, Malang, dan Probolinggo. Kabupaten/kota tersebut termasuk dalam beberapa provinsi di Indonesia (Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur). Bogor, Cianjur, Sukabumi dan Garut masuk dalam provinsi Jawa Barat, Karanganyar dan Semarang termasuk dalam provinsi Jawa Tengah, serta Malang dan Probolinggo masuk dalam provinsi Jawa Timur. Spektroskopi FTIR merupakan salah satu instrument dalam kimia yang dikembangkan untuk mengukur keberadaan gugus fungsi yang terkandung dalam suatu senyawa. Kegunaan spektroskopi FTIR yaitu identifikasi bahan yang belum diketahui identitasnya, menentukan kualitas atau konsistensi contoh dan jumlah komponen dalam kasus campuran bahan. Penelitian ini berusaha untuk mengeksplor meniran berdasarkan lokasi tempat tumbuh menggunakan pola spektrum FTIR. Nilai transmitan dari spektrum FTIR yang digunakan berada pada rentang 400-4000 cm-1. Prapemrosesan data untuk memperoleh hasil yang lebih signifikan dari spektrum yang diperoleh. Analisis komponen utama (AKU) digunakan untuk membentuk kelompok spektrum meniran dari berbagai lokasi (Bogor-Cianjur-Sukabumi-Garut (Jawa Barat), Karanganyar-Semarang (Jawa Tengah), Malang-Probolinggo (Jawa Timur)). Dua komponen utama (KU) dari plot skor menjelaskan 75% ragam keseluruhan (KU1 = 45%, KU2 = 30%). Variasi slope, efek pencar dan penyimpangan baseline dihilangkan dengan prapemrosesan data spektrum (baseline dan derivatisasi) untuk mendapatkan pengelompokan yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spektrum FTIR dapat digunakan untuk mengklasifikasikan meniran dari tempat asal (Pulau Jawa). Kelompok meniran yang terbentuk dikaitkan dengan lokasi tempat tumbuh. Analisis komponen utama (AKU) dapat digunakan untuk menduga gugus fungsi dari masing-masing kelompok meniran.
Keyword: AKU, gerombol, gugus fungsi, lingkungan, transmitan

Judul: Metode cepat penentuan flavonoid total meniran, Phyllanthus niruri L. berbasis teknik spektroskopi inframerah dan kemometrik
Abstrak: Teknik spektroskopi inframerah (IR) yang digabungkan dengan kemometrik digunakan sebagai metode alternatif untuk mengukur kadar flavonoid total dalam simplisia tanaman obat. Sampel meniran dari tiga daerah berbeda dianalisis dengan teknik spektroskopi inframerah transformasi Fourier dan kadar flavonoid totalnya diukur menggunakan metode kolorimetrik. Principal component analysis digunakan untuk mengelompokkan spektrum IR berdasarkan pada daerah asal meniran, sedangkan partial least square digunakan untuk membuat model prediksi kadar flavonoid total. Prapemrosesan dan segmentasi spektrum IR dilakukan untuk memperoleh pengelompokan dan model prediksi terbaik. Spektrum IR dengan prapemrosesan menunjukkan pengelompokan yang lebih baik dibandingkan dengan spektrum IR tanpa prapemrosesan. Pengelompokan terbaik dihasilkan dari spektrum IR utuh, yaitu pada kisaran bilangan gelombang 3996 –399 cm-1 (set data ke-5) dan dari spektrum IR gabungan segmen I dan II, yaitu pada 3730–2812 dan 1890–399 cm- 1 (set data ke-8). Dua principal component (PC) pertama pada score plot dari kedua set data ini mampu menjelaskan 91% dari variansi total (PC1 = 70%, PC2 = 21%). Kemampuan prediksi kadar flavonoid terbaik dimiliki oleh model 8, dengan nilai intersep dan kemiringan model kalibrasi sebesar 0.800039 da n 0.270948 (r kal = 0.894449, r val = 0.833810, RMSEC = 0.085661, RMSEP = 0.105997, SEC = 0.88895, SEP = 0.109928, bias kal = 8.515e-09, dan bias val = -0.003801). Model ini mampu memprediksi kadar flavonoid total meniran dari ketiga daerah uji.
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