Judul: Perbandingan Mutan Laktat Dehidrogenase dan Asetolaktat Sintase Inaktif pada Klebsiella pneumoniae TWO untuk Produksi 1,3-Propanadiol
Abstrak: Gliserol merupakan produk samping utama dari industri biodisel yang dapat dimanfaatkan menjadi 1,3-propanadiol (1,3-PDO). 1,3-PDO adalah bahan baku industri yang berguna untuk berbagai aplikasi, dari polimer menjadi kosmetik, pelumas, makanan, dan obat-obatan. Berbagai cara dipelajari untuk meningkatkan produksi 1,3-PDO dari agen mikrobiologi, khususnya Klebsiella pneumoniae. Rekayasa metabolik muncul sebagai cara yang efektif dalam meningkatkan produksi 1,3-PDO dengan berbagai strategi. Selain produksi 1,3-PDO, K. pneumoniae juga menghasilkan beberapa produk samping. Laktat dan 2,3- butanadiol (2,3-BDO) menjadi produk samping utama yang berkompetisi dengan 1,3-PDO dalam menggunakan NADH. Kompetisi ini mengakibatkan penurunan produksi 1,3-PDO. Laktat dehidrogenase (disandikan oleh gen ldh) dan asetolaktat sintase (disandikan oleh gen budB) menjadi enzim kunci dalam biosintesis laktat dan 2,3-BDO. Beberapa studi secara terpisah telah melakukan inaktivasi pada gen ldh dan budB, serta menginaktivasi kedua jalur tersebut sekaligus (mutasi ganda). Namun, informasi mengenai perbedaan karakteristik dari mutan gen ldh dan budB inaktif dalam metabolisme gliserol belum tersedia. Pada penelitian ini, inaktivasi gen ldh dan budB berhasil dilakukan dengan memasukkan marker resistensi antibiotik spektinomisin-streptomisin pada K. pneumoniae TWO. Semua strain diinkubasi dengan medium 20 g/l gliserol murni selama 30 jam. Selanjutnya, peningkatan konsentrasi akhir dari 1,3-PDO berhasil diperoleh dengan melakukan inaktivasi gen budB. Inaktivasi terhadap gen ldh menurunkan produksi 1,3-PDO dan beralih meningkatkan konsentrasi etanol. Hasil ini menunjukkan bahwa strategi yang efektif untuk meningkatkan produksi 1,3- PDO adalah inaktivasi gen budB, sehingga mutasi ganda dapat dihindari dalam rekayasa metabolik ini.
Keyword: 2,3-Butanediol, Etanol, Konjugasi, Laktat, Rekombinasi Homolog

Judul: Biosintesis 1,3-Propanadiol Dari Gliserol (Hasil Samping Biodiesel) Oleh Bakteri Enterobacter aerogenes
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan senyawa 1,3-propanadiol melalui fermentasi gliserol sebagai hasil samping produksi biodiesel oleh bakteri mutan Enterobacter aerogenes AD-H43 dan membandingkan dua metode separasi (distilasi pada tekanan udara normal dan distilasi vakum) 1,3-propanadiol dari broth fermentasi. Penelitian dilakukan di Laboratorium Teknologi Bioindustri BPPT, Puspiptek Serpong, Tangerang dan Laboratorium Terpadu UIN Syarif Hidayatullah Jakarta selama 6 bulan (Juli-Desember 2007). Penelitian diawali dengan penentuan bakteri yang digunakan dan terbukti bahwa mutan Enterobacter aerogenes AD-H43 memproduksi 1,3-propanadiol yang lebih tinggi (31,13%) dibandingkan dengan Enterobacter aerogenes AY-2 (26,06%). Limbah biodiesel sebagai substrat gliserol dipurifikasi dahulu sehingga konsentrasinya sebesar 17,5 g/l. Fermentasi dilakukan mulai dari pembuatan kultur kerja 50 ml, pra-pra kultur 35 ml, pra kultur 350 ml sampai kultur utama (main culture) 3500 ml. Fermentasi dilakukan pada fermentor 6 liter (T=37 oC dan pH 6,8) selama 20 jam. Pengukuran terhadap pertumbuhan bakteri (OD=680 nm dan pH) diamati setiap 4 jam. Hasil fermentasi kemudian disentrifugasi, filtratnya diseparasi dengan dua metode, yaitu distilasi pada tekanan udara normal (T=105 oC, 190 oC) dan distilasi vakum menggunakan alat rotari evaporator (T= 40 oC). Proses separasi dengan dua metode kemudian dianalisis menggunakan kromatografi gas-spektrometri massa (GC-MS).
Keyword: 

Judul: Pengenalan wajah dengan partisi citra menggunakan VFI5 berbasis histogram
Abstrak: Research in face recognition is motivated not only by the fundamental challenges this recognition problem poses but also by numerous practical applications where human identification is needed. Face recognition, as one of the primary biometric technologies, became more important owing to rapid advances in technologies such as digital cameras, the Internet and mobile devices, and increased demands on security. Face recognition has several advantages over other biometric technologies: It is natural, non intrusive, and easy to use. There are two predominant approaches to the face recognition problem: geometric (feature based) and photometric (view based). A classification algorithm, called VFI5 (Voting Feature Intervals), is developed and applied to problem of face recognition with partition based on histogram. VFI5 represents a concept in the form of feature intervals on each feature dimension separately. Classification in the VFI5 algorithm is based on a real-valued voting. Each feature equally participates in the voting process and the class that receives the maximum amount of votes is declared to be the predicted class. The performance of the VFI5 classifier is evaluated empirically in terms of classification accuracy. Conclusion of this research indicates that VFI5 can be used for face recognition with high accuracy the level.
Keyword: