Judul: Karakterisasi Enzim Nitril Hidratase Dan Amidase Dalam Sel Corynebacterium D5
Abstrak: Senyawa nitril seperti asetonitril, akrilonitril merupakan senyawa penting dalam industri yang sccara konvensional mempunyai banyak kendala seperti kondisi sintesis yang sui it diatuf, adanya produk samping, dan biaya yang tinggi. Industri enzim akan masalah Iingkungan menyebabkan teknologi enzim sebagai alternatif guna menggantikan proses kirni~}vi dalam sintesis senyawa organik dan pengolahan limbah. Salah satu alternatif adalah secara inikiobiologis, yaitu biokonversi yang lebih ekonomis karena kondisi yang lebih mudah diatur se~ramah ·lingkungan karena dibasilkan produk dengan tingkat kemumian yang tinggi. Pada penelitian ini ditentukan sejumlah karakter yang meliputi senyawa penginduksi enzim, spesifisitas, kondisi optimum, yaitu pH dan subu, serta pengaruh ion logam terhadap aktivitas enzim nitril hidratase dan amidase dari sel Corynebacterium D5.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi enzim nitril hidratase dan amidase dalam sel corynebacterium D5
Abstrak: Senyawa nitril seperti asetonitril, akrilonitril merupakan senyawa penting dalam industri yang secara konvensional mempunyai banyak kendala seperti kondisi sintesis yang sulit diatur, adanya produk samping, dan biaya yang tinggi. Industri enzim akan masalah lingkungan menyebabkan teknologi enzim sebagai alternatif guna menggantikan proses kimiawi dalam sintesis senyawa organik dan pengolahan limbah. Salah satu alternatif adalah secara mikrobiologis, yaitu biokonversi yang lebih ekonomis karena kondisi yang lebih mudah diatur serta ramah lingkungan karena dihasilkan produk dengan tingkat kemurnian yang tinggi. Pada penelitian ini ditentukan sejumlah karakter yang meliputi senyawa penginduksi enzim, spesifisitas, kondisi optimum, yaitu pH dan suhu, serta pengaruh ion logam terhadap aktivitas enzim nitril hidratase dan amidase dari sel Corynebacterium D5. Sel Corynebacterium D5 yang ditumbuhkan di empat media, yaitu media mineral + glukosa + NH4Cl, media mineral + asetonitril, media NB + asetonitril, dan media NB diuji aktivitasnya terhadap senyawa nitril dan amida. Aktivitas nitril hidratase hanya ditunjukkan oleh sel Corynebacterium D5 dari media mineral + asetonitril, sehingga enzim nitril hidratase Corynebacterium D5 merupakan enzim yang induktif. Sel Corynebacterium D5 setiap media pertumbuhan menunjukkan aktivitas enzim amidase, sehingga enzim amidase Corynebacterium D5 merupakan enzim konstitutif. Senyawa nitril penginduksi enzim nitril hidratase terbaik adalah asetonitril pada konsentrasi 2% (v/v). Nitril hidratase dan amidase dalam sel Corynebacterium D5 yang telah diinduksi asetonitril 2% (v/v) ditentukan spesifisitasnya. Nitril hidratase dan amidase dapat mendegradasi senyawa nitril atau amida alifatik dengan bobot molekul rendah. Aktivitas nitril hidratase dan amidase ditentukan dengan analisis amonium dengan metode Nessler menggunakan spektrofotometer ultraviolet-tampak. Kondisi optimum enzim nitril hidratase adalah pada pH 6,6, suhu 30°C dengan kofaktor ion logam Fe2+ 5 mM, ion Co²+ 5 mM, dan dihambat oleh ion Ag dan Hg2+. Amidase mempunyai kondisi terbaik pada pH 7,2, suhu 50°C, dengan kofaktor ion logam Fe2+ 1 mM, ion Co²+ 1 mM, dan dihambat oleh ion Ag dan Hg²+.
Keyword: Nitril Hidratase, Amidase, Asetonitril, Akrilonitril, Corynebacterium D5

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