Judul: Bacterial consortium biofilm-based electrochemical biosensor for measurement of antioxidant polyphenolic compounds
Abstrak: Antioksidan sangat penting bagi tubuh untuk menghambat radikal bebas yang memicu stres oksidatif. Polifenol merupakan senyawa antioksidan yang dapat ditemukan pada tumbuhan. Salah satu metode yang dapat dikembangkan untuk mendeteksi polifenol sebagai antioksidan adalah biosensor. Penelitian ini bertujuan mengembangkan biosensor antioksidan menggunakan biofilm konsorsium bakteri dan menentukan kapasitas antioksidan pada sampel serta membandingkan hasilnya dengan metode rujukan. Tahapan penelitian ini meliputi, pemilihan bakteri penghasil enzim tirosinase dan lakase sebagai bioreseptor, penapisan enzim lakase dan tirosinase, pengujian fisiologis bakteri, pembuatan dan optimasi biofilm konsorsium, karakterisasi permukaan elektrode, evaluasi kinerja analitik, serta penentuan kapasitas antioksidan menggunakan biosensor dan metode DPPH. Berdasarkan kultur bakteri terpilih dua kandidat bakteri penghasil enzim, yaitu 5 isolat bakteri Bacillus megaterium dan 7 isolat Pseudomonas. Bakteri yang menghasilkan enzim tirosinase berdasarkan hasil penapisan, yaitu B. megaterium 23 ditandai dengan terbentuknya zona bening dan perubahan warna coklat pada media, sedangkan bakteri yang dapat menghasilkan enzim lakase, yaitu Pseudomonas fluorescens P4, P5, dan P7 yang ditandai dengan perubahan warna pada media menjadi kecoklatan. Uji fisiologis menunjukkan bahwa bakteri B. megaterium bersifat Gram positif dan bakteri Pseudomonas bersifat Gram negatif. Hasil uji pewarnaan Gram, katalase, oksidase, tirosinase dan lakase, kode isolat bakteri yang dipilih, yaitu B. megaterium 23 dan P. fluorescens (P4, P5, P7). Pembuatan biofilm konsorsium diimobilisasi pada permukaan screen printed carbon electrode (SPCE). Biofilm konsorsium dipilih berdasarkan respon arus tertinggi yang dievaluasi secara elektrokimia dengan teknik analisis voltametri siklik. Hasil arus tertinggi diperoleh dari biofilm konsorsium B. megaterium 23 dan P. fluorescens P7 yang dicampurkan dalam mikrotube rasio (1:1) dengan nilai arus sebesar 0.167 mA. Pengukuran tersebut dilakukan pada kondisi optimum, yaitu larutan penyangga fosfat pH 7 dan pembentukan biofilm hari ke-7. Kinerja analitik biosensor dievaluasi pada rentang konsentrasi 10-300 µM, menghasilkan persamaan regresi y = 0,0393x + 1,9271 dengan R2 = 0,992. Nilai LOD dan LOQ masing-masing sebesar 0,5 µM dan 10 µM. Selektivitas dan keterulangan biosensor menunjukkan% RSD <5. Biosensor menunjukkan respon yang stabil hingga minggu ke-10. Biosensor ini digunakan untuk mengukur kapasitas antioksidan pada lima ekstrak dan hasilnya dibandingkan dengan metode DPPH. Kapasitas antioksidan yang diperoleh pada kedua metode berbeda secara signifikan (p<0,05). Namun, nilai kapasitas antioksidan dari lima ekstrak yang diukur dengan kedua metode menunjukkan tren yang sama. Kapasitas antioksidan tertinggi yaitu ekstrak jambu biji dan yang terendah ekstrak tempuyung. Sehingga, metode biosensor ini dapat dijadikan alternatif dalam pengukuran kapasitas antioksidan.
Keyword: Antioksidan, biosensor, biofilm konsorsium, polifenol

Judul: Studi Literatur Biosensor Fenol dengan Biofilm Pseudomonas fluorescens Termodifikasi pada Permukaan Screen Printed Carbon Electrode.
Abstrak: Sampel air limbah mengandung senyawa organik aromatik seperti fenol. Fenol merupakan zat polutan prioritas dan berbahaya. Metode deteksi fenol secara konvensional menggunakan alat deteksi seperti kromatografi dan spektrofotometri tidak efektif. Alternatif deteksi fenol yakni menggunakan biosensor fenol dengan metode voltametri siklik. Studi literatur ini bertujuan mengkaji mekanisme tirosinase yang tepat, mengkaji optimasi pengukuran biosensor senyawa fenol dengan biofilm P. fluorescens, mengkaji modifikasi elektrode kerja dengan penambahan supporting material, dan mengkaji hasil kinerja analitik biosensor fenol. Pembentukan biofilm P.fluorescens di permukaan SPCE akan mempermudah imobilisasi enzim tirosinase. Keberhasilan imobilisasi ditandai dengan munculnya arus reduksi dan oksidasi. Penambahan magnetit-PEG akan meningkatkan deteksi biosensor fenol sehingga menghasilkan linearitas sebesar 0,9925 dan 0,9989., Wastewater samples contain aromatic organic compounds such as phenol. Phenols are the priority and harmful pollutant substances. Conventional phenol detection methods using detection tools such as chromatography and spectrophotometry are ineffective. An alternative to phenol detection is to use phenol biosensors with the cyclic voltammetry method. This literature study aims to examine the proper mechanism of tyrosinase, review the optimization of biosensor measurements of phenol compounds with biofilm P. fluorescens, review the modification of working electrodes with the addition of supporting materials, and review the analytical performance results of phenol biosensors. The formation of P.fluorescens biofilms on the surface of the SPCE will facilitate the immobilization of the enzyme tyrosinase. The success of immobilization is characterized by the emergence of reduction and oxidation currents. The addition of magnetite-PEG will improve the detection of phenol biosensors resulting in the linearity of 0,9925 and 0,9989.
Keyword: biofilm, biosensor, phenol, Pseudomonas fluorescens, tyrosinase

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