Judul: Aktivitas Antimikroba Kapang Endofit Bar 1.5 Dari Bakau Merah (Rhizophora Stylosa) Dengan Media Pertumbuhan Yang Berbeda
Abstrak: BAR 1.5 merupakan kode isolat kapang yang terdapat pada daun Rhizhophora stylosa yang berasal dari Perairan Barru, Sulawesi Selatan. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan aktivitas antimikroba dari kapang BAR 1.5 dengan menggunakan media kultur yang berbeda. Biomassa miselia dari perlakuan media PDB lebih tinggi dibandingkan dengan perlakuan media hagem, nilai pH media kultur pada masing-masing perlakuan berada pada kisaran pH 4-5. Aktivitas antimikroba dari ekstrak media kultur PDB hari 15 kultivasi memberikan hasil terbaik terhadap E.coli, P. aeruginosa, C. maltosa, B. subtilis dan S.aureus dengan diameter zona hambatan sebesar 12,47±0,26 mm. Hasil uji bioautografi menunjukkan ekstrak kapang BAR 1.5 memiliki fraksi aktif yang dapat menghambat pertumbuhan bakteri B subtilis karena mengandung senyawa aktif yaitu terpenoid, polifenol dan flavonoid.
Keyword: Antimikroba, hagem, kapang BAR 1.5, PDB, Rhizhophora stylosa

Judul: Aktivitas Antibakteri Fraksi Semi-Murni Dari Kapang Endofit Mangrove Bar1.5 Dan Pengaruh Ekstraknya Terhadap Morfologi Sel Bakteri
Abstrak: Tumbuhan mangrove di Indonesia khususnya di Sulawesi Selatan telah banyak dimanfaatkan oleh masyarakat pesisir sebagai sumber obat-obatan. Hampir semua spesies tanaman di dunia termasuk mangrove memiliki satu atau lebih mikroba endofit. Mikroba endofit adalah mikroba yang hidup di dalam jaringan tumbuhan dan mampu membentuk koloni tanpa membahayakan inangnya. Kapang endofit mampu memproduksi senyawa bioaktif yang sama dengan inangnya. Endofit di dalam mangrove sebagai tanaman inangnya yang sangat beranekaragam di Indonesia telah diteliti dalam jumlah yang sedikit. Kapang endofit telah berhasil diisolasi dari daun mangrove R. stylosa di perairan Barru, Sulawesi Selatan yang diberi kode BAR1.5. Ekstrak kasarnya diketahui memiliki aktivitas penghambatan terhadap bakteri B. subtilis. Penemuan tersebut perlu diteliti lebih lanjut terutama mengenai fraksi yang aktif sebagai antibakteri dan pengaruh yang dihasilkan dari ekstrak terhadap morfologi sel bakteri. Penelitian ini dilakukan dalam 5 tahap. Tahapan pertama adalah kultivasi kapang endofit mangrove BAR1.5, selanjutnya tahap yang kedua yaitu mengekstrak media kultur kapang. Tahap ketiga, ekstrak yang diperoleh dilakukan uji bioautografi. Hasil bioautografi berupa fraksi aktif. Fraksi yang aktif sebagai antibakteri tersebut dijadikan acuan untuk pengambilan fraksi semi-murni pada KLTP sebagai tahapan yang keempat. Fraksi yang diperoleh dari KLTP kemudian diuji menggunakan KLT untuk mengetahui apakah fraksi yang diperoleh adalah fraksi tunggal. Fraksi tunggal yang didapatkan kemudian dilakukan uji aktivitas antibakteri dan uji komponen bioaktif. Tahap kelima yaitu mengidentifikasi pengaruh ekstrak terhadap morfologi sel bakteri menggunakan SEM. Fraksi antibakteri dari kapang endofit BAR1.5 dapat diperoleh dengan menggunakan KLTP. Fraksi semi-murni antibakteri yang diperoleh adalah sebanyak tiga fraksi (F1, F2, dan F3). Aktivitas antibakteri F1 dan F2 lebih tinggi dibandingkan dengan ekstrak kasar yang memiliki zona hambat masing-masing 19 mm dan 20 mm terhadap B. subtilis. F3 tidak memiliki aktiviitas antibakteri yang baik dalam bentuk fraksi tunggal. Komponen bioaktif pada F1 adalah flavonoid, F2 polifenol, dan F3 triterpenoid. Senyawa antibakteri dalam kapang endofit BAR1.5 menyebabkan pembengkakan, pengerutan dan lisis pada morfologi sel B. subtilis, sedangkan pada morfologi sel P. aeruginosa menyebabkan pengerutan, sel transparan dan lisis.
Keyword: antibakteri, fraksinasi, kapang endofit, marine fungi, morfologi sel

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