Judul: Isolasi Dan Karakterisasi Pseudomonas Sp. Dari Tanah Dan Sedimen Yang Tercemar Limbah Minyak
Abstrak: Semakin meningkatnya kegiatan industri dewasa ini mengakibatkan berbagai pencemaran lingkungan terhadap udara, air dan tanah. Salah satu industri yang dapat menyebabkan pencemaran adalah industri minyak bumi terutama yang telah mengalami penyulingan (seperti bensin, minyak tanah dan aspal) karena mengandung hidrokarbon yang bersifat rekalsitran. Penanggulangan pencemaran dapat dilakukan melalui proses yang aman bagi lingkungan yaitu dengan proses biologi yang disebut biodegradasi. Proses ini melibatkan mikrob di antaranya bakteri dengan spesies tertentu, salah satunya adalah genus Pseudomonas. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan isolasi dan karakterisasi Pseudomonas sp dati tanah dan sedimen yang tercemar limbah minyak. Penelitian ini merupakan studi awal untuk mempelajati potensi bakteri dati bumi Indonesia yang mampu mendegradasi hidrokarbon aromatik yang bersifat rekalsitran. Sebanyak 20 contoh tanah yang tercemar limbah minyak, dikumpulkan dati daerah Cianjur, Sukabumi, Bogor, Bekasi dan Jakarta Utara serta 5 contoh sedimen yang tercemar limbah minyak dati Selat Makasar. Isolasi bakteri terhadap contoh tanah dan sedimen dengan menggunakan media selektif tripan biru-tetrasiklin (TB-T) menghasilkan 38 isolat yang menunjukan ciri Pseudomonas. Berdasarkan hasil uji fisiologis seperti uji kemampuan mengakumulasi polihidroksi butirat (PHB), kemampuan tumbuh pada suhu 40° C, penghasil arginin dihidrolase, pelaku denitrifikasi dan uji fisiologis penunjang seperti uji oksidase, katalase, uji kemampuan menggunakan sitrat sebagai satu-satunya sumber karbon dan uji oksidasi fermentasi (OF) diperoleh 12 isolat (3\.6%) mendekati ciri-ciri P. cepacia, 4 isolat (10.5%) mendekati ciri-ciri P. gladioli dan I isolat (2.6%) mendekati ciri-ciri P. picketi.
Keyword: 

Judul: Isolasi dan karakterisasi bakteri anaerobik perombak limbah cair pabrik kelapa sawit
Abstrak: Limbah cair Pabrik Kelapa Sawit (PKS) mengandung bahan pencemar dengan nilai rata-rata BOD 25 000 mg/I. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan isolasi, seleksi dan karakterisasi mikroorganisme ·anaerobik yang potensial untuk perom­bakan limbah cair PKS. Isolat mikroorganisme anaerobik diambil dari lumpur aktif kolam anaerobik pada unit limbah cair PKS Keriajaya PTP XI Malingping­Banten, PKS Bekri PTP X Lampung, PKS Betung PTP X Palembang dan rumen sapi. Teknik yang digunakan dalam mengisolasi bakteri anaerobik adalah metode Hungate yang dimodifikasi. Medium yang digunakan untuk pertumbuhan bakteri anaerobik adalah medium basal yang diformulasikan oleh Mann (1967) dan Zeikus (1972). Dari isolasi yang dilakukan diperoleh empat isolat yang terseleksi berpotensi merombak bahan organik lemak, protein dan serat, serta mampu menurunkan nilai COD, BOD, padatan tersuspensi (SS) dan padatan total (TS). Keempat isolat terse­but diberi kode MCL4, MCM!, MCP0 dan MCR2. Dalam perombakan protein keempat isolat mempunyai keunggulan yang sama. Dipihak lain isolat MCR2 merupakan isolat yang paling unggul dalam perombakan serat, sedangkan isolat MCMI paling lemah. Isolat MCL4 dan MCP0 merupakan isolat yang unggul dalam merombak lemak dibandingkan kedua isolat yang lain. Urutan keunggulan isolat dalam menurunkan nilai COD, BOD, TS dan SS adalah MCL4, MCP0, MCR2 dan MCML Isolat MCMI merupakan isolat yang paling lemah dalam merombak limbah cair PKS dibandingkan ketiga isolat yang lain. Efisiensi perombakan BOD oleh keempat isolat MCL4, MCP0, MCR2 dan MCMI adalah 83, 82, 77 dan 73%. Isolat MCR2, MCL4, MCP0 dan MCMl menghasilkan gasbio dengan kandungan metana 12, 10, 9 dan 6 % .
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