Judul: Isolasi Karakterisasi Khamir Lokal Penghasil Biosurfaktan
Abstrak: Biosurfaktan adalah senyawa kimia yang dihasilkan oleh mikroba yang memiliki sifat aktif permukaan. Biosurfaktan memiliki beberapa keunggulan dibandingkan surfaktan sintetis, yaitu bersifat biodegmczble, tidak beracun dan struktur kimianya lebih beragam. Biosurfaktan memiliki fungsi yang luas yaitu aktif permukaan, pengemulsi, pembasahan, pelarutan dan penurunan kekentalan. Penggunaan biosurfaktan pada berbagai industri antara lain adalah penambangan minyak bumi, industri kosmetik, malcanan dan minuman, tekstil, kertas, pestisida dan pupuk. Tujuan penelitian ini ialah mendapatkan isolat khamir lokal penghasil biosurfaktan dari tanah tercemar minyak, melakukan karakterisasi isolat dan menguji kemampuan beberapa isolat terpilih untuk memproduksi biosurfaktan dengan menggunakan sumber karbon glukosa dan minyak kelapa sawit atau CPO.
Keyword: 

Judul: lsolasi, ldentifikasi Bakteri Penghasil Biosurfaktan dari Reservoir Minyak Bumi dan Karakterisasi Biosurfaktan yang Dihasilkannya untuk Enhanced Oil Recovery
Abstrak: Biosurfaktan merupakan zat aktif permukaan yang disintesis oleh mikroorganisme. Zat ini mempunyai kemampuan menurunkan tegangan permukaan dan tegangan antarmuka dalam larutan maupun campuran hidrokarbon, yang berpotensi untuk meningkatkan pengurasan minyak bumi. Dalam penelitian ini telah dilakukan isolasi dan identifikasi bakteri penghasil biosurfaktan dari reservoir minyak bumi dan telah dilakukan karakterisasi biosurfaktan yang dihasilkan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat diterapkan dalam teknologi pengurasan minyak bumi dengan menumbuhkan bakteri tersebut ke dalam reservoir. Dari tahap isolasi telah berhasil diisolasi 82 isolat bakteri, 10 isolat mampu menghasilkan biosurfaktan. Dua di antaranya yaitu isolat P106O15 dan P106T4 telah diidentifikasi berdasarkan Microbact 12E, BioMerieux API 20E dan sekuen gen 16S RNA serta dilakukan analisis kinerja isolat P106O15 dan P106T 4 dan karakterisasi biosurfaktan yang dihasilkan meliputi: 1) kinetika pertumbuhan dan pembentukan biosurfaktan; 2) kemampuan menurunkan tegangan antarmuka; 3) analisis jenis biosurfaktan dan komposisi senyawa penyusunnya. ldentifikasi isolat P106O15 adalah Providencia rettgeri, menghasilkan biosurfaktan mulai awal pertumbuhan hingga fase kematian sel, nilai tegangan antarmuka terendah sebesar 0,00 mN/m pada jam inkubasi ke 80, biosurfaktan yang dihasilkan merupakan jenis lipopeptida. ldentifikasi isolat P106T4 adalah Bacillus subtilis, menghasilkan biosurfaktan mulai awal pertumbuhan hingga fase kematian sel, nilai tegangan antarmuka terendah sebesar 0,02 mN/m pada jam inkubasi ke 80, biosurfaktan yang dihasilkan merupakan jenis lipopeptida.
Keyword: identifikasi bakteri, reservoir, minyak bumi, biosurfakta, Enhanced Oil Recovery

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