Judul: Peran Komunitas Bakteri Dalam Pembentukan Rasa Pahit Pada Tempe : Analisis Mikrobiologi Dan Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism (T-RFLP)
Abstrak: Tempe kedelai atau lebih dikenal dengan sebutan tempe merupakan produk pangan fermentasi tradisional masyarakat Indonesia. Cita rasa tempe sangat beragam, bahkan pada tempe tertentu ditemukan cita rasa yang tidak disenangi oleh konsumen seperti rasa pahit. Intensitas rasa pahit pada tempe dapat berbeda antar jenis tempe yang diproduksi pengrajin dan belum pernah dilaporkan faktor penyebabnya. Pada proses pembuatan tempe, mikroorganisme utama yang berperan adalah Rhizopus oligosporus, namun bakteri ditemukan juga dalam jumlah dan keragaman yang tinggi. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji apakah komunitas bakteri berperan dalam pembentukan rasa pahit pada tempe. Hasil penelitian ini diharapkan bermanfaat untuk meningkatkan cita rasa tempe.
Keyword: fermented food, bitterness intensity, rhizophus oligosporus, Mucor sp., West Java

Judul: Analisis Mikrobiologi dan Metagenom Bakteri Selama Proses Produksi Tempe
Abstrak: Tempe adalah kedelai yang difermentasi oleh kapang Rhizopus spp. Komunitas mikrob yang terdapat pada tempe tidak hanya terdiri dari kapang dan khamir saja, tetapi juga berbagai jenis bakteri. Umumnya, tempe diproduksi dengan menggunakan metode yang sama, akan tetapi beberapa pengrajin tempe menggunakan metode yang telah dimodifikasi sehingga menghasilkan metode yang unik, salah satunya adalah adanya perebusan kedelai tahap kedua pasca perendaman serta tipe inokulum (laru) yang digunakan. Pengunaan metode dan tipe laru berbeda untuk fermentasi tempe berdampak pada keragaman dan total bakteri yang terdapat pada produk akhir fermentasi. Akan tetapi, hingga saat ini belum ada laporan mengenai pengaruh proses pembuatan tempe, bahan baku, ataupun laru yang digunakan, terhadap komunitas bakteri yang terdapat pada tempe. Untuk mengetahui komunitas bakteri tersebut, digunakan analisis metagenom yang dikombinasikan dengan metode terkultur. Analisis metagenom mampu memberikan informasi yang lebih lengkap mengenai keragaman bakteri tanpa harus menumbuhkan sel terlebih dahulu. Salah satu teknik analisis keragaman komunitas bakteri ialah dengan metode High-Throughput Sequencing (HTS). Akan tetapi, sebagian besar identitas bakteri yang diketahui melalui HTS hanya sampai level genus, sehingga digunakan analisis kloning gen 16S rRNA untuk melengkapi identitas bakteri. Selain analisis metagenom, metode terkultur juga dilakukan untuk mengetahui komposisi komunitas bakteri pada tempe dan proses yang menyertainya dengan menggunakan media khusus pertumbuhan Enterobacteriaceae, bakteri asam laktat, dan total bakteri mesofil. Analisis hubungan antar proses pembuatan tempe dilakukan dengan menggunakan sampel yang berasal dari dua pengrajin tempe di Bogor, yaitu EMP dan WJB. Pengrajin WJB melakukan proses perebusan kedelai kedua pasca perendaman dan menggunakan laru komersial dengan merek RAPRIMA sebagai sumber inokulum, sedangkan pengrajin EMP tidak melakukan proses perebusan kedua dan menggunakan laru komersial dengan merek RAPRIMA yang disubkultur dengan onggok (ampas tepung singkong). Sampel yang dianalisis adalah kedelai, air bersih, laru yang digunakan, air rendaman kedelai, kedelai siap inokulasi, dan tempe yang dihasilkan. Dengan menggunakan analisis metagenom dan metode terkultur, filum bakteri yang ditemukan pada tempe yang diperoleh dari dua pengrajin memiliki kesamaan, yaitu didominasi oleh Firmicutes dengan Proteobacteria sebagai filum sub dominan. Secara umum, komunitas bakteri yang terdapat pada tempe EMP dan WJB berbeda. Berdasarkan hasil analisis metagenom, perbedaan tersebut dipengaruhi oleh perebusan kedelai yang kedua, proses pencucian kedelai sebelum inokulasi, tipe laru, dan sumber air yang digunakan. Tempe EMP memiliki spesies bakteri yang lebih beragam daripada tempe WJB. Dengan kelimpahan relatif >1%, genus dominan yang terdapat pada tempe EMP adalah, Enterococcus (46%), Lactobacillus (41%), Weissella (3%), Clostridium (2.6%), dan Lactoccocus (1.5%) yang berasal dari filum Firmicutes, serta Novosphingobium (2.9%) yang merupakan anggota filum Proteobacteria, sedangkan tempe WJB didominasi oleh Lactobacillus (89%) dan Acetobacter (10%) dari filum Proteobacteria. Spesies Lactobacillus yang umumnya ditemukan pada kedua sampel tersebut pada penelitian ini adalah L. fermentum, L. mucosae, L. agilis, dan L. delbrueckii. Proses yang dianggap paling berpengaruh dalam membentuk komunitas bakteri tersebut pada tempe adalah proses perendaman kedelai. Meskipun berkurang saat proses perebusan kedelai kedua pada WJB dan pengupasan kulit ari pada EMP, tetapi bakteri tersebut kembali mendominasi pada tempe yang dihasilkan. Adanya proses perebusan kedelai kedua pasca perendaman yang dilakukan oleh WJB, menghilangkan hampir seluruh Lactobacillus, dan digantikan oleh Acetobacter. Akan tetapi, dominansi bakteri tersebut menurun pada tempe WJB.
Keyword: Tempe, laru, Firmicutes, High-throughput sequencing, kloning gen 16S rRNA

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