Judul: Identifikasi Khamir Tahan Cekaman Fermentasi dari Brem Cair Tradisional asal Bali.
Abstrak: Selama proses fermentasi sel khamir akan mengalami berbagai kondisi yang tidak menguntungkan seperti cekaman hiperosmotik dan oksidatif. Kondisi tersebut menyebabkan daya hidup khamir menurun dan menghentikan proses fermentasi. Oleh karena itu, penggunaan khamir yang tahan cekaman menjadi salah satu strategi untuk menjaga proses fermentasi berjalan dengan baik. Pada penelitian ini, khamir tahan cekaman diisolasi dari brem tradisional asal Bali. Kriteria khamir dipilih berdasarkan ketahanannya terhadap cekaman hiperosmotik, yakni cekaman gula 30%, 40%, 50% (b/v), cekaman etanol 5%, 10%, 12.5% (v/v), dan cekaman suhu 37oC, 40oC, 45oC menggunakan metode spot test assay. Sebanyak sembilan isolat berhasil diisolasi dari dua produsen brem. Seluruh isolat dikarakterisasi secara morfologi untuk kemudian diseleksi berdasarkan toleransinya terhadap cekaman gula, suhu, dan etanol tinggi dengan metode spot test assay. Isolat BT2, BT5, dan BT6 mampu menghadapi cekaman gula 50% (b/v) dan suhu 37oC. Isolat BT5 memiliki karakter terbaik, yakni mampu bertahan dalam menghadapi cekaman 12.5% (v/v) etanol, selain tahan terhadap cekaman suhu 37oC dan gula 50%. Berdasarkan analisis homologi dari sekuen gen ITS-nya, isolat BT2 teridentifikasi sebagai Wickerhamomyces anomalus CBS:1978, BT5 teridentifikasi sebagai Wickerhamomyces anomalus M297B, dan BT6 teridentifikasi sebagai Wickerhamomyces anomalus UFLA ARC 235.
Keyword: cekaman etanol, cekaman gula, cekaman suhu, Wickerhamomyces anomalus

Judul: Analisis dan Identifikasi Khamir Toleran Senyawa Inhibitor pada Hidrolisat Lignoselulosa
Abstrak: Khamir merupakan organisme fungi uniseluler yang mampu menghasilkan etanol melalui proses fermentasi. Salah satu substrat penting dalam proses fermentasi yaitu lignoselulosa. Lignoselulosa merupakan biomassa berlimpah yang tersusun atas selulosa dan hemiselulosa, yang harus diolah menjadi hidrolisat sebelum dapat digunakan dalam proses fermentasi etanol. Dalam pengolahan hidrolisat lignoselulosa, akan terakumulasi senyawa inhibitor berupa asam organik, furfural, dan fenol yang dapat menghambat pertumbuhan dan metabolisme khamir, sehingga menurunkan laju fermentasi etanol. Penelitian ini bertujuan menyeleksi dan mengidentifikasi khamir toleran senyawa inhibitor pada hidrolisat lignoselulosa. Analisis resistensi khamir terhadap senyawa inhibitor menunjukkan isolat E dan R memiliki ketahanan tinggi terhadap cekaman furfural 0.10% (v/v), sedangkan isolat E, R, dan T memiliki ketahanan tinggi terhadap cekaman asam asetat 0.375% (v/v). Induksi resistensi dengan penambahan prolin mampu meningkatkan sifat toleran isolat E, R, T terhadap cekaman furfural 0.15% (v/v) dan asam asetat 0.50% (v/v), sedangkan induksi resistensi dengan penambahan hidrogen peroksida (H2O2) tidak memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan khamir. Isolat khamir E, R, dan T menghasilkan kadar etanol yang lebih tinggi daripada Saccharomyces cerevisiae. Identifikasi molekuler menunjukkan isolat E memiliki homologi sebesar 95% dengan Pichia kudriavzevii strain AUMC 10225, isolat R memiliki homologi sebesar 93% dengan P. kudriavzevii strain Y4 dan isolat T memiliki homologi sebesar 97% dengan P. kudriavzevii.
Keyword: Furfural, asam asetat, prolin, bietanol

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