Judul: Isolasi, Karakterisasi, dan Kinetika Mangan Peroksidase dari Trametes versicolor
Abstrak: Mangan peroksidase (MnP) merupakan enzim ligninolitik yang mampu mendegradasi lignin dan berbagai senyawa fenolik sehingga banyak digunakan dalam proses pemutihan kertas, pembuatan bubur kertas, dan sebagai bioremediasi limbah berbahaya. Trametes versicolor dilaporkan menghasilkan MnP dengan aktivitas lebih tinggi dibandingkan jamur pelapuk putih penghasil MnP lainnya. Tujuan penelitian ini adalah mengisolasi MnP dari T. versicolor, memurnikannya, melakukan karakterisasi sifat enzim berupa pH, suhu, kofaktor, dan inhibitor, serta menentukan parameter kinetika MnP (Km dan Vmaks). MnP diisolasi dari T. versicolor yang ditumbuhkan pada media cair dengan campuran sekam padi. Purifikasi enzim secara parsial menggunakan amonium sulfat dengan tingkat kejenuhan 0-80%. MnP mengendap optimal pada kejenuhan 0-20% dengan aktivitas spesifik 13.08 U/mg, kemurnian 2.81 kali, dan perolehan 86.57%. Aktivitas maksimum MnP tercapai pada pH 4 dan suhu 70oC. Ion Fe2+, Cu2+, Ca2+, Zn2+, dan Mn2+ berperan sebagai kofaktor bagi enzim sedangkan Mg2+ dan EDTA sebagai inhibitor. Nilai Km MnP adalah 39.9 μM dengan Vmaks 22.16 U/mL.
Keyword: characterization, manganese peroxidase, purification

Judul: Purifikasi dan Karakterisasi Mangan Peroksidase (MnP) dari Isolat Leiotrametes flavida Galur ZUL62 dan Cerrena sp
Abstrak: Mangan Peroksidase (MnP) merupakan salah satu enzim ekstraseluler yang dihasilkan oleh jamur pelapuk putih. Leiotrametes flavida galur ZUL62 dan Cerrena sp. merupakan kelompok jamur pelapuk putih. Penelitian sebelumnya menyatakan bahwa kedua jamur tersebut memiliki potensi dalam menghasilkan MnP. Tujuan penelitian ini adalah melakukan purifikasi dan karakterisasi MnP dari kedua isolat. Leiotrametes flavida memiliki aktivitas tertinggi pada hari ke-4 setelah inkubasi, sedangkan Cerrena sp. pada hari ke-5. Aktivitas spesifik tertinggi diperoleh pada fraksi hasil desalting dengan aktivitas sebesar 9456.7 U/mg (Leiotrametes flavida) dan 6555.48 U/mg (Cerrena sp.). pH optimum kedua isolat yaitu pada pH 5, sedangkan suhu optimum Leiotrametes flavida yaitu 40 ºC dan Cerrena sp. 30 ºC. 2,6-Dimethoxyphenol (DMP) digunakan sebagai substrat untuk aktivitas enzim. MnP isolat Leiotrametes flavida memiliki nilai Vmaks 0.55 U/mL dengan km sebesar 1.89x10-1 mM, sedangkan MnP dari Cerrena sp. memiliki nilai Vmaks sebesar 0.1371 U/mL dengan km sebesar 0.096 mM. Penambahan ion Mn2+ dan Mg2+ merupakan ion yang dapat meningkatkan aktivitas untuk kedua isolat. sedangkan ion NaN3 dan Fe2+ dapat menghambat aktivitas enzim dari kedua isolat. galur
Keyword: Cerrena sp, jamur pelapuk putih, Leiotrametes flavida, mangan peroksidase

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