Judul: Biosensor H2O2 Berbasis Katalase Neurospora crassa InaCC F226 Teramobilisasi Glutaraldehid pada Komposit Karbon-Nanoserat Polianilin.
Abstrak: Hidrogen peroksida merupakan senyawa yang banyak dimanfaatkan di berbagai bidang, salah satunya pangan sebagai bahan pengawet pada susu. Konsentrasi H2O2 yang tinggi dapat menurunkan kualitas susu dan dapat menyebabkan gangguan pencernaan. Penelitian ini bertujuan menentukan karakteristik biosensor hidrogen peroksida berbasis katalase teramobilisasi glutaraldehid pada komposit karbon-nanoserat polianilin sehingga dapat mendeteksi keberadaan hidrogen peroksida pada konsentrasi tertentu. Nanoserat polianilin digunakan untuk memodifikasi elektroda agar memiliki konduktivitas yang lebih baik. Nanoserat polianilin memiliki diameter dan panjang rata-rata 120.8 dan 318.6 nm. Kinerja elektroda pasta karbon termodifikasi (EPKT) lebih baik daripada elektroda pasta karbon (EPK). Kinerja elektroda berbasis katalase (106.49 U/mg) (KAT-EPKT) memiliki kinerja optimum pada pH 6. Parameter kinetika enzim pada kondisi pH optimum diperoleh nilai Km, Imaks, dan sensitivitas masing-masing sebesar 0.75 mM, 0.35 mA, dan 0.63 mA/mMcm2.
Keyword: biosensor, elektroda pasta karbon, hidrogen peroksida, katalase, nanoserat polianilin

Judul: Biosensor H2o2 Menggunakan Horseradish Peroksidase Teramobilisasi Dengan Glutaraldehid Pada Komposit Karbon-Nanoserat Polianilin
Abstrak: Hidrogen peroksida merupakan salah satu senyawa radikal bebas yang banyak diaplikasikan di berbagai bidang. Biosensor hidrogen peroksida menjadi alternatif untuk mendeteksi keberadaan hidrogen peroksida. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik biosensor menggunakan enzim horseradish peroksidase teramobil dengan glutaraldehid pada komposit karbon-polianilin nanoserat (HRP/GA/PANI). Enzim horseradish peroksidase (HRP) diamobil dengan glutaraldehid secara cross linking. Elektroda pasta karbon (EPK) menghasilkan arus yang lebih kecil dibangdingkan elektroda pasta karbon termodifikasi (EPKT) dengan arus EPK adalah 0.0851 mA pada tegangan 0.108 V dan arus EPKT 0.2306 mA pada tegangan 0.188 V. Hal tersebut menunjukkan bahwa penambahan polianilin dapat membantu proses transfer elektron. Perkembangan biosensor dengan pemanfaatan enzim HRP sebagai bioreseptor sangat penting untuk menkonversi reaksi redoks menjadi energi listrik sebagai sinyal. Kinerja elektroda HRP/GA/PANI dipengaruhi oleh pH untuk dapat menghasilkan performa maksimum sebagai biosensor. pH optimum elektroda HRP/GA/PANI berada pada pH 7 yang menghasilkan arus pada puncak reduksi sebesar 0.96 mA. Selain pH, kinerja elektroda HRP/GA/PANI juga dipengaruhi oleh suhu. Hasil pengamatan menjelaskan bahwa suhu optimum elektroda HRP/GA/PANI yaitu pada suhu 50oC. Energi aktivasi enzim pada suhu optimum menjadi lebih rendah yang menyebabkan reaksi pembentukan produk terjadi lebih cepat. Pada suhu dibawah 50oC, arus yang dihasilkan semakin meningkat yang disebabkan oleh meningkatnya tumbukan yang terjadi antara substrat dan enzim. Pada suhu di atas 50oC, arus yang dihasilkan semakin menurun yang disebabkan oleh terdenaturasinya enzim sehingga kompleks enzim dan substrat yang terbentuk akan berkurang. Konsentrasi hidrogen peroksida sangat menentukan kinerja elektroda HRP/GA/PANI sebagai biosensor. Hasil pengamatan pengaruh konsentrasi hidrogen peroksida sebagai substrat didapatkan linieritas konsentrasi H2O2 sebesar 0.1 mM – 0.5 mM dengan nilai Km dan Imax yang dihasilkan elektroda secara berturut-turut sebesar 1.71 mM dan 0.29 mA. Elektroda HRP/GA/PANI memiliki nilai sensitifitas 12.14 mA/mMcm2. Besarnya jumlah substrat yang dapat terabsorbsi ke dalam elektroda dijalaskan oleh nilai konsentrasi permukaan elektroda. Nilai konsentrasi permukaan yang dihasilkan yaitu sebesar 7.136 x 10-9 mol/cm2.
Keyword: biosensor, hidrogen peroksida, horseradish peroksidase, glutaraldehid, polianilin

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