Judul: Toksisitas logam tembaga terhadap bakteri pelarut fosfat
Abstrak: Fosforus merupakan unsur makro yang sangat diperlukan oleh tumbuhan. Fosforus yang tersedia di tanah umumnya berupa senyawa fosfat organik yang tidak dapat diserap langsung oleh akar tanaman. Keberadaan mikroorganisme tanah, seperti bakteri, mempunyai peranan penting dalam proses penyediaan unsur fosforus. Bakteri dapat menguraikan senyawa fosfat organik menjadi fosfat yang dapat diserap tanaman melalui reaksi enzimatik. Penambangan logam tembaga yang dilakukan oleh PT. Freeport di Papua dapat menghasilkan tailing sekitar 2000 ton perhari. Tailing tersebut terdiri dari bubuk batu gunung, limbah penambangan emas, perak, dan tembaga. Tailing ini miskin akan karbon, nitrogen, fosforus serta kalium, tetapi kaya akan logam berat, seperti tembaga, besi, dan mangan. Dari tanah sisa penambangan tersebut didapatkan dua jenis bakteri yang dapat melarutkan fosfat, yaitu Pseudomonas cepacia (FP1) dan Pseudomonas puttida (FP2). Kedua jenis bakteri ini berbentuk batang dan merupakan bakteri gram negatif. Uji toksisitas dilakukan dengan cara mengukur pertumbuhan bakteri pada media cair yang mengandung tembaga pada konsentrasi tertentu. Hasil uji toksisitas menunjukkan bakteri FP1 lebih resisten daripada bakteri FP2. Bakteri FP1 dapat tumbuh pada konsentrasi Cu 50 ppm sedangkan bakteri FP2 dapat tumbuh pada konsentrasi Cu 20 ppm. Bakteri FP2 tidak dapat tumbuh pada konsentrasi Cu 30 ppm atau lebih. Pertumbuhan bakteri akan mempengaruhi aktivitas enzim fosfomonoesterase yang dihasilkan oleh bakteri. Kadar logam Cu 20 ppm dapat meningkatkan aktivitas enzim fosfomonoesterase yang dihasilkan oleh bakteri FP1. Enzim yang dihasilkan merupakan enzim fosfomonoesterase asam (bekerja pada pH asam). Aktivitas enzim akan mempengaruhi jumlah fosfat bebas. Semakin tinggi aktivitas enzim, maka akan semakin rendah kadar fosfat bebas.
Keyword: 

Judul: Biohidrometalurgi Bijih Tembaga dan Emas dari Tambang Grasberg PT Freeport Indonesia Menggunakan Acidithiobacillus sp.
Abstrak: Perusahaan tambang logam dihadapkan pada cadangan bijih logam dengan kualitas yang semakin menurun. Dampak penurunan kualitas bijih logam adalah nilai perolehan logam semakin menurun dan biaya pengolahan yang tidak ekonomis. Perlakuan awal diperlukan untuk meningkatkan nilai perolehan logam. Biohidrometalurgi adalah aplikasi mikrob untuk meningkatkan ekstraksi logam melalui oksidasi besi dan sulfur sehingga logam terlepas dari ikatan mineral sulfida. Tujuan penelitian ini adalah (i) mengevaluasi perolehan tembaga dan emas pada bijih logam No. 3625 (pirit 4.15%) dan No. 3445 (pirit 84.13%) melalui teknik flotasi setelah aplikasi bioleaching dan biooksidasi yang menggunakan dua isolat (Acidithiobacillus sp. 8N1.8 and A. ferrooxidans ICBB 8793) selama 96 jam, (ii) menguji kedua isolat terhadap kemampuan melarutkan tembaga dan besi melalui analisis kadar ion tembaga, ion ferri, pH dan nilai redoks selama 96 jam. Analisis perolehan emas dan tembaga menggunakan mesin flotasi, tungku kupelasi dan Spektrofotometer Serapan Atom (SSA). Analisis ion tembaga dan besi ferri menggunakan SSA. Inokulasi pada bijih No. 3625 meningkatkan pelarutan tembaga dengan A. ferrooxidans ICBB 8793 selama 96 jam. Kadar ion tembaga mencapai 110.67 mg/l yang lebih tinggi dibandingkan inokulasi dengan Acidithiobacillus sp. 8N1.8 (98.33 mg/l) dan kontrol (57.33 mg/l) selama 96 jam. Acidithiobacillus sp. 8N1.8 mencapai kadar ion tembaga lebih tinggi (160.50 mg/l) daripada A. ferrooxidans ICBB 8793 (138 mg/l) dan kontrol (92.33 mg/l) pada bijih logam No. 3445 selama 96 jam. Di sisi lain, pelarutan besi tertinggi mencapai 263 mg/l dengan inokulasi A. ferrooxidans ICBB 8793 pada bijih logan No. 3625 selama 32 jam sedangkan Acidithiobacillus sp. 8N1.8 (316 mg/l) dan kontrol (140 mg/l) selama 40 jam. Inokulasi dengan A. ferrooxidans ICBB 8793 meningkatkan ion ferri tertinggi sebesar 2081.67 mg/l selama 40 jam sedangkan Acidithiobacillus sp. 8N1.8 dan kontrol masing-masing sebesar 1359 mg/l dan 1088 mg/l selama 32 jam pada bijih logam No. 3445. Perolehan tembaga pada bijih logam No. 3625 menurun dari 92.10% menjadi 47.64 – 72.61% dan 73.08 – 80.85% selama inkubasi 48 jam dan 96 jam. Perolehan tembaga meningkat pada bijih logam No. 3445 untuk semua perlakuan yaitu dari 32.66% menjadi 54.60 – 56.68% dan 54.74 – 58.85% selama inkubasi 48 jam dan 96 jam. Aplikasi biooksidasi menurunkan perolehan emas pada bijih logam No. 3625 yaitu dari 74.12% menjadi 52.39 – 68.92% selama inkubasi 48 jam. Namun, perolehan emas meningkat pada bijih logam No. 3445 yaitu dari 23.33% menjadi 55.11 – 67.79% dan 50.03 – 69.75% masing-masing selama inkubasi 48 dan 96 jam.
Keyword: Bioleaching, Biooxidation, Pyrite, Copper recovery, gold recovery, Acidithiobacillus sp., A. ferrooxidans, Bio Pirit, Metal Mine, Energi Mikrob, Sulfur, Soil Biotechnology

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