Judul: Isolasi khitosan dan aplikasinya sebagai zat antibakteri dengan model total plate count (TPC)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni sampai Oktober 2000 dilaboratorium Fisika Kimia dan Mikrobiologi Hasil Perikanan, Jurusan Teknologi Hasil Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. Univers Penelitian ini bertujuan mempelajari isolasi pembuatan khitosan untuk mendapatkan isolat khitosan yang baik sehingga diharapkan mampu dijadikan sebagai bahan antibakteri. Bakteri yang digunakan dalam penelitian ini adalah E. Coli yang didapat dari biakan murni dari laboratorium Mikrobiologi Hasil Perikanan. Dalam penelitian ini didapat bakteri dengan pengenceran jumlah 10 dan 107 dengan hasil 1.33X108 koloni/ml dan 4,7X108 koloni/ml. Khitosan yang digunakan sebagai zat antibakteri menggunakan metode Suptijah et al., (1992) dengan kandungan kadar air sebesar 8.67%, kadar abu 0.11%, kadar nitrogen 4.93%, derajat deasetilasi 81.51% dan viskositas 14.000,00 cps. Pengujian antibakteri menggunakan metode Total Plate Count (TPC) dengan menghitung bakteri yang ditumbuhkan dalam beberapa konsentrasi khitosan. Konsentrasi khitosan yang digunakan dalam pengujian antibakteri E. Coli ini adalah 150 ppm, 175 ppm, 200 ppm, 250 ppm dan kontrolnya adalah 0 ppm dan asam asetat 2%. Sedangkan metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) searah satu faktor dengan 6 perlakuan dan 2 ulangan. Sebagai perlakuan adalah konsentrasi khitosan dan faktornya adalah hari. Hasil pengujian aktivitas antibakteri hari ke-1 menunjukkan bahwa senyawa antibakteri dari khitosan dapat menghambat pertumbuhan bakteri E. Coli yaitu adanya penurunan jumlah koloni bakteri. Jumlah koloni bakteri...
Keyword: 

Judul: Potensi Antimikroba Oligomer Kitosan yang Dihasilkan dengan Menggunakan Enzim Termostabil Kitosanase LH 28.38
Abstrak: Pengembangan kitin, kitosan, dan turunannya pada saat ini mendapat banyak perhatian di berbagai bidang seperti bioteknologi, pangan, medis, dan pertanian. Kitin merupakan biopolimer rantai lurus yang tersusun dari P1onomer N-asetil glukosamin yang dihubungkan oleh ikatan ~ (1-+4). Kitosan adaIah polisakarida alami hasil dari proses deasetilasi kitin. Oligomer kitosan mempakan produk hidrolisis kitosan. Keunggulan oligomer kitosan dibandingkan kitosan adalah dapat larut dalam air dan mudah diserap tubuh sehingga mempunyai aplikasi lebih baik secara in vivo. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari potensi antimikroba oligomer kitosan yang dihasilkan secara enzimatis dengan menggunakan enzim kitosanase LH 28.38 yang diproduksi dari Bacillus coagulans LH 28.38. Bakteri ini diisolasi dari Lahendong, Sulawesi-Utara. Oligomer kitosan ini diharapkan dapat menjadi salah satu antimikroba alami yang dapat diterapkan pada bidang pangan. Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli 2003 dan berakhir pada bulan Juni 2004. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Mikrobiologi dan Biokimia, Pusat Penelitian Bioteknologi (PPBIP AU), Institut Pertanian Bogor. Enzim kitosanase LH 28.38 dihasilkan dengan menginkubasikan Bacillus coagulans LH 28.38 pada suhu 55°C selama 7 hari pada media cair thermus. Setelah inkubasi selama 7 hari dilakukan pemisahan biomassa dengan cara sentrifugasi menghasilkan enzim yang telah bebas dari kultur se!. Enzim yang telah bebas dari kultur sel ini mempunyai aktifitas 0,089 U/ml dengan aktifitas spesifik sebesar 0,343 U/mg protein. Enzim yang telah bebas dari kultur sel diendapkan dengan menggunakan garam ammonium sulfat hingga mencapai tingkat kejenuhan 80 % menghasilkan presipitat. Presipitat dilarutkan ke dalam 50 mM buffer fosfat-sitrat pH 5,0 sampai volume 20 m!. Larutan enzim yang dihasilkan disebut enzim kasar. Enzim kasar ini mempunyai aktifitas 0,164 U/ml dan aktifitas spesifik 0,478 U/mg protein. Enzim kasar ini digunakan untuk menghidrolisis kitosan menjadi oligomer kitosan dengan aktifitas 0,164 U/mg kitosan. Oligomer kitosan dihasilkan dengan mereaksikan 14 ml soluble kitosan 0,5 % dan 7 ml enzim kasar LH 28.38 yang mempunyai aktifitas 0,164 U/mg kitosan pada suhu 55°C pada enam variasi waktu yaitu 30, 60, 90, 120, 150, dan 180 menit. Larutan tersebut kemudian dikeringkan menggunakanfreeze drying dan dilarutkan kembali ke dalam 8 ml larutan 50 mM buffer asetat pH 5,5. Larutan oligomer kitosan ini disebut larutan oligomer kitosan kasar. Larutan oligomer kitosan ini digunakan untuk uji antimikroba. Uji antimikroba dilakukan dengan menggunakan dua metoda yaitu metoda difusi agar dan metoda kontak. Uji antimikroba dilakukan terhadap empa[ bakteri uji yaitu Bacillus cereus, Eschericia coli, Pseudomonas aeruginosa, dan Staphylococcus aureus. Bakteri Bacillus cereus dan Staphylococcus aureus mewakili bakteri gram positif sedangkan bakteri Eschericia coli dan Pseudomonas aeruginosa mewakili bakteri gram negatif. Pada metoda difusi agar dilakukari pada tiga variasi pH yaitu 5,5 ,6,0 dan 7,0. Sebanyak 65 !!llarutan oligomer kitosan yang dihasilkan tiap variasi waktu hidrolisis, dimasukkan ke dalam sumur-sumur agar yang telah diinokulasikan kultur bakteri uji. Setelah inkubasi 24 jam, oligomer kitosan memberikan hasil positif terhadap keempat bakteri uji pada pH 5,5 dan 6,0, sedangkan pada pH 7,0 tidak menunjukkan aktifitas antimikroba terhadap keempat bakteri uji. Indek penghambatan terbesar untuk masing-masing bakteri Bacillus cereus, Eschericia coli, Pseudomonas aeruginosa, dan Staphylococcus aureus adalah 2,331 pada pH 5,5, 1,339 pada pH 6,0, 1,876 pda pH 6,0 dan 1,946 pada pH 5,5. Pada metoda kontak, 1
Keyword: 

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