Judul: Isolasi dan karakterisasi pektinase dari galur induk dan hasil mutasi aspergillus niger pada media cair kulit buah kopi
Abstrak: Pektinase merupakan enzim ekstraseluler yang mampu mendegradasi senyawa makromolekul pektin. Enzim ini dimanfaaatkan dalam industri jus buah dan sayuran, industri kembang gula, pengawetan kayu komersial dan dalam pengolahan kopi sebagai bahan penghilang lendir buah kopi. Produksi pektinase komersial umumnya menggunakan Aspergillus niger karena jenis kapang ini termasuk golongan GRAS (Generally Recognized As Safe). Hasil beberapa penelitian menunjukan bahwa A. niger merupakan penghasil pektinase yang potensial. Pektinase digolongkan menjadi dua kelompok besar, yaitu depolimerase dan pektinesterase. Depolimerase melakukan depolimerisasi dengan menguraikan ikatan a-1,4 senyawa pektin, dan secara umum dibedakan menurut jenis substrat (asam pektat, pektin atau oligo-D- galakturonat), jenis reaksi pemecahan (transeliminasi atau hidrolisa) dan pola degradasi (endo atau ekso). ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh mutasi dengan radiasi ultraviolet (UV) terhadap kemampuan produksi pektinase dari beberapa strain Aspergillus niger
Abstrak: Pektinase merupakan salah satu enzim komersial yang mempunyai nilai ekonomi tinggi dan telah diproduksi secara luas. Pektinase diproduksi oleh tanaman, mikroba, protozoa dan sedikit serangga, akan tetapi tidak terdapat dalam sel hewan. Pektinase dibagi menjadi dua kelompok besar yaitu depolimerase dan deesterase. Golongan depolimerase secara umum dibedakan menjadi tiga sub golongan berdasarkan jenis substratnya, yaitu pektin, asam pektat dan oligo-D-galakturonat. Jenis pemecahan yang dilakukan yaitu pemecahan transeliminasi dan hidrolisis. Sedangkan berdasarkan degradasi pektin baik secara acak (endo) atau dari rantai paling ujung (ekso). Penggunaan terbesar pektinase adalah dalam industri sari buah-buahan dan sayuran serta berperan pada fermentasi kopi. Lembaga FDA (Food And Drugs Administration) menggolongkan Aspergillus niger sebagai mikroorganisme GRAS (Generally Recognized As Safe). Pada industri pertanian yang menggunakan pektinase dibutuhkan karakteristik pektinase yang sesuai dengan kebutuhan untuk industri. Untuk itu diperlukan karakteristik pektinase yang dapat digunakan sebagai acuan untuk mengembangkan galur A. niger penghasil pektinase, Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan karakteristik mutan yang unggul hasil mutasi dengan radiasi ultraviolet. Selain itu juga untuk meningkatkan kemampuan produksi pektinase dari galur A. niger yang potensial pada fermentasi media cair dengan memanfaatkan substrat kulit buah kakao. Produksi pektinase dapat ditingkatkan melalui radiasi ultraviolet. Penelitian ini menggunakan teknik mutasi terhadap galur acuan L51 dari ITB. Tujuan perlakuan mutasi ini adalah untuk mendapatkan karakteristik dan pengembangan galur mikroba yang..
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