Judul: Biodiversitas dan karakterisasi senyawa antibakteri dari streptomyces sp.
Abstrak: Antibiotik adalah senyawa yang dihasilkan oleh mikroorganisme yang dapat membunuh atau menghambat pertumbuhan mikroorganisme lainnya. Berbagai antibiotik telah banyak digunakan dalam dunia kesehatan untuk melawan infeksi bakteri. Masalah yang timbul kemudian adalah munculnya galur- galur bakteri patogen yang resisten terhadap antibiotik tersebut. Beberapa galur Stapylococcus aureus dan Escherichia coli yang merupakan bakteri patogen pada saluran pernafasan dan pencernaan manusia ternyata multiresisten terhadap berbagai antibiotik. Streptomyces adalah salah satu mikroorganisme yang memiliki potensi menghasilkan senyawa antibakteri. Karena itu diperlukan penelitian-penelitian untuk mencari biakan-biakan unggul Streptomyces yang dapat melawan infeksi S. aureus dan E.coli. Penelitian ini bertujuan mempelajari biodiversitas Streptomyces asal Indonesia, melakukan penapisan isolat senyawa antibakteri yang berpotensi unggul menghambat pertumbuhan Enteropatogenic Escherichia coli (EPEC) dan S. aureus resisten ampisilin, dan menguji stabilitas ekstrak terhadap pH dan suhu. Isolat-isolat Streptomyces yang digunakan dalam penelitian ini memperlihatkan karakteristik warna yang berbeda-beda. Dari 117 isolat Streptomyces, 22 isolat (18,8%) menghambat EPEC D 15.10, 5 isolat (4,3%) menghambat S. aureus resisten ampisilin, dan 22 isolat (18,8%) menghambat keduanya. Ekstrak dari isolat 42-B-12 paling potensial untuk dikembangkan sebagai antibiotik karena masih memperlihatkan aktivitas hambatan cukup kuat terhadap EPEC dan S. aureus setelah mengalami pemanasan sampai suhu 121°C ( zona jernih 2,3-3 mm) dan stabil pada kondisi asam ( 4,5-6,5 mm).
Keyword: antibiotik

Judul: Eksplorasi Streptomyces sp. Penghasil Antibiotik dari Berbagai Ekosistem Unik di Indonesia
Abstrak: Ekosistem merupakan hubungan timbal balik antara makhluk hidup dengan lingkugannya. Hubungan ini bisa berupa mutualisme, parasitisme, komensalime, dan antagonisme. Antagonisme dapat menguntungkan bagi kehidupan manusia, karena dengan adanya antagonisme memungkinkan suatu jenis mikroorganisme menghasilkan zat antimikrob yang dapat menghambat pertumbuhan mikroorganisme jenis lain terutama yang bersifat merugikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ekosistem yang dihuni Streptomyces, mengetahui jumlah pada setiap ekosistem dan menganalisis potensi Streptomyces sebagai penghasil antibiotik. Terdapat dua ekosistem tanah yang mampu menghasilkan Streptomyces yaitu tanah kapur sebesar 42 dan tanah rizosfer akar bambu sebesar 32 Streptomyces. Berdasarkan uji potensi antibiotik terdapat enam isolat Streptomyces yang mampu menghambat pertumbuhan bakteri B. subtilis ICBB 8780 dan satu isolat yang mampu menghambat pertumbuhan E. coli ICBB 2810. Pengamatan uji daya hambat menunjukkan bahwa hanya ada satu isolat yang mampu menghambat pertumbuhan kedua bakteri patogen yaitu isolat Streptomyces B3D6, sedangkan persen pengmabtan tertinggi ditunjukkan pada isolat Streptomyces B3E4 terhadap bakteri patogen B. subtilis ICBB 8780 sebesar 54%.
Keyword: antibiotik, antagonisme, B. subtilis ICBB 8780, ekosistem, E. coli ICBB 2810, Streptomyces

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