Judul: Analisis Elektroforesis Enzim-enzim Kitilonik Dari Bakteri Termofilik Asal Manado
Abstrak: Produksi kitin diperkirakan 10 pangkat 10 - 10 pangkat 11 ton setiap tahunnya sehingga proses degradasi kitin merupakan hal yang penting uotuk mencegah penimbunan karbon dan nitrogen secara global. Degradasi kitin dapat dilakukan olelt organisme kitinolitik dengan melibatkan enzim kitinase. Organisme kitinotitik tennofil saat ini Iebih banyak digunakan untuk aplikasi dalam industri. Kawasan hidrotermal Tompaso,Manado merupakan salah satu tempat isolasi organisme tersebut. Mikroorganisme yang berhasil diisolasi dari kawasan iui diantaranya adalah Bacillus sp. 13.26 dan Bacillus Iichenifornris MB-2.
Keyword: 

Judul: Studi kitinase dan kitin deasetilase termostabil dari isolat asal Manado
Abstrak: Bakteri termofilik penghasil enzim kitinase dan kitin deasetilase pada penelitian ini diisolasi dari beberapa daerah hidrotermal di Manado, yaitu daerah Tompaso, Karumenga, Likupang dan Lahemdong. Inkubasi dilakukan pada media thermus padat yang mengandung 2% kolodial kitin. Koloni kitinolitik positif ditunjukkan dengan adanya areal bening disekitar koloni dimana didapatkan 45 isolat kitinolitik positif, yang berasal dari daerah Tompaso. Dari keempat puluh lima isolat ini dipilih 5 isolat dengan indeks kitinolitik terbesar untuk karakterisasi lebih lanjut. Isolat-isolat tersebut adalah: 12.2, 13.5, 13.9, 13.26, dan 13.30. Kelima isolat tersebut digunakan untuk produksi kitinase dan kitin deasetilase lebih lanjut. Media yang digunakan adalah media thermus yang terdiri dari K2HPO4 0.1%, NaCl 0.1%, (NH4)2SO4 0.7%, MgSO4.7H2O 0.05%, ekstrak khamir 0.05%, tripton 0.1% dan koloidal kitin 0.5%. Waktu produksi enzim kitinase optimum adalah 24 jam dan waktu optimum produksi enzim kitin deasetilase adalah 72 jam. Enzim hasil produksi kemudian diendapkan dengan amonium sulfat sehingga didapatkan konsentrasi amonium sulfat optimum untuk aktivitas kitinase adalah 55% dan untuk kitin deasetilase 80%. Enzim hasil pengendapan amonium sulfat ini yang digunakan untuk karakterisasi enzim lebih lanjut. Suhu optimum enzim kitinase untuk isolat 12.2 adalah 80°C; 13.5 adalah 60°C; isolat 13.9 adalah 80°C; isolat 13.26 adalah 60°C dan isolat 13.30 adalah 55°C. pH optimum enzim kitinase isolat 12.2 adalah 8; isolat 13.5 adalah 7; isolat 13.9 stabil pada pH 7 sampai 8; isolat 13.26 pada pH 5 dan isolat 13.30 pH optimum pada pH 6. ...
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