Judul: Karakterisasi Enzim Kitinase Termostabil Isolat Bacillus licheniformis MB-2 dari Tompaso, Sulawesi Utara Menggunakan Teknik Zimogram
Abstrak: Penggunaan enzim di industri saat ini menuntut tersedianya enzim yang memiliki ketahanan panas yang tinggi (termostabil). Kemampuan enzim untuk tetap stabil pada proses pemanasan menjadi hal yang penting untuk aplikasi enzim. Kitinase adalah kelompok enzim hidrolase yang dapat mendegradasi senyawa kitin yaitu polimer N-asetil-D-glukosamin yang dihubungkan dengan ikatan B-(1,4).
Keyword: 

Judul: Karakterisasi enzim kitin deasetilase termostabil dari isolat bakteri asal lahendong, Sulawesi Utara
Abstrak: Enzim kitin deasetilase banyak terdapat dalam beberapa cendawan dan serangga. Enzim ini mengkatalis proses hidrolisis ikatan N-asetamido pada kitin dan merubahnya menjadi kitosan. Kitosan yang diproduksi dengan prosedur termokimia, memiliki beberapa aplikasi di berbagai bidang seperti obat-obatan, bahan pangan kosmetik dan lain-lain. Penggunaan kitin deasetilase untuk mengkonversi kitin menjadi kitosan, berlawanan dengan penerapan prosedur kimia yang saat ini digunakan, menawarkan kemungkinan proses yang terkontrol, menghasilkan oligomer dan polimer kitosan yang diinginkan. Kecenderungan konsumen pengguna enzim saat ini adalah menggunakan enzim yang memiliki stabilitas tinggi terhadap suhu (termostabil). Karena beberapa keuntungan tersebut maka enzim-enzim pendegradasi kitin yang bersifat tahan panas berpotensi untuk dapat digunakan secara lebih luas dalam berbagai proses terutama proses yang memerlukan suhu tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkarakterisasikan enzim yang dihasilkan oleh isolat-isolat mikroorganisme asal Lahendong, Sulawesi, meliputi suhu optimal dan pH optimal enzim kitin deasetilase yang dihasilkan serta ketahanan enzim tersebut terhadap panas (heat stability). Penelitian mengenai karakterisasi enzim termostabil dari isolat bakteri asal Lahendong, Sulawesi Utara ini dilakukan bulan Juli-Agustus 2001 dan dilanjutkan lagi mulai bulan Februari-Oktober 2002, di Laboratorium Mikrobiologi dan Biokimia, Pusat Penelitian Bioteknologi (PPB/PAU), Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari penelitian pendahuluan yang meliputi isolasi mikroorganisme kitinolitik, pemilahan isolat potensial, waktu produksi serta ekstraksi dan penelitian utama yang meliputi karakterisasi enzim dan pengujian ketahanan enzim terhadap panas serta analisis mengenai jumlah protein dalam enzim dan analisis aktivitas enzimatiknya. Berdasarkan hasil isolasi mikroorganisme kitinolitik, dari 29 sampel awal yang berasal dari sumber air panas di Lahendong, Sulawesi Utara diperoleh 3 sampel yang mengandung isolat bakteri yang bersifat kitinolitik, dari isolasi lebih lanjut diperoleh isolat dengan indeks kitinolitik terbesar yaitu LH 1.22, LH 28.3, LH 28.8, LH 28.23, LH 28.24 dan LH 28.38 kemudian dari proses produksi pada keenam isolat tersebut diperoleh hasil bahwa isolat yang paling potensial adalah LH 28.3 dengan aktivitas relatif enzim kitin deasetilase sebesar 3,994 x 10 Unit/ml dengan waktu produksi optimal 4 x 24 jam. Hasil ekstraksi enzim menunjukkan bahwa penambahan amonium sulfat 50% menyebabkan aktivitas kitin deasetilase paling rendah pada supernatan isolat LH 28.3, yaitu 1,314 x 10 U/ml. Hasil karakterisasi enzim dari isolat LH 28.3 memiliki aktivitas yang tinggi pada suhu 55 dan 80°C dan dari hasil karakterisasi pH diketahui bahwa terdapat dua nilai pH optimal yaitu pH 6 (buffer sitrat) dan pH 8,5 (buffer borat). Sedangkan dari hasil pengujian ketahanan enzim terhadap panas diperoleh waktu paruh yang paling tinggi yaitu 406-407 menit (> 6 Jam) apabila diinkubasi pada suhu 55°C dengan pH 6 buffer sitrat
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