Judul: Deteksi dan Identifikasi Endobakteri dalam Hifa Rhizopus spp.
Abstrak: Banyak spesies Rhizopus (Rhizopodaceae, Mucorales) digunakan sebagai agens bio-industri. Laporan adanya endobakteri pada R. microsporus yang memproduksi toksin mendorong munculnya gagasan bahwa Rhizopus spp. agens bio-industri harus bersifat aman. Keamanan Rhizopus inokulan tempe berdasarkan keberadaan endobakteri belum diketahui. Oleh sebab itu, keberadaan endobakteri pada 7 strain Rhizopus spp. asal tempe, dan 4 strain Rhizopus spp. asal substrat lainnya diteliti. Satu strain Rhizopodopsis javensis dan satu strain Escherichia coli digunakan berturut-turut sebagai kontrol negatif dan kontrol positif. Keberadaan endobakteri dideteksi dengan dua cara, yaitu secara molekuler dan pewarnaan. Deteksi secara molekuler menggunakan metode PCR 16S rDNA dengan primer 10F dan 1541R. Konfirmasi dilakukan dengan pewarnaan LIVE/DEAD® Bacterial Viability Kit. Bakteri diidentifikasi secara molekuler melalui pendekatan filogenetik, berdasarkan metode Neighbour-Joining dan model p-distance pada MEGA 6 dengan endobakteri pada Mortierella elongata sebagai outgroup. Hasil penelitian menunjukkan satu kultur, R. microsporus IPBCC 13.1131 asal tempe dari Cilacap, Jawa Tengah, mengandung endobakteri. Adanya endobakteri terkonfirmasi dengan munculnya pendaran merah dan hijau dalam hifa, namun tidak ada endobakteri yang terdeteksi pada spora. Endobakteri ini diidentifikasi sebagai Curtobacterium sp. Adanya endobakteri Curtobacterium pada R. microsporus pertama kali dilaporkan. Metode deteksi ini dapat diusulkan menjadi salah satu prosedur jaminan mutu kualitas Rhizopus spp. agens bio-industri.
Keyword: Curtobacterium, endobakteri, pewarnaan, Mucorales, 16S rDNA

Judul: Identitas Berbasis Molekuler Galur-Galur Rhizopus Asal Tempe Segar dari Berbagai Daerah di Indonesia
Abstrak: Rhizopus Ehrenb. (Zygomycetes, Zygomycota) merupakan cendawan yang bernilai ekonomi penting karena kontribusinya pada berbagai aspek kehidupan manusia, seperti sumber suplemen makanan, enzim, dan agens bioteknologi industri. Oleh sebab itu, identitas dari galur-galur Rhizopus menjadi penting. Dalam 30 tahun terakhir, taksonomi dan identifikasi Rhizopus berubah dari pendekatan morfologi dan fisiologi ke pendekatan molekuler. Dengan pendekatan morfologi, Rhizopus dibagi dalam tiga grup, yaitu grup R. microsporus, grup R. oryzae, dan grup R. stolonifer. Pada tahun 2007, berdasarkan kombinasi morfologi, fisiologi, kompatibilitas sistem kawin, dan data molekuler, Zheng et al. mengenal 10 spesies Rhizopus dengan 7 varietas, yaitu R. americanus, R. arrhizus var. arrhizus, var. delemar, dan var. tonkinensis, R. caespitosus, R. homothallicus; R. microsporus var. microsporus, var. azygosporus, var. chinensis, var. oligosporus, var. tuberosus dan var. rhizopodiformis, R. niveus, R. reflexus, R. schipperae, R. stolonifer, dan R. sexualis. Pada tahun 2010, Abe et al. menerima delapan spesies Rhizopus versi Zheng et al. (2007) dengan menempatkan R. niveus sebagai sinonim R. delemar, R. sexualis dan R. americanus sebagai sinonim R. stolonifer, dan mempertahankan R. oryzae dengan melibatkan sekuen gen internal transcribed spacer (ITS) rDNA, gen aktin, dan gen translation elongation factor 1α (EF-1α). Kemudian pada tahun 2013, Dolatabadi et al. menggunakan konsep Genealogy Concordance Phylogenetic Species Recognition (GCPSR) dari gen ITS, aktin, dan EF-1α, sifat fisiologi termasuk suhu pertumbuhan maksimum, morfologi spora, uji tipe kawin, profil yang dihasilkan MALDI-ToF, dan ekologi, untuk mengevaluasi takson infraspesifik Rhizopus microsporus. Mereka menegaskan bahwa R. microsporus tidak dapat dibagi ke takson infraspesifik. Perubahan terbaru dalam sistematika Rhizopus ini mempengaruhi status taksonomi Rhizopus, termasuk Rhizopus dari tempe segar Indonesia. Dahulu Rhizopus di Indonesia diidentifikasi terutama dengan pendekatan morfologi dan sidik jari DNA. Pada tahun 1970, Dwijoseputro dan Frederick mengidentifikasi 4 spesies Rhizopus, yaitu R. oligosporus, R. oryzae, R. arrhizus, dan R. stolonifer pada tempe dan ragi tempe yang berasal dari Jakarta, Surakarta, dan Malang. R. oligosporus banyak dinyatakan sebagai inokulan tempe dari berbagai daerah di Indonesia pada tahun 2000-an, meskipun Schipper dan Stalpers pada tahun 1984 menempatkan oligosporus sebagai varietas dari R. microsporus. Pada sistem terkini, cara ini yang belum dapat mengidentifikasi Rhizopus secara tepat. Re-identifikasi Rhizopus asal tempe ini diperlukan untuk menunjang upaya standardisasi mutu tempe yang memerlukan inokulan dengan identitas yang tepat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi terkini, tentang taksonomi Rhizopus pada tempe segar di Indonesia. Sebanyak 36 galur Rhizopus spp. asal tempe segar yang berasal dari 26 lokasi di Indonesia diidentifikasi berdasarkan kombinasi dari ciri morfologi, fisiologi, dan analisis molekuler filogenetik berdasarkan sekuen gen ITS pada DNA ribosom dan gen EF-1α. Kultur murni diperoleh dengan cara mengambil hifa secara aseptik dan menginokulasinya pada medium potato dextrose agar (PDA), lalu diinkubasi pada suhu ruang. Kultur dimurnikan dan diperbanyak untuk kultur kerja, dan kultur stok. Kultur stok disimpan dalam medium trehalosa-gliserol pada suhu -80 oC. Galur Rhizopus hasil koleksi ini disimpan di Institut Pertanian Bogor Culture Collection (IPBCC), Departemen Biologi, FMIPA, IPB. Analisis molekuler dimulai dengan ekstraksi DNA dari massa miselium yang ditumbuhkan pada medium miring PDA selama 3 hari. Ekstraksi DNA dilakukan menggunakan DNA PhytopureTM Kit Extraction (GE Healthcare, Inggris) sesuai dengan protokol pabrik. Amplifikasi Polymerase
Keyword: elongation factor- 1α, Indonesia, internal transcribed spacer, Rhizopus, taksonomi, tempe

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