Judul: Isolasi khitosan dan aplikasinya sebagai zat antibakteri dengan model total plate count (TPC)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni sampai Oktober 2000 dilaboratorium Fisika Kimia dan Mikrobiologi Hasil Perikanan, Jurusan Teknologi Hasil Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. Univers Penelitian ini bertujuan mempelajari isolasi pembuatan khitosan untuk mendapatkan isolat khitosan yang baik sehingga diharapkan mampu dijadikan sebagai bahan antibakteri. Bakteri yang digunakan dalam penelitian ini adalah E. Coli yang didapat dari biakan murni dari laboratorium Mikrobiologi Hasil Perikanan. Dalam penelitian ini didapat bakteri dengan pengenceran jumlah 10 dan 107 dengan hasil 1.33X108 koloni/ml dan 4,7X108 koloni/ml. Khitosan yang digunakan sebagai zat antibakteri menggunakan metode Suptijah et al., (1992) dengan kandungan kadar air sebesar 8.67%, kadar abu 0.11%, kadar nitrogen 4.93%, derajat deasetilasi 81.51% dan viskositas 14.000,00 cps. Pengujian antibakteri menggunakan metode Total Plate Count (TPC) dengan menghitung bakteri yang ditumbuhkan dalam beberapa konsentrasi khitosan. Konsentrasi khitosan yang digunakan dalam pengujian antibakteri E. Coli ini adalah 150 ppm, 175 ppm, 200 ppm, 250 ppm dan kontrolnya adalah 0 ppm dan asam asetat 2%. Sedangkan metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) searah satu faktor dengan 6 perlakuan dan 2 ulangan. Sebagai perlakuan adalah konsentrasi khitosan dan faktornya adalah hari. Hasil pengujian aktivitas antibakteri hari ke-1 menunjukkan bahwa senyawa antibakteri dari khitosan dapat menghambat pertumbuhan bakteri E. Coli yaitu adanya penurunan jumlah koloni bakteri. Jumlah koloni bakteri...
Keyword: 

Judul: Mempelajari daya absorpsi khitin terhadap bakteri escherichia coli
Abstrak: Khitin adalah senyawa kimia berbentuk serat yang jumlahnya terbesar kedua di alam setelah selulosa. Khitin diperoleh melalui ekstraksi kulit udang dengan menghilangkan unsur protein (deproteinasi) dan mineral (demineralisasi). Pemanfaatan khitin begitu luas, meliputi berbagai bidang, seperti bidang industri, bidang kesehatan dan pengolahan pangan. Hal ini disebabkan oleh sifat-sifat khitin yang sangat menunjang penggunaannya. Salah satu sifat khitin adalah dapat mengabsorpsi senyawa disekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektifitas khitin sebagai bahan pengabsorpsi bakteri khususnya Escherichia coli. Oari sifat absorpsi ini diharapkan semakin memperluas penggunaan khitin dalam bidang kesehatan dan pemanfaatan enzim. Penelitian yang dilakukan meliputi penelitian pendahuluan dan " penelitian utama. Penelitian pendahuluan dilakukan untuk mendapatkan khitin dengan mutu yang baik. Perlakuan yang diberikan adalah perbedaan suhu pemanasan pada proses demineralisasi dan deproteinasi yaitu A1 (600 C) dan A2. (900 C). Oari hasil analisa mutu khitin yang dilakukan meliputi kadar air, kadar abu, kadar total nitrogen, dan derajat deasetilasi, akan ditentukan khitin dengan mutu yang terbaik yang digunakan pada penelitian utama. Penelitian utama bertujuan untuk mengetahui konsentrasi khitin terbaik yang mampu mengabsorpsi bakteri Escherichia coli. Perlakuan yang diberikan adalah perbedaan konsentrasi khitin yang digunakan yaitu 0% (B1), 0,5 % (B2), 1 % (B3), 1,5 % (B4), 2 % (B5), 2,5 % (B6) dan 3 % (B7). Parameter yang diukur untuk mengetahui daya absorpsi khitin tersebut adalah Nilai Optical Density (0.0) dan Jumlah Total Plate Count (TPC)....
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