Judul: Kestabilan produksi dan aktivitas antibiotik isolat aktinomisetes terselleksi dari rantepao, Tanah Toraja
Abstrak: Aktinomisetes merupakan bakteri Gram positif yang memiliki kemampuan memproduksi antibiotik. Telah dilakukan pengisolasian bakteri Aktinomisetes yang berasat dari tanah disekitar sumber air panas Rantepao, Tanah Toraja. Isolat tersebut menghasilkan senyawa antibiotik terhadap bakteri Gram positif dan bakteri Gram negatif.Penelitian ini bertujuan untuk menguji kestabilan dan aktivitas daya antibiotik dari 4 isolat Aktinomisetes terseleksi yaitu isolat kode 10, 26, 35, 41 sampai generasi kultur ke-10.
Keyword: 

Judul: Skrining Aktivitas Isolat Aktinomisetes Tanah Asal Indonesia Penghasil Antibakteri
Abstrak: Wabah baru akibat infeksi bakteri zoonosis terjadi hampir setiap tahun serta berdampak serius terhadap kesehatan manusia dan ekonomi global. Penanggulangan terhadap permasalahan ini dapat dilakukan dengan mencari alternatif antibakteri baru yang relatif mudah diperoleh di alam, berkhasiat, dan aman. Aktinomisetes adalah bakteri tanah yang diminati sebagai sumber antibakteri baru. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh isolat aktinomisetes berasal dari tanah di Indonesia yang menghasilkan senyawa antibakteri penghambat bakteri Salmonella Typhimurium InaCC B.283, Escherichia coli InaCC B.285, Staphylococcus aureus InaCC B.286 dan Bacillus subtilis InaCC B.289. Isolat aktinomisetes berumur 4 hari pada media ISP-2 diuji terhadap 4 bakteri uji. Setelah diinkubasi pada suhu 30°C selama 24 jam, semua isolat diamati dan diukur zona hambatnya yang ditandai dengan terbentuknya zona bening di sekitar potongan agar dan diukur. Pengujian terhadap 299 isolat memberikan hasil bahwa 48 isolat aktinomisetes dapat menghambat pertumbuhan bakteri uji. Dua isolat aktinomisetes yang reproducible membentuk zona bening pada 3 kali pengujian dan memiliki daya hambat terhadap keempat bakteri uji (spektrum luas) dipilih sebagai isolat untuk pengujian selanjutnya. Kandidat aktinomisetes InaCC A.234 dan InaCC A.413 dengan zona hambat terbesar, diinkubasi dalam medium produksi cair selama 2, 3, 4, 5, 6 dan 7 hari pada suhu ruang (28-30°C) untuk mengetahui waktu optimal produksi antibakteri. Hasil skrining bioassay filtrat menunjukkan waktu optimum produksi antibakteri kedua isolat yaitu pada hari ke-5. Prosentase indeks hambat isolat aktinomisetes InaCC A.234 diatas 70% dan InaCC A.413 diatas 80% pada dosis 30 μl, suhu inkubasi 37°C sebanyak 2 kali ulangan. Isolat aktinomisetes InaCC A.413 menunjukkan zona hambat lebih besar dibandingkan dengan isolat aktinomicetes InaCC A.234. Masing-masing isolat aktinomisetes diidentifikasi dengan menggunakan analisa gen 16S rRNA sebagai Streptomyces triostinicus (InaCC A.234) dan S. ginsengisoli (InaCC A.413).
Keyword: aktinomisetes, antibakteri, skrining

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