Judul: Studi mikrobiologi dalam kerusakan teripang (Holothuria vacabunda)
Abstrak: Teripang sebagai salah satu hasil perikanan yang termasuk dalam filum Echinodermata dan kelas laut Holo- thuria, kurang dikenal oleh masyarakat Indonesia pada hal berpotensi sebagai bahan pangan Proses kerusakan teripang mentah dan komoditi ekspor. secara mikrobiologis belum banyak diketahui, oleh karena itu dilakukan peneli- tian yang bertujuan untuk mempelajari proses kerusakannya secara mikrobiologis. Analisis komposisi kimia yang dilakukan terhadap daging teripang mentah menunjukkan kandungan air 85.33%, protein 7.12%, lemak 0.15%, serat 0.08%, abu 3.0%, karbohidrat 4.40%. Diduga dan komposisi ini akan dapat berfungsi sebagai medium yang baik bagi pertumbuhan mikroba. Hasil analisis terhadap jumlah mikroba (TPC) pada teripang yang direndam dalam air laut dan larutan garam 5% diperoleh bahwa kedua perlakuan tidak menunjukkan perbedaan. kan busuk Secara mikrobiologis teripang mentah dikata- setelah 12 jam perendaman atau dengan jumlah mikroba (TPC) >5 didalamnya x 105 cru/g. Bakteri yang berperan sebagian besar bersifat halofilik ringan yang dapat tumbuh baik pada 5% garam dan tumbuh kurang baik pada 0%, 10%, dan 15% garam. Jumlah bakteri yang dapat bersifat patogen dilihat dari jumlah total Staphylococci, koliform, dan bakteri pembentuk histamin, masih jauh dibawah dosis yang dapat menyebabkan infeksi atau keracunan, masing-masing paling banyak ditemukan sejumlah 3.6 x 103 CFU/g, 3.3 CFU/g, dan 5.9 x 104 CFU/g. x 102 Jenis-jenis bakteri yang ditemukan dalam proses kerusakan teripang adalah Staphylococcus, Micrococcus, Bacillus, Corynebacterium, Lactobacillus, Flavobacterium, Pseudomonas, Acinetobacter, Moraxella, Vibrio, Escheri- chia, Enterobacter, Alcaligenes, Proteus, Klebsiella, Chromobacterium, dan Shigella. Bakteri yang tidak terdeteksi pada awal proses kerusakan adalah Lactobacillus, Moraxella, Klebsiella, Chromobacterium, sedangkan yang tidak terdeteksi setelah 24 kerusakan adalah Lactobacillus dan Shigella. dan Shigella, jam proses Bakteri-bakteri kerusakan yang ditemukan teripang mentah tersebut dalam sebagian bersifat gram negatif berbentuk batang dan proses besar umumnya bersifat proteolitik, fakultatif anaerob, serta beberapa jenis yang bersifat aerob, amilolitik, dan lipolitik.
Keyword: Holothuria vacabunda

Judul: Ekstraksi komponen antibakteri dari teripang Holothuria vacabunda dan pengujian aktifitasnya sebagai antibakteri
Abstrak: Teripang merupakan salah satu komoditas perikanan yang memiliki potensi besar untuk dijadikan sumber pangan karena selain dapat dibudidayakan juga memiliki kandungan nutrisi yang tinggi terutama proteinnya. Salah satu jenis teripang yang mempunyai nilai ekonomis penting adalah Holothuria vacabunda. Holothuria vacabunda juga menghasilkan senyawa bioaktif yang mampu menghambat dan membunuh mikroorganisme patogen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan gizi dari Holothuria vacabunda, menentukan kurva pertumbuhan dari bakteri uji, mendapatkan ekstrak senyawa bioaktif dari Holothuria vacabunda, serta pengujian aktivitas ekstrak sebagai antibakteri. Penelitian dilakukan dalam empat tahap yaitu, analisa proksimat, kultur bakteri uji, ekstraksi senyawa bioaktif Holothuria vacabunda, dan pengujian aktivitas ekstrak yang dihasilkan sebagai antibakteri. Uji proksimat Holothuria vacabunda meliputi uji kadar air, abu, protein, lemak, karbohidrat, lemak tak jenuh, dan kolesterol. Kadar yang dihasilkan masing- masing sebesar 9,71%, 12,16%, 71,63%, 5,09%, 1,41%, 38,40%, dan 3,165%. Data ini menunjukkan bahwa Holothuria vacabunda dapat dijadikan alternatif sebagai salah satu sumber makanan sehat dan perlu diteliti lebih lanjut. Bakteri uji yang terdiri dari Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Pseudomonas fluorescens, Vibrio damsela, Vibrio harveyi, Vibrio parahaemolyticus, dan Vibrio charcariae, ditumbuhkan dalam medium cair (Lampiran 2) dan diinkubasi pada shaker dengan kecepatan agitasi 90 rpm pada suhu kamar. Kurva pertumbuhan yang didapat dari masing-masing bakteri uji mengikuti fase adaptasi, fase log, fase penurunan laju pertumbuhan, fase stasioner, dan fase kematian. Ekstrak senyawa bioaktif dilakukan dengan metode Quinn yang telah dimodifikasi. Ekstraksi dilakukan secara berkesinambungan dengan menggunakan tiga pelarut uji, yaitu etanol, etil asetat, dan kloroform. Crude extract yang diperoleh dari 100 gr tepung daging teripang yang diekstraksi dengan etanol, etil asetat, dan kloroform adalah sebesar 1,9155 gr, 1,3874 gr, dan 0,7935 gr. Sedangkan crude extract yang diperoleh dari 54,5 gr tepung viscera teripang yang diekstraksi dengan etanol, etil asetat, dan kloroform adalah sebesar 1,9576 gr, 1,0848 gr, dan 0,9194 gr. Sebelum pengujian, masing-masing ekstrak diencerkan dengan pelarut uji. Jumlah pelarut uji dalam ekstrak daging Holothuria vacabunda yang diekstrak dengan etanol, etil asetat, dan kloroform adalah sebesar 1,9155 gr/1000 µl, 1,3874 gr/700 µl, dan 0,7935 gr/400 µl. Pelarut uji dalam ekstrak viscera Holothuria vacabunda yang diekstrak dengan etanol, etil asetat, dan kloroform adalah sebesar 1,9576 gr/1000 µl, 1,0848 gr/600 µl, dan 0,9194 gr/500 µl. Sedangkan jumlah pelarut uji dalam kloramfenikol adalah 1,9155 gr/1000 µl. Seluruh larutan tersebut...
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