Judul: Mempelajari aktifitas enzimatik serta identifikasi kapang dan khamir yang berperan dalam proses fermentasi tauco
Abstrak: Tema dari penelitian ini berkisar pada identifikasi kapang dan khamir yang berperan selama fermentasi tauco. Pengenalan identitas serta sifat-sifat mikroba yang berperan aktif akan membantu usaha perbaikan serta optimasi proses pembuatan tuco yang selama ini dikerjakan secara tradisional. Sebelum dilakukan identifikasi, isolat-isolat kapang dan khamir yang masing-masing diisolasi dari contoh kedelai yang telah selesai mengalami proses fermentasi kapang danfermentasi garam dikelompokkan berdasar kekuatan enzimatiknya. Pengujian aktifitas enzimatik yang dilakukan terhadap isolat-isolat kapang dari contoh kedelai yang telah selesai mengalami proses fermentasi kapang menunjukkan bahwa dari isolat kapang terdapat 7 24 isolat (29,2%) beraktifitas amilolitik kuat, 8 isolat (33,3%) beraktifitas amilolitik sedang dan 9 isolat (37,5%) memperlihatkan aktifitas amilolitik yang lemah. Dari hasil uji aktifitas lipolitik diketahui bahwa dari 24 isolat kapang yang diuji terdapat 16 isolat (66,7%) beraktifitas lipolitik kuat dan 8 isolat (33,3%) beraktifitas sedang. Tidak satu isolatpun menunjukkan aktifitas lipolitik lemah. Uji aktifitas proteolitik menunjukkan bahwa mayoritas dari 24 isolat yang diuji beraktifitas lemah. Hasil lengkapnya adalah: 3 isolat (12,5%) beraktifitas proteolitik kuat, 3 isolat (12,5%) beraktifitas proteolitik sedang dan 18 isolat sisanya (75%) beraktifitas proteolitik lemah. Sementara itu, dari 36 isolat khamir yang diuji aktifitas amilolitiknya, didapatkan 7 isolat (19,4%) beraktifitas amilolitik sedang dan 29 isolat (80,6%) sisanya beraktifitas amilolitik lemah (13 isolat diantaranya tidak menunjukkan aktifitas amilolitik sama-sekali…dst
Keyword: 

Judul: Mempelajari Perubahan Kimia, Enzimatis dan Mikrobiologi selama Fermentasi Kapang pada Proses Pembuatan Tauco
Abstrak: Tauco adalah suatu produk fermentasi kedelai berupa pasta yang benvarna kuningcolclat dengan citarasa yang khas. Proses pembuatan tauco terjadi dalam dua tahap, yaitu tahap fermentasi kapang dan tahap fermentasi garam. Selama fermentasi berlangsung baik fermentasi kapang maupun fermentasi garam akan terjadi penlbahan-perubahan pada komponen bahan baku pembent~~taku co. Perubahan ini disebabkan oleh adanya aktivitas berbagai enzim yang dihasilkan oleh mikroba yang berperan aktif selama proses fermentasi tersebut. Penelitian ini bert~ij~lanu ntuk rnempelajari perubahan kimia, enzimatis dan niikrobiologi selama fermentasi kapang pada proses pembuatan tauco secara tradisional. Bahan penelitian yang digunakan adalah kedelai kuning dan laru yang diperoleh dari pen~sahaanta uco cap Biruang Cianjur. Proses fermentasi dilalcukan selama 3 hari sampai spora tumbuh berwarna kehijauhijauan pada suhu 25 - 30 "C. Pengambilan sampel untuk analisa dilakukan setiap hari yaitu 0,1,2,3 hari dan setelah proses penjemuran. Sampel yang sudah diambil dimasukkan Ice dalam kantung plastik dan disimpan dalani freezer pada suhu F - 20 "C. Analisa total BAL dan pH langsung dianalisa pada hari pengambilan.
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