Judul: Identifikasi dan Karakterisasi Enzim Pemecah Serat Ekstrak Neotermes dalbergia
Abstrak: Penyediaan pakan bagi peternakan non-ruminansia di Indonesia mempunyai masalah karena kandungan nilai gizi yang rendah (serat kasar tinggi dan protein rendab). Peningkatan daya cerna pakan dapat dilakukan melalui penambahan enzim hidrolisis. Rayap mengandung mikroflora di dalam ususnya yang memiliki potensi untuk menghasilkan kompleks enzim selulase dan hemiselulase.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi enzim protease pemecah keratin dari isolat termofil OB.p
Abstrak: Usaha untuk memperoleh mikroba sebagai penghasil enzim protease terus dilakukan mengingat kemudahan dibanding tumbuhan dan hewan yaitu pertumbuhan dan efisiensi waktu serta biaya. Dewasa ini, terjadi kecenderungan untuk memproduksi enzim tersebut dari mikroba-mikroba yang mampu bertahan dalam. lingkungan yang ekstrim seperti suhu yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah melakukan penapisan (screening) terhadap isolat- isolat Streptomyces sp. yang berasal dari tanah hutan di Kalimantan dan tanah gambut di Riau serta isolat-isolat yang berasal dari tanah kompos di Korea untuk memperoleh isolat termofil yang mampu memproduksi enzim protease pemecah keratin. Hasil penapisan terhadap Streptomyces sp. menunjukkan tidak satupun isolat di antara 10 isolat mampu bertahan hidup pada suhu tinggi. Dari 10 isolat asal Korea, satu isolat termofil terpilih (OB.p) selanjutnya digunakan untuk produksi dan karakterisasi enzim yang dihasilkan. Enzim protease pemecah keratin dari isolat termofil tersebut telah dikarakterisasi. Isolat ditumbuhkan dalam media yang mengandung keratin pada suhu 70°C. Dalam penelitian ini, sebagai sumber keratin digunakan tepung bulu ayam. Beberapa media yang diuji merupakan pengenceran dari media Luria Bertani yang ditambah keratin, yakni mengandung: (1) ekstrak khamir 0.5%, tripton 1%, NaCI 1% yang diencerkan 4 kali dengan akuades dan ditambah keratin 5%, (2) ekstrak khamir 0.5%, tripton 1%, NaCl 1% yang diencerkan 10 kali dan ditambah keratin 5%, buffer fosfat 5 mM, CaCl₂ 5 mM. pH media yang digunakan adalah pH 6 hingga 8. Aktivitas enzim diuji menggunakan metode Walter (1984) dengan menggunakan kasein dan keratin sebagai substrat. Media optimal yang digunakan untuk produksi enzim mengandung ekstrak khamir 0.5%, tripton 1%, NaCl 1% yang diencerkan 4 kali dan ditambah keratin 5% dengan nilai pH 8 selama 6 hari. Supernatan bebas sel diperoleh dengan cara mensentrifugasi dingin filtrat pada kecepatan 4000 rpm selama 30 menit. Ekstrak kasar enzim diperoleh dengan cara menambahkan amonium sulfat 50% (b/v) pada suhu rendah. Endapan enzim yang diperoleh disuspensikan kembali dalam buffer fosfat 0.02 M pH 7. Karakterisasi enzim yang dilakukan meliputi penentuan pH optimum, suhu optimum, pengaruh kation divalen, daya tahan panas enzim pada suhu optimumnya dan suhu yang lebih tinggi, pengaruh beberapa senyawa inhibitor dan penentuan berat molekul enzim. Enzim memiliki pH optimum 7 dan suhu optimum 55°C. Aktivitas enzim meningkat 2.3 kali dengan adanya penambahan 2 mM NiCl, dan 2.1 kali dengan penambahan 2 mM CoCl2. Aktivitas enzim dihambat oleh 1 mM MgCl2. Enzim ini tidak tahan panas pada suhu 55°C maupun 70°C. EDTA 1 mM sangat menghambat aktivitas enzim ini sementara penghambatan oleh PMSF 1 mM tidak sebesar penghambatan oleh EDTA 1 mM. Hasil SDS-PAGE terhadap ekstrak kasar maupun dialisat memberikan masing-masing 2 pita protein dengan berat molekul ekstrak kasar adalah 44.9 dan 35.4 kDa sedangkan pita-pita hasil dialisis berada pada berat molekul 55.7 dan 45.9 kDa. Kesemua pita ini menunjukkan aktivitas proteolitik seperti diperlihatkan pada analisis zimogram.
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