Judul: Potensi Bahan Aktif Alami Sebagai Biosensor Pendeteksi pH dan Bahan Kimia Produk Pangan
Abstrak: Keamanan pangan menjadi syarat mutlak yang harus dipenuhi sebelum dikonsumsi manusia mengingat pangan merupakan kebutuhan yang tidak dapat lepas dari kehidupan sehari-hari. Semakin meningkatnya ilmu pengetahuan dan teknologi, maka pengolahan pangan pun menjadi berragam prosesnya, sehingga banyak industri pengolahan pangan seringkali menambahkan bahan tambahan pangan pada produk pangan untuk memperbaiki mutu, cita rasa, dan kualitas dari produk yang dihasilkan. Namun menurut hasil pengamatan di masyarakat ditemukan beberapa sampel pangan mengandung bahan tambahan pangan (BTP) melebihi ambang batas yang diizinkan (natrium benzoat, natrium nitrit, dan siklamat), bahan pengawet illegal (formalin, boraks), serta residu pupuk kimia. Bahan-bahan kimia tersebut jika terakumulasi dalam tubuh dapat menyebabkan beberapa gangguan kesehatan, salah satunya gejala karsinogenik sehingga perlu adanya pendeteksi bahan-bahan kimia tersebut secara mudah, murah, cepat, dan ramah lingkungan. Bahan aktif alami dari sumber bahan lokal seperti kurkumin, antosianin, klorofil, dan pigmen angkak merupakan bahan alam yang menghasilkan warna dengan spesifisitas tertentu. Kurkumin diekstrak dari kunyit (Curcuma longa L.), antosianin dari ubi jalar ungu (Ipomoea batatas L), klorofil dari daun suji (Pleomele angustifolia), dan pigmen merah angkak dari beras terfermentasi oleh Monascus sp. Tipe warna dari masing-masing bioaktif dapat memberikan respon yang berbeda terhadap bahan kimia produk pangan, namun bioaktif memiliki sensitivitas dan selektivitas terhadap kondisi lingkungan pH dan bahan kimia tertentu, sehingga perlu dilakukan seleksi dan pengujian selektivitas dan sensitivitas bahan aktif terhadap berbagai pH (2-13) dan bahan kimia tertentu. Hasil pengujian sensitivitas bioaktif terhadap pH 2-13 menunjukkan bahwa antosianin dan kurkumin menjadi bahan aktif terbaik sebagai biosensor pH karena memberikan perubahan warna yang unik dan signifikan dibanding klorofil dan pigmen merah angkak yang tidak memperlihatkan perubahan warna secara jelas. Antosianin sensitif pada pH 5-13 dan kurkumin sensitif terhadap pH 7-13 dan keduanya stabil pada pH asam. Selain sensitif terhadap pH, antosianin dan kurkumin juga memiliki sensitivitas terhadap bahan kimia tertentu. Antosianin sensitif terhadap natrium nitrit dengan sensitivitas deteksi berada pada kisaran 100- 2 500 ppm dan kurkumin sensitif terhadap boraks dengan sensitivitas deteksi berada pada kisaran 50-500 ppm. Selektivitas dan sensitivitas bahan aktif alami tersebutlah menjadi informasi dasar dalam pengembangan biosensor. Dengan demikian antosianin dan kurkumin berpotensi dikembangkan sebagai biosensor pendeteksi pH dan bahan kimia masing-masing untuk nitrit dan boraks.
Keyword: bioaktif, biosensor, boraks, natrium nitrit, perubahan warna, pH

Judul: Biosensor Elektrokimia berbasis Biofilm Pseudomonas sp. menggunakan Screen-Printed Carbon Electrode untuk Deteksi Senyawa Benzena
Abstrak: Benzena dikenal sebagai salah satu senyawa berbahaya yang tidak hanya mengganggu kesehatan tetapi juga dapat mencemari lingkungan. Pada umumnya deteksi benzena di lingkungan masih membutuhkan waktu analisis yang lama dan biaya yang mahal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengkaji kualitas sensor berbasis komponen biologis dari Indonesia untuk mendeteksi senyawa benzena dalam air. Benzena dioksigenase yang disekresi dari Pseudomonas sp. merupakan komponen biologis yang diimobilisasi pada Screen-Printed Carbon Electrode (SPCE) hingga membentuk biofilm. Enzim yang dihasilkan oleh bakteri akan mengoksidasi benzena. Optimasi dilakukan dengan melihat kinerja biosensor melalui variasi kerapatan bakteri, pH larutan, dan konsentrasi benzena. Data yang diperoleh diolah menggunakan software Minitab dengan response surface methode. Kondisi optimasi biosensor yaitu konsentrasi benzena 3 mM, kerapatan bakteri 1.4×1011 sel/mL, dan pH larutan 7.5. Data hasil optimasi selanjutnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja analitik biosensor. Parameter kinerja biosensor yang dievaluasi meliputi nilai linearitas rentang pengukuran 1-6 mM dengan persamaan y=21.593x+101.81dengan R2 = 0.9976. Limit deteksi dan limit kuantitas berturut-turut 0.2875 mM dan 0.9583 mM dengan sensitivitas metode 21.593 μA/mM. Evalusi kinerja biosensor terhadap senyawa garam penggangguberturut-turut adalah NaCl > CaCl2 > KCl > NH4Cl > MgSO4.7H2O = CaCO3. Nilai presisi menunjukkan bahwa metode biosensor secara elektrokimia dengan biofilm SPCE memiliki ketelitian sedang dengan nilai %SBR di bawah 5%, namun stabilitas biosensor bertahan hingga 35 hari. Hal ini menunjukkan imobilisasi sel Pseudomonas sp. berbasis biofilm pada SPCE berpotensi sebagai metode alternatif dalam pendeteksian benzena yang praktis, murah, dan dapat dikembangkan sebagai prototipe.
Keyword: benzene, biofilm, biosensor, dioksigenase, Pseudomonas sp., SPCE

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