Judul: Isolasi, Pemurnian Parsial dan Karakterisasi Katalase dari Neurospora crassa (InaCC F226)
Abstrak: Katalase termasuk kelas enzim oksidoreduktase yang berperan dalam pertahanan sel karena dapat menguraikan hidrogen peroksida menjadi oksigen dan air. Enzim ini banyak ditemukan pada tumbuhan, hewan, dan beberapa mikroorganisme. Enzim ini dapat dimanfaatkan sebagai biosensor, bioremediasi, bidang industri, biomedis dan Enzymatic Fuel Cell (EFC). Tujuan penelitian ini adalah mengisolasi, memurnikan, mengoptimasi terhadap suhu, pH, dan pengaruh ion logam serta mengarakterisasi (Km dan Vmaks) terhadap aktivitas katalase yang dihasilkan dari Neurospora crassa (InaCC F226). Media produksi katalase menggunakan media padat Potato Dextrosa Agar (PDA) dengan pemurnian menggunakan amonium sulfat dengan kejenuhan 20-80%. Amonium sulfat dengan kejenuhan 60% mampu mengendapkan protein katalase dengan aktivitas spesifik tertinggi sebesar 3339.82 U/mg, tingkat kemurnian 6.09 kali, protein total 0.920 mg dan rendemen 88.57%. Aktivitas katalase optimum pada suhu dan pH yaitu 400C dan pH 7.0. Ion logam yang berperan sebagai aktivator adalah Ca2+, Mn2+ dan Zn2+ sedangkan inhibitor adalah EDTA, Mg2+ dan Cu2+. Nilai Km dan Vmaks yang diperoleh sebesar 0.2384 mM dan 13.3156 s/mM.
Keyword: Catalase, Characterization, Enzyme purification, Neurospora crassa, Pemurnian enzim, Suhu katalase, Ph optimum, Pengaruh ion logam, Aktivitas katalase, Parameter kinetika katalase

Judul: Purifikasi Dan Karakterisasi Katalase Dari Isolat Lokal Kapang Neurospora Crassa Inacc F226
Abstrak: Katalase (hidrogen peroksida oksidoreduktase; EC1.11.1.6) merupakan kelompok oksidoreduktase yang berfungsi mengkatalisis reaksi perubahan hidrogen peroksida (H2O2) menjadi air dan oksigen. Aplikasinya yang luas, seperti pada industri pulp & paper, tekstil, farmasi, biosensor, bioremediasi dan pangan, menjadikan enzim ini prospektif untuk dikembangkan. Indonesia memiliki kekayaan mikrob yang melimpah dapat dijadikan sebagai sumber penghasil enzim ini. Oleh karena itu, perlu dilakukan eksplorasi terhadap isolat lokal dalam menghasilkan katalase. Penelitian ini bertujuan untuk produksi katalase dari isolat lokal kapang Neurospora crassa InaCC F226 pada media Vogel, pemurnian dengan gel filtrasi, karakterisasi enzim terhadap suhu, pH, logam, kinetika reaksi (Vmaks dan Km) dan prediksi jenis katalase berdasarkan berat molekulnya. Produksi katalase dilakukan dengan menumbuhkan Neurospora crassa InaCC F226 pada media Vogel selama 5 hari yang ditambah dengan 1,5% sukrosa. Biomassa yang diperoleh dilarutkan dalam 3% hidrogen peroksida, kemudian sel dilisis menggunakan sonikator. Enzim kasar yang terbentuk diendapkan dengan 60% amonium sulfat dan dilanjutkan dengan pemurnian menggunakan kromatografi gel filtrasi dengan matriks Sephadex G-75. Eluen Sephadex G-75 fraksi 16 merupakan puncak protein dengan aktivitas katalase tertinggi. Kemurnian katalase setelah pemurnian mencapai 10,7 kali dengan perolehan 21,7% dan aktivitas spesifik sebesar 1464,9 U/mg. Karakterisasi dilakukan dengan menggunakan fraksi amonium sulfat kejenuhan 60%. Aktivitas katalase Neurospora crassa InaCC F226 optimum pada pH 7, suhu 40oC, dan stabilitas katalase terhadap suhu diperoleh pada suhu 35oC dan 40oC yang diinkubasi selama 2 jam. Ion Fe+2 dan Ca+2 merupakan aktivator katalase sedangkan EDTA, Cu+2 dan Mn+2 bersifat inhibitor bagi katalase. Nilai Km dan Vmaks katalase Neurospora crassa InaCC F226 menggunakan substrat hidrogen peroksida berturut-turut adalah 8,8 mM dan 5,7 s.mM-1. Berat molekul katalase Neurospora crassa InaCC F226 adalah 59,4 kDa.
Keyword: Katalase, Neurospora crassa InaCC F226, karakaterisasi, purifikasi

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