Judul: Skrining Senyawa Antimikrob Dari Berbagai Jenis Tubuh Buah Jamur Pelapuk Kayu
Abstrak: Jamur pelapuk kayu sudah lama dikenal sebagai Stunber makanan dan penghasil senyawa antimikrob. Beberapa penelitian sebelwnnya melaporkan bahwa ekstrak jamur pelapuk kayu berpotensi dalam menghasilkan senyawa antimikrob. Penelitian ini bertujuan untuk skrining adanya senyawa antimikrob dari ekstrak tubuh buah beberapa jamUl' pelapuk kayu yang aktif terhadap mikrob patogen yang dapat meI1)ebabkan penyakit pada manusia, yaitu ! Candido a/bieans dan dua galur Escherichia coli entcropatogen (E 12.A dan Rb 1.2). Jamur pelapuk kayu diperoleh dan beherapa tempat, seperti dari Kebun Raya Bogar; daerah Baranangsiang, Bogor; kampus IPD Baranangsiang, Bogor; dan Taman Nasional Pangrango, Cibodas. Dari tubuh buah jamur dilakukan isolasi dan Icemudian tubuh buah dikeringkan untuk mendapatkan herbarium. Selanjutnya tubuh buah diekstraksi dengan pelarut metanol untuk mendapat ekstraknya. Aktivitas elcstTak tubuh buah jamur terhadap mikrob uji (C olbicans dan Escherichia coli enteropatogen gatu.' E J 2.A dan Rb 1.2) diuji dengan menggunakan metode cakram kertas pada media padat. Untuk mengelahui adanya senyawa antimikrob yang dihasilkan jamur, maka semua ekstrak tubuh buah jamur tersebut terlebih dahulu diuji aktivitasnya terhadap B. slIbli!is sebagai mikrob kontrol positif Selama penelitian diperoleh 39 je!l.is jamur pelapuk kayu dan hanya 26 jenis dikoleksi sebagai herbarium. [solat yang diperoleh sebanyak 9 jenis isolat dan hanya 8 jenis tubuh buah yang berhasil diekstraksi untuk diuji aktivitas antimikrobnya. Sebagai tambahan 4 jenis jamur yang merupakan koleksi herbarium Laboratorium Mikrobiologi dan Biokimia PSIH. IPB juga diuji aktivitas antimikrobnya. Pengujian aktivitas ekstrak tubuh buah dengan
Keyword: 

Judul: Deteksi awal aktivitas antimikrob dari ekstrak tubuh buah lentinus sajor-caju LSC 8 dan L, squarrosulus LP9
Abstrak: Jamur umumnya dikenal sebagai bahan makanan oleh masyarakat, padahal ada juga kegunaannya yang lain misalnya sebagai sumber bahan baku obat dan bahan tambahan dalam industri makanan maupun kosmetik. Penelitian tentang adanya senyawa antimikrob dari Lentinus sajor-caju dan L. squarrosulus yang diisolasi dari miselium dan filtrat kulturnya telah dilaporkan. Pada penelitian ini dilakukan pengujian dari ekstrak tubuh buah kedua jamur tersebut terhadap bakteri Bacillus subtilis, Escherichia coli enteropatogen (EPEC), dan Xanthomonas campestris, serta cendawan Rigidoporus lignosus. Kedua mikrob yang terakhir masing-masing merupakan patogen pada tanaman kedelai dan karet. Metode yang digunakan untuk menguji senyawa antimikrob dari ekstrak tubuh buah ialah metode cakram kertas pada media padat untuk bakteri dan metode antibiografi pada media cair untuk R. lignosus. Hasil pengujian ekstrak tubuh buah kedua spesies Lentinus menunjukkan adanya aktivitas antimikrob yang ditandai dengan adanya hambatan pertumbuhan terhadap keempat mikrob uji yang digunakan. Rata- rata diameter zona hambatan yang dihasilkan oleh ekstrak tubuh buah L. sajor-caju dan L. squarrosulus terhadap B. subtilis masing-masing ialah 5,4 mm dan 5,8 mm. Rata-rata diameter zona hambatan yang dihasilkan oleh ekstrak tubuh buah L. sajor-caju terhadap galur EPEC D11.2, EPEC E12.A, EPEC 006.5, dan EPEC Rb1.2 masing-masing sebesar 10,7 mm, 7,9 mm, 7,1 mm, dan 7,9 mm, sedangkan ekstrak L. squarrosulus masing-masing sebesar 7,9 mm, 4,8 mm, 4,6 mm, dan 5,5 mm untuk galur EPEC yang sama yang disebut diatas. Rata-rata diameter zona hambatan yang dihasilkan oleh ekstrak tubuh buah L. sajor-caju dan L. squarrosulus terhadap X. campestris berturut-turut ialah 10,0 mm dan 6,9 mm. Pertumbuhan R. lignosus menjadi terhambat dengan semakin besarnya volume ekstrak tubuh buah Lentinus. Aktivitas hambatan pertumbuhan terhadap R. lignosus mencapai 100% pada media yang mengandung 60 µl ekstrak tubuh buah L. sajor-caju dengan konsentrasi 92,3% atau 40 µl ekstrak tubuh buah L. squarrosulus dengan konsentrasi 124,3%.
Keyword: jamur

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