Judul: Produksi dan Karakteristik Dekstranase Asal Khamir Isolat Lokal untuk Mendegradasi Dekstran dalam Nira
Abstrak: Keberadaan dekstran dalam nira tebu merupakan permasalahan yang sangat krusial yang dialami oleh banyak industri gula dan menimbulkan kerugian besar. Penanganan dekstran melalui metode hidrolisis enzimatik menggunakan dekstranase sangat disarankan sebagai metode yang paling tepat karena lebih efektif dan ekonomis. Penelitian ini bertujuan memproduksi dan mengkarakterisasi dekstranase asal khamir isolat lokal untuk mendegradasi dekstran dalam nira. Penelitian ini diawali dengan seleksi isolat khamir secara kualitatif (pembentukan zona hidrolisis) dan kuantitatif (aktivitas enzim). Isolat terpilih selanjutnya dikarakterisasi koloni dan selnya kemudian diidentifikasi berdasarkan sekuen daerah ITS. Isolat yang telah teridentifikasi kemudian ditentukan fase pertumbuhan dan waktu untuk produksi enzim dengan aktivitas tertinggi. Berbagai jenis sumber karbon (glukosa, fruktosa, sukrosa, dekstran, dan nira tebu) sebanyak 3% dan sumber nitrogen (ekstrak khamir, pepton, urea, tripton, dan amonium sulfat) sebanyak 0.05% diseleksi untuk memproduksi dekstranase dengan aktivitas yang tinggi. Pengaruh pH (4,5,6,7,8), suhu C, dan kation (K+, Na+, Ca2+, Mg2+) terhadap aktivitas enzim juga diamati serta stabilitasnya. Untuk mengukur kinerja enzim, maka dekstranase diaplikasikan pada medium dekstran murni dan dekstran dalam nira pekat. Ketiga isolat khamir menunjukkan kemampuannya dalam menghasilkan dekstranase ekstraselular yang dibuktikan oleh terbentuknya zona hidrolisis. Hasil seleksi menyatakan bahwa isolat F4 adalah isolat terpilih dengan aktivitas maksimum enzim (1.53 U/mL) yang tercapai pada awal fase stasioner pada jam ke-12. Isolat menunjukkan karakteristik khas khamir dengan adanya vakuola di dalam sel dan keberadaan budding cell. Identifikasi molekular membuktikan bahwa isolat F4 berkerabat dekat dengan spesies Pichia kudriavzevii dengan tingkat kemiripan sebesar 99%. Produksi dekstranase tertinggi didukung oleh suplementasi glukosa sebagai sumber karbon dan kombinasi ekstrak khamir dan pepton sebagai sumber nitrogen bagi sel khamir. Enzim memiliki pH optimum 7 dan suhu optimum 3 C. Uji stabilitas enzim menunjukkan bahwa aktivitas enzim lebih il p h p n imp n n C. Kation Na+ berperan sebagai kofaktor enzim dengan meningkatkan aktivitas hingga 119% untuk konsentrasi 1 mM dan 110% untuk konsentrasi 5 Mm sedangkan K+ dan Ca2+ merupakan inhibitor enzim. Dekstranase dari isolat F4 dapat menghidrolisis dekstran dalam keadaan murni maupun campuran dalam nira pekat, namun dengan laju hidrolisis yang lebih rendah.
Keyword: aktivitas, dekstranase, khamir isolat lokal, produksi

Judul: Produksi dekstranase dari isolat bakteri B2
Abstrak: Dekstranase merupakan suatu enzim yang dapat meng hidrolisa ikatan a 1-6 glukosida. Dekstranase yang diproduksi oleh isolat bakteri B2 mulai dihasilkan pada awal proses produksi, tetapi pada saat produksi biomassa mulai menurun produksi dekstranase masih terus berlanjut. Ini menunjukkan bahwa pola pembentu- kan dekstranase dari bakteri B2 adalah campuran dari pola growth ascociated dengan non growth ascociated. Di samping itu pembentukan dekstranase terlihat lebih baik pada kondisi produksi biomassa yang tertekan. Dekstranase dari isolat bakteri B2 diproduksi secara optimum pada pH netral yaitu pH 7, 500 rpm, sumber nitrogen amonium sulfat dan sumber karbon, dekstran menghasilkan aktifitas sebesar 806,5 Unit/ml. Dekstran 1% sebagai sumber karbon tunggal menghasilkan aktifitas yang lebih baik dibanding jika menggunakan kombinasi dengan glukosa. Pengujian terhadap karakteristik dekstranase memperlihatkan bahwa enzim ini aktif pada kisaran pH 5,0-5,6 dan optimum pada pH 5,2. Suhu reaksi yang optimum 50° C.
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