Judul: Pengaruh Mikroorganisrne dari Kotoran Kuda dan Surfaktan pada Tanah Terkontaminasi Minyak Diesel
Abstrak: Kotoran kuda merupakan sumber mikroorganisme lokal yang dapat dimanfaatkan dalam penanganan limbah senyawa hidrokarbon. Melalui proses yang sederhana, mikroorganisme pendegradasi alami yang hidup di dalam kotoran , tersebut dapat diadaptasikan pada lingkungan yang tercemar untuk selanjutnya digunakan pada penerapan bioremediasi. Kotoran kuda juga kaya akan nutrien (terutama N, P dan K) yang mampu mendukung proses degradasi oleh mikroorganisme.
Keyword: 

Judul: Kajian kombinasi bakteri pada proses biodegradasi minyak diesel
Abstrak: Bioremediasi tanah terkontaminasi minyak bumi telah dilaporkan berhasil melalui penggunaan starter yang dikembangkan dari kotoran hewan dan indigenous mikroba di lapangan. Isolasi dan identifikasi bakteri pendegradasi minyak bumi dari kororan hewan menghasilkan tiga isolat terbaik yaitu Pseudomonas aeruginosa, Pseudomonas pseudomallei dan Enterobacter agglomerans yang mampu hidup pada media yang mengandung minyak bumi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengetahui pengaruh lama dan suhu penyimpanan isolat, (2) menentukan kombinasi isolat bakteri tersebut yang terbaik untuk mendegradasi minyak diesel, dan (3) mengukur proses biodegradasi minyak diesel pada skala laboratorium. Pada tahap awal, ketiga isolat tersebut dipelihara dan ditingkatkan kemampuannya dalam mendegradasi minyak bumi. Pemeliharaan dan pengujian kemampuan dalam mendegradasi minyak bumi dilakukan pada media Luria Bertani dan media selektif /minimal dengan penambahan 10 persen minyak diesel (v/v) sebagai sumber karbon atau target polutan. Pada periakuan penyimpanan ketiga isolat pada media dengan atau tanpa penambahan gliseroi pada suhu ruang dan 4-10 °C dalam refrigerator, menunjukkan bahwa ketiga isolat tersebut mampu bertahan hidup pada perlakuan tanpa gliserol pada suhu ruang selama empat minggu. Hal ini membuktikan bahwa ketiga isolat bakteri tersebut mampu bertahan hidup pada media yang mengandung 10% minyak diesel selama satu bulanan pada suhu ruang, sehingga hal ini memudahkan pada penyimpanan di lapangan atau selama transportasi. Berdasarkan pengujian proses biodegradasi minyak diesel, kombinasi bakteri Pseudomonas aeruginosa + Enterobacter agglomerans (PAEA) dan Pseudomonas pseudomallei + Enterobacter agglomerans (PPEA) menunjukkan bahwa kedua kultur tersebut pertumbuhannya tertinggi dibandingkan dengan kultur tunggal atau campuran tiga isolat. Pengujian proses biodegradasi minyak diesel oleh campuran bakteri Pseudomonas aeruginosa + Enterobacter agglomerans dan Pseudomonas pseudomallei + Enterobacter agglomerans menunjukkan bahwa proses biodegradasi minyak diesel melalui pembentukan berbagai asam lemak (C18 sampai Cs) dan asam organik sederhana terutama dalam bentuk asam butirat, dan akhirnya dimineralisasi menjadi gas CO2, CH4, dan CO. Biodegradasi minyak diesel melalui pembentukan asam lemak ini terjadi sebagai hasil oksidasi bertahap pada gugus metil terakhir pada rantai hidrokarbon n-alkana pada minyak diesel secara berkesinambungan.
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