Judul: Karakterisasi Bakteri Nitrifikasi Kolam Ikan Air Tawar di Kabupaten Cirebon, Jawa Barat.
Abstrak: Penurunan kualitas lingkungan perairan kolam ikan akibat akumulasi nitrogen anorganik berpengaruh terhadap respon fisiologis dan respon pertumbuhan biota budidaya secara langsung dan tidak langsung. Pencemaran lingkungan tersebut dapat diatasi melalui teknologi bioremediasi. Bioremediasi adalah salah satu metode yang diaplikasikan dalam penanggulangan pencemaran lingkungan dengan melibatkan aktivitas metabolisme mikroba yang mampu menurunkan konsentrasi nitrogen anorganik yang toksik dalam air tanpa mengganggu kehidupan ikan selama periode budidaya, dengan cara mengkondisikan proses oksidasi amonium menjadi nitrit (nitritasi) dan oksidasi nitrit menjadi nitrat (nitratasi) yang semua proses tersebut disebut sebagai nitrifikasi. Terkait dengan kajian terhadap mekanisme proses nitrifikasi tersebut, maka perlu dilakukan uji aktivitas terhadap mikroba yang terlibat di dalamnya. Penelitian ini bertujuan melakukan karakterisasi bakteri nitrifikasi kolam ikan air tawar di Kabupaten Cirebon, Provinsi Jawa Barat. Kelimpahan kelompok bakteri nitritasi (AOB) lebih tinggi dibandingkan bakteri nitratasi (NOB). Karakterisasi kedua kelompok bakteri dilakukan pada 18 isolat yang merupakan bakteri Gram negatif. Hasil seleksi aktivitas penurunan konsentrasi amonium dan nitrit menunjukkan bahwa isolat CRB 106 (AOB) dan isolat CRB 202 (NOB) merupakan isolat yang paling mampu menurunkan konsentrasi amonium dan penurunan konsentrasi nitrit. Pengujian kinetika oksidasi nitrit pada isolat CRB 202 menghasilkan laju maksimum (Vmaks) dan nilai Km sebesar 0.071 mM.jam-1 dan 0.010 mM.
Keyword: bioremediasi, kolam ikan, nitratasi, nitritasi, nitrogen anorganik

Judul: Struktur Komunitas dan Aktivitas Bakteri Nitrifikasi, Denitrifikasi, dan Nitrat Amonifikasi di Tambak Udang Sistem Intensif
Abstrak: Udang merupakan salah satu komoditas unggulan perikanan budidaya di Indonesia. Tambak udang sebagai suatu ekosistem memiliki senyawa nitrogen anorganik utama yang dapat terlarut dalam air, yaitu amonia (NH3), nitrat (NO3-), dan nitrit (NO2-). Permasalahan yang sering terjadi dalam pengelolaan tambak udang yaitu penurunan kualitas air dan sedimen yang disebabkan oleh akumulasi nitrogen anorganik. Kandungan nitrogen anorganik yang tinggi di ekosistem tambak menimbulkan dampak negatif. Senyawa amonia (NH3) dan nitrit (NO2-) dapat menyebabkan keseimbangan ekologi mikrob di dalam tambak terganggu. Upaya pelestarian ekosistem tambak terhadap hal tersebut dapat dilakukan melalui pengendalian mikroba beserta aktivitasnya dalam proses transformasi senyawa nitrogen anorganik. Penelitian ini bertujuan mengkaji struktur komunitas bakteri berdasarkan gen 16S rRNA dan gen fungsional melalui pendekatan metagenomik serta mengkaji aktivitas bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi dalam mentransformasi senyawa nitrogen anorganik. Sampel air dan sedimen diambil dari kolam tambak udang sistem intensif milik Balai Layanan Usaha Produksi Perikanan Budidaya (BLUPPB). Pengambilan sampel air dan sedimen dilakukan pada 2 jenis kolam yang berbeda perlakuan yaitu kolam dengan probiotik terpilih dan kolam dengan probiotik komersial (QuickPro dan Boster Biolacto). Pengambilan sampel air dilakukan pada saat umur pemeliharaan udang 0 hari, 15 hari, 30 hari, 45 hari, 60 hari, 75 hari, dan 90 hari. Di sisi lain, pengambilan sampel sedimen juga dilakukan pada saat umur pemeliharaan udang 0 hari, 30 hari, 60 hari, dan 90 hari. Parameter kualitas air dan sedimen meliputi senyawa nitrogen anorganik dianalisis sesuai prosedur APHA. Analisis kelimpahan bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi dilakukan menggunakan metode MPN. Isolasi bakteri dilakukan dari medium uji MPN yang positif. Isolat bakteri murni yang diperoleh dikarakterisasi morfologi koloni dan morfologi sel dengan pewarnaan Gram. Isolat murni diuji aktivitas oksidasi amonia dan reduksi nitrat. Isolat dengan aktivitas oksidasi amonia dan reduksi nitrat tertinggi dipilih untuk dianalisis kinetika aktivitas, diamati pola pertumbuhannya, dan diidentifikasi secara molekuler berdasarkan gen 16S rRNA. Di sisi lain, pendekatan NGS dilakukan untuk mengestimasi struktur komunitas mikroba berdasarkan gen 16S rRNA dan gen fungsional. Analisis kelimpahan gen 16S rRNA dan gen fungsional bakteri nitrifikasi, denitrifikasi, dan nitrat amonifikasi juga dilakukan dengan metode qPCR. Hasil analisis kelimpahan gen bakteri 16S rRNA dengan qPCR menunjukkan bahwa kelimpahan gen bakteri 16S rRNA dan nrfA untuk bakteri nitrat amonifikasi pada kolam probiotik terpilih signifikan lebih tinggi daripada kolam probiotik komersial selama masa pemeliharaan udang. Kelimpahan bakteri gen 16S rRNA pada kolam probiotik terpilih berkisar dari 2,11 ± 0,14 × 108 hingga 2,70 ± 0.38 × 108 salinan g sedimen-1, sedangkan pada kolam probiotik komersial dari 1,38 ± 0.26 × 108 hingga 1,87 ± 0.19 × 108 salinan g sedimen-1. Kelimpahan gen bakteri nitrat amonifikasi (nrfA) pada kolam probiotik terpilih berkisar antara 1,87 ± 0.17 × 105 hingga 2,51 ± 0.15 × 105 salinan gen sedimen-1, sedangkan pada kolam probiotik komersial dari 1,63 ± 0.14 × 105 hingga 2,12 ± 0.21 × 105 salinan gen sedimen-1. Struktur komunitas bakteri berdasarkan gen 16S rRNA pada sedimen tambak menunjukkan bahwa Proteobacteria merupakan filum yang paling melimpah di semua sampel dan menyumbang hingga persentase 33-43%, diikuti oleh Bacteroidetes (8,6-17,5%), Firmicutes (6,1-12,6%), dan Chloroflexi (6,1-12,1%). Secara umum, kelimpahan relatif dari filum Proteobacteria dan
Keyword: denitrification, NGS, nitrate-ammonification, nitrification, qPCR

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