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: Isolasi, Purifikasi, dan Karakterisasi Enzim Lakase (Lac) dari Jamur Cerrena sp. B.Md.TA.1.
Abstrak: ASEP HIDAYAT. Lakase (EC 1.10.3.2) adalah enzim oksidoreduktase yang menggunakan molekul oksigen untuk mengoksidasi berbagai macam senyawa aromatik. Saat ini lakase banyak dimanfaatkan dalam proses oksidatif, delignifikasi, bioremediasi, dan menjadi subyek penelitian yang menarik sebagai komponen biofuel cell. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi, memurnikan dan mengkarakterisasi lakase dari Cerrena sp. B.Md.T.A.1 yang diproduksi menggunakan media ampas sagu aren sebagai substratnya. Waktu optimasi produksi fungi terdapat pada hari ke-5.Ekstrak kasar yang diperoleh selanjutnya dimurnikan menggunakan ammonium sulfat dengan kejenuhan 0-20%, 20-40%, 40-60%, 60-80%. Fraksi 40- 60% memiliki aktivitas spesifik tertinggi yaitu sebesar 1742.28 U/mg, kemurnian 2.77 kali, nilai perolehan (yield) 13.497%. Lakase hasil pemurnian fraksi 40-60% kemudian dilakukan desalting menggunakan AKTA Start dan memiliki aktivitas spesifik sebesar 3069.74 U/mg, kemurnian 4.88 kali, nilai perolehan (yield) 1.29%. Lakase hasil desalting mencapai kondisi optimum pada pH 5.0 dan suhu 40°C. Penambahan ion logam Cu2+ dan Mn2+ dengan konsentrasi 1 mM dalam reaksi berperan sebagai aktivator, sedangkan Fe2+ dan NaN3 dengan konsentrasi 1 mM dalam reaksi berperan sebagai inhibitor. Nilai Km dan Vmaks hasil desalting adalah 0.069 mM dan 35.07 U/mL.
Keyword: ampas sagu, Cerrena sp, B.Md.T.A.1, pemurmian lakase

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