Judul: Kandungan Selenium Total dalam Bakteri Termofilik Terseleksi dari Sumber Air Panas
Abstrak: Bakteri termofilik merupakan mikroorganisme prokariotik uniseluler yang hidup di dalam sumber air panas yang banyak mengandung senyawa Selenium (Se), serta dapat menyerap dan mengakumulasi senyawa Se. Selenium di alam sebagian besar berada dalam bentuk toksik seperti selenat (SeO4 -2) dan selenit (SeO3 -2), namun bakteri termofilik mampu mengubah senyawa Se yang toksik ini menjadi tidak toksik, sehingga dapat dimanfaatkan di dalam tubuhnya. Senyawa Se yang terakumulasi pada bakteri ini sebagian besar dalam bentuk selenometionin. Sebanyak 16 isolat bakteri termofilik diseleksi dalam media heterotrof cair yang mengandung selenium dioksida (SeO2) 0.01%. Pertumbuhannya diukur dengan metode Spektrometri UV-Vis setiap 2 hari selama 2 minggu. Isolat terseleksi diperbanyak di dalam media yang mengandung natrium selenit (Na2SeO3) 1.0027 ppm dan dipanen dengan metode sentrifugasi. Pelet kemudian didestruksi, serta dihitung kandungan selenium total yang terakumulasi dengan metode Graphite Furnace Atomic Absorption Spectrometry (GF-AAS). Hasil penelitian uji ketahanan toksisitas SeO2 terhadap 16 isolat menunjukkan bahwa hanya 4 isolat yang dapat tumbuh baik, yaitu 14Ka dan 20K (berasal dari sumber air panas Kerinci) serta 22a dan 23a1 (berasal dari sumber air panas Rinjani). Kandungan Se total tertinggi dihasilkan oleh isolat dengan kode 14Ka sebesar 2.1378 mg dan isolat dengan kode 20K sebesar 1.0031 mg. Uji ANOVA dan uji lanjut Duncan menunjukkan bahwa penambahan Na2SeO3 1.0027 ppm memberikan pengaruh yang nyata terhadap Se yang terakumulasi dalam sel termofilik.
Keyword: 

Judul: Seleksi Khamir Lokal Penghasil Selenium Organik Asal Feses Sapi untuk Imbuhan Pakan Ternak.
Abstrak: Selenium (Se) merupakan mikromineral esensial, Se berperan dalam melindungi tubuh ternak dari paparan radikal bebas. Pemberian Se-organik dapat meningkatkan ketersediaan mineral dalam tubuh ternak sehingga daya serapnya tinggi. Khamir merupakan mikroorganisme yang berperan dalam menyerap dan mengakumulasi Selenium. Pemberian mineral dalam bentuk organik lebih efektif dibandingkan mineral anorganik sehingga dapat dilakukan penggantian pada mineral anorganik konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menyeleksi khamir dari isolat lokal yang berasal dari feses sapi sebagai penghasil selenium organik. Isolat dari kotoran sapi diseleksi dan diidentifikasi dengan uji mikroskopis, makroskopis, dan biokimia untuk menentukan genus isolat. Didapatkan empat isolat dengan kode FS 1, FS 3, FS 5, dan FS 6 dengan dugaan kuat isolat khamir berturut-turut yaitu genus Saccharomyces, Hansenula, Torulaspora, dan Candida. Isolat terpilih diberi perlakuan dengan penambahan natrium selenit (Na2SeO3) sebanyak 30 ppm, 45 ppm, dan 60 ppm yang kemudian dihitung menggunakan perhitungan Total Plate Counting (TPC). Isolat dengan nilai pertumbuhan terbaik yaitu FS 1 dengan jumlah koloni 1,53 x 1011 cfu mL-1 pada media tumbuh dengan konsentrasi Se 30 ppm. Khamir FS1 merupakan genus Saccharomyces yang dihitung kandungan Se-nya menggunakan metode GF-AAS yaitu sebesar 0,975 mg L-1. FS1 mampu tumbuh baik pada media yang mengandung Se, Cu dan Zn hingga konsentrasi 60 ppm.
Keyword: cow feces, isolation, local yeast selenium organic

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