Judul: Analisis Elektroforesis Enzim-enzim Kitilonik Dari Bakteri Termofilik Asal Manado
Abstrak: Produksi kitin diperkirakan 10 pangkat 10 - 10 pangkat 11 ton setiap tahunnya sehingga proses degradasi kitin merupakan hal yang penting uotuk mencegah penimbunan karbon dan nitrogen secara global. Degradasi kitin dapat dilakukan olelt organisme kitinolitik dengan melibatkan enzim kitinase. Organisme kitinotitik tennofil saat ini Iebih banyak digunakan untuk aplikasi dalam industri. Kawasan hidrotermal Tompaso,Manado merupakan salah satu tempat isolasi organisme tersebut. Mikroorganisme yang berhasil diisolasi dari kawasan iui diantaranya adalah Bacillus sp. 13.26 dan Bacillus Iichenifornris MB-2.
Keyword: 

Judul: Isolasi dan pemilahan bakteri termofilik penghasil kitinase dari Indonesia
Abstrak: Enzim merupakan biokatalis yang umumnya berupa protein dan terbagi dalam enam kelas, salah satunya adalah hidrolase. Enzim kitinase merupakan salah satu enzim hidrolase yang dapat mendegradasi senyawa kitin yaitu berupa polimer yang banyak terdapat di alam seperti Crustaceae, serangga dan beberapa jamur. Enzim kitinase yang bersifat tahan panas memiliki beberapa keuntungan dan ini menjadi alasan utama untuk memilih enzim dari bakteri termofil karena stabilitasnya yang tinggi dan resiko kontaminasinya dapat dikurangi. Enzim yang tahan panas umumnya dapat dihasilkan oleh bakteri yang termofil karena lingkungan hidupnya yang ekstrim panas, maka enzim yang dihasilkan juga tahan panas. Untuk itu dilakukan isolasi bakteri termofil yang berasal dari berbagai sumber air panas dan air kawah serta daerah lainnya di Indonesia. Isolasi dilakukan dengan cara menyebar sampel pada media termus modifikasi yang terdiri dari campuran MgSO4.7H2O 0,01%, K2HPO4 0,1%, NaCl 0,1%, (NH4)2SO4 0,7%, ekstrak khamir 0,2%, tripton 0,1% serta koloidal kitin 1%, ditambah agar 2%. Inkubasi dilakukan mulai dari suhu 55°C atau lebih tinggi untuk menyeleksi hanya mikroba termofil yang tumbuh. Isolat yang mampu memecah kitin ditandai dengan terbentuknya halo yaitu areal bening disekitar koloni. Isolat yang dapat memecah kitin selanjutnya digores kembali untuk dimurnikan, lalu disimpan dalam cryobuffer yang terdiri dari 0,5 ml buffer phospat 10 mM, 3,75 ml gliserol dan 20,75 ml H₂O. Isolat-isolat tersebut dipilih yang memiliki aktivitas kitinolitik tinggi dengan cara semikuantitatif berdasarkan indeks kitinolitik (IK) yaitu perbandingan diameter halo dengan diameter koloni. Dari hasil penyebaran sampel didapatkan 31 isolat yang dapat tumbuh pada suhu 55°C, dan 5 isolat yang dapat tumbuh pada suhu 60°C. Dari seluruh isolat tersebut diperoleh 7 isolat yang potensial. Ketujuh isolat tersebut dapat menibentuk halo setelah 1 hari yaitu K29-13, K29-14 dan K29-15 dengan IK 5,0; K29-10, K29-16 dengan IK 4,5; K29-8 dengan IK 4,0 dan K29-7 dengan IK 4,8. Ketujuh isolat tersebut lalu diuji secara kuantitatif dengan metode reduksi kitin. Bakteri yang potensial juga dikarakterisasi awal meliputi bentuk, gram, endospora, dan motilitasnya.
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