Judul: Penapisan Mikrob sebagai Bioreseptor Biosensor Senyawa Polycyclic Aromatic Hydrocarbons Cemaran Minyak Ekosistem Hutan Mangrove.
Abstrak: Pencemaran minyak pada ekosistem hutan mangrove berpotensi mematikan tanaman mangrove melalui mekanisme gangguan ekskresi garam-garam. Matinya individu tanaman mangrove ini dapat mendegradasi kualitas dan kuantitas ekosistem hutan mangrove dalam jangka panjang. Pada tingkat pencemaran berat, keberadaan minyak dapat lebih mudah diketahui. Namun, pada tingkat pencemaran subletal, cemaran minyak ini tidak mudah teramati. Proses identifikasi pencemaran senyawaan hidrokarbon ini dapat dilakukan dengan metode konvensional. Namun, proses analisis ini membutuhkan waktu yang lebih lama, penggunaan solven organik yang signifikan, dan pengukuran secara ex situ. Perkembangan teknik deteksi yang mengakomodasi konsep-konsep green analytical chemistry (GAC) telah banyak dikembangkan. Dalam konsep ini, pengukuran analit tersebut diupayakan agar hemat energi maupun minimalisasi penggunaan solven. Salah satu teknik yang berpotensi dikembangkan adalah biosensor. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini akan dikembangkan model teknik pengukuran biosensor yang mampu mendeteksi kontaminan hidrokarbon secara in situ dengan sel-sel bakteri sebagai bioreseptor. Dalam penelitian ini, dikhususkan untuk menapis bakteri yang mampu merespons senyawaan hidrokarbon BTX, naftalena, dan antrasena khususnya; serta pendekatan pengukuran secara elektrokimia. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, telah ditemukan spesies bakteri yang berpotensi sebagai agen bioreseptor PAHs (Polycyclic aromatic hydrocarbons) dan BTX (benzene-toluene-xylene). Spesies bakteri tersebut adalah Pseudomonas aeruginosa dan Streptococcus sciuri, yang diisolasi dari cemaran minyak. Kedua isolat tersebut secara positif mampu membentuk biofilm, dan mendegradasi senyawa naftalena dan antrasena. Kedua isolat bakteri tersebut juga memiliki respon elektrokimia yang kuat untuk sampel benzena, toluena, xilena, dan premium berupa arus puncak (50-100 μA) pada tegangan 0.30-0.40 V. Sementara itu, naftalena-benzena dan antrasena-benzena memberikan arus yang lebih rendah (5-15 μA) pada tegangan (0.05-0.10 V). Dari hasil profil elektrokimia tersebut maka, mikrob tersebut berpotensi digunakan sebagai bioreseptor untuk pengukuran senyawaan hidrofobik secara elektrokimia. Kajian penguatan sistem imobilisasi, bioreseptor multi-spesies, dan validasi diperlukan untuk meningkatkan kinerja biosensor ini.
Keyword: elektrokimia, senyawa hidrokarbon, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus sciuri

Judul: Green Analytical Chemistry Concept: Measurement of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) Degradation Componds Electrochemically
Abstrak: Proses pemantauan senyawaan aromatik dan turunannya lazim dilakukan menggunakan metode konvensional yang mengandalkan ekstraksi sampel menggunakan solven. Proses analisis ini berpotensi menambah beban cemaran lingkungan dengan adanya penggunaan solven-solven organik. Oleh sebab itu, dicari alternatif pengukuran metode pengukuran lain yang dapat lebih mengurangi konsumsi solven organik dalam proses analisisnya. Salah satu paradigma yang dikembangkan dalam mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan prinsipprinsip green analytical chemistry (GAC) dalam proses analisis. Dengan pendekatan GAC telah dilakukan beberapa penelitian yang bertujuan mengevaluasi bioreseptor yang berpotensi digunakan sebagai bioreseptor biosensor. GAC adalah paradigma baru dalam dunia kimia analitik yang turut memberikan porsi penilaian dampak penggunaan suatu teknik pengukuran terhadap kualitas lingkungan hidup. Diharapkan dengan adanya informasi baru tentang bioreseptor ini dapat membuka peluang informasi baru pengembangan teknik biosensor ataupun beberapa hal yang terkait dengan penggunaan bioreseptor. Dalam penelitian ini digunakan dua macam bioreseptor, yakni enzim dan biofilm bakteri. Kedua bioreseptor dibandingkan kinerja analitiknya. Enzim yang digunakan dalam penelitian ini adalah PQQ-GDH (Pirolokuinon-kuinon glukosa dehidrogenase), sedangkan bakteri yang digunakan adalah Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus sciuri, dan Bacillus amyloliquifaciens. Pengamatan menggunakan enzim PQQ-GDH sebagai bioamplifikasi sinyal elektrokimia pada pengukuran katekol dan 1,2-dihidroksinaftalena, senyawaan model hasil degradasi PAHs secara elektrokimia menunjukkan peningkatan sinyal dapat dilakukan. Dengan demikian, enzim PQQ-GDH mampu berperan sebagai bioreseptor katekol dan 1,2-dihidroksinaftalena. Namun, saat dilakukan pengukuran secara bersamaan, terjadi distorsi sinyal yang mana efek dari 1,2-dihidroksinaftalena bersifat lebih kuat dan menetap. Akibatnya kinerja enzim GDH dan proses pengukuran menjadi sulit dilakukan kembali. Kedua senyawa ini memberikan respon potensial reduksi yang berbeda, sehingga mudah terbedakan pada profil voltametri. Selain itu, mikrob hasil isolasi dari limbah minyak juga diteliti. Tiga isolat bakteri yang telah teridentifikasi sebelumnya yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus sciuri, dan Bacillus amyloliquifaciens. Berdasarkan pengamatan aktivitas degradasinya ketiga isolat bakteri ini mampu mendegradasi senyawaan hidrofobik. Dan terpantau mudah Khusus pada pengamatan terhadap degradasi naftalena dan antrasena, diperlukan waktu selama 10 hari dengan kemampuan degradasi sekitar 70-80% pada media tanah steril dengan pengayaan berupa media garam mineral. Uji keberadaan enzim putatif oksigenase (NDO, naftalena dioksigenase; CAT23, katekol 2,3-dioksigenase) telah diupayakan, namun hasilnya belum vi memuaskan. Amplifikasi gen putatif hanya terjadi pada P. aeruginosa dan S. sciuri untuk enzim CAT23. Namun hasil uji balik secara in silico menunjukkan adanya perbedaan yang cukup signifikan antara hasil amplifikasi dengan target gen putatif pengkode enzim oksigenase. Isolat bakteri dibentuk dalam bentuk biofilm dengan film agarosa 1% yang ditumbuhkan pada SPCE, untuk mendeteksi beberapa senyawa turunan aromatik. Hasil pengamatan menunjukkan kinerja analitik yang cukup memadai, namun masih memiliki kekurangan mendasar di proses fabrikasi yang belum konsisten. Konsep GAC adalah suatu konsep yang baru dikembangkan, sebagai salah satu penyokong konsep pembangunan berkelanjutan (Agenda 20). GAC adalah turunan konsep green chemistry yang mana merupakan faktor komponen penyokong dari aspek teknologi untuk perbaikan kualitas ekologi. Secara umum, konsep GAC sudah semakin banyak diterapkan dalam laporan-laporan jurnal ilmiah. Namun, secara garis besar terdapat beberapa kendala dan tantangan yang perlu dihadapi praktisi pengembangan metodologi pengukuran. Salah satu faktor yang penting diperhatikan adalah trade off antara kekuatan kinerja analitik terhadap kualitas komponen penyusun metode. Hal yang sama juga ditemukan dalam penelitian ini, yakni biosensor enzim
Keyword: anthracene, catechol, cyclic voltammetry, GDH enzyme, linear sweep voltammetry, naphthalene, PCR, oxygenase, phenol, Staphylococcus sciuri, 1,2-dihydroxynaphthalene

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