Judul: Analisis Residu Metidation Dengan Metode Kckt Untuk Menentukan Tingkat Bioremediasi Pestisida Organofosfat Metidation Oleh Mikrob Indigenous
Abstrak: Salah satu upaya yang dilakukan untuk menjadikan lingkungan bersih dan bebas polutan adalah dengan teknik bioremediasi. Bioremediasi menggunakan rnikroorganisme merupakan salah satu dari beberapa teknologi penyehatan lingkungan yang ekonomis. Pada penelitian ini dilakukan pengujian bioremediasi menggunakan isolat bakteri indigenous dan isolat pembanding. Isolat bakteri indigenous yang digunakan berasal dari wortel dan bakteri pembanding yang digunakan adalah Bacillus thuringiensis 1337, Pseudomonas diminuta, P. pulida 1503, dan P. pUlido 1504.
Keyword: 

Judul: Analisis residu metidation dengan metode KCKT untuk menentukan tingkat bioremediasi pestisida organofosfat metidation oleh mikrob iIndigenous
Abstrak: Salah satu upaya yang dilakukan untuk menjadikan lingkungan bersih dan bebas polutan adalah dengan teknik bioremediasi. Bioremediasi menggunakan mikroorganisme merupakan salah satu dari beberapa teknologi penyehatan lingkungan yang ekonomis. Pada penelitian ini dilakukan pengujian bioremediasi menggunakan isolat bakteri indigenous dan isolat pembanding. Isolat bakteri indigenous yang digunakan berasal dari wortel dan bakteri pembanding yang digunakan adalah Bacillus thuringiensis 1337, Pseudomonas diminuta, P. putida 1503, dan P. putida 1504. Pada penelitian ini dilakukan analisis metidation dengan menggunakan kromatografi cair kinerja tinggi. Detektor yang digunakan adalah UV-254 nm dengan eluen asetonitril:air 7:3. Analisis metidation yang dilakukan pada percobaan ini menghasilkan pemulihan sebesar 73,85 % sedangkan untuk uji linearitas didapatkan nilai r adalah 99,45%. Pada pengujian bioremediasi dalam erlenmeyer dengan menggunakan isolat-3 (yang berasal dari wortel) dan isolat pembanding, tingkat pertumbuhan isolat-3 paling tinggi dibandingkan isolat pembanding. Tingkat pertumbuhan yang tinggi tidak selalu diikuti dengan tingkat degradasi yang lebih baik pula. Pada pengujian ini residu metidation terendah, yaitu 35,12 ppm ditunjukkan oleh P. diminuta. Untuk B. thuringiensis 1337, P. putida 1503, P. putida 1504, dan isolat-3 masing-masing memiliki residu metidation sebesar 35,61 ppm, 40,04 ppm, 45,71 ppm, dan 50,44 ppm. Potensi terbesar untuk mendegradasi metidation adalah P. diminuta disusul kemudian B. thuringiensis 1337, P. putida 1503, P. putida 1504, dan isolat-3. Pada pengujian bioremediasi dangan menggunakan fermentor oleh isolat-3 tingkat pertumbuhan bakteri lebih rendah dibandingkan pada erlenmeyer. Persentase hilangnya metidation pada erlenmeyer dengan inkubasi 288 jam sebesar 48,80%, sedangkan pada fermentor dengan inkubasi 168 jam sebesar 59,85%.
Keyword: bioremediasi, pestisida organofosfat, metidation, kromatografi cair, residu

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