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: Biosensor Elektrokimia berbasis Biofilm Pseudomonas sp. menggunakan Screen-Printed Carbon Electrode untuk Deteksi Senyawa Benzena
Abstrak: Benzena dikenal sebagai salah satu senyawa berbahaya yang tidak hanya mengganggu kesehatan tetapi juga dapat mencemari lingkungan. Pada umumnya deteksi benzena di lingkungan masih membutuhkan waktu analisis yang lama dan biaya yang mahal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengkaji kualitas sensor berbasis komponen biologis dari Indonesia untuk mendeteksi senyawa benzena dalam air. Benzena dioksigenase yang disekresi dari Pseudomonas sp. merupakan komponen biologis yang diimobilisasi pada Screen-Printed Carbon Electrode (SPCE) hingga membentuk biofilm. Enzim yang dihasilkan oleh bakteri akan mengoksidasi benzena. Optimasi dilakukan dengan melihat kinerja biosensor melalui variasi kerapatan bakteri, pH larutan, dan konsentrasi benzena. Data yang diperoleh diolah menggunakan software Minitab dengan response surface methode. Kondisi optimasi biosensor yaitu konsentrasi benzena 3 mM, kerapatan bakteri 1.4×1011 sel/mL, dan pH larutan 7.5. Data hasil optimasi selanjutnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja analitik biosensor. Parameter kinerja biosensor yang dievaluasi meliputi nilai linearitas rentang pengukuran 1-6 mM dengan persamaan y=21.593x+101.81dengan R2 = 0.9976. Limit deteksi dan limit kuantitas berturut-turut 0.2875 mM dan 0.9583 mM dengan sensitivitas metode 21.593 μA/mM. Evalusi kinerja biosensor terhadap senyawa garam penggangguberturut-turut adalah NaCl > CaCl2 > KCl > NH4Cl > MgSO4.7H2O = CaCO3. Nilai presisi menunjukkan bahwa metode biosensor secara elektrokimia dengan biofilm SPCE memiliki ketelitian sedang dengan nilai %SBR di bawah 5%, namun stabilitas biosensor bertahan hingga 35 hari. Hal ini menunjukkan imobilisasi sel Pseudomonas sp. berbasis biofilm pada SPCE berpotensi sebagai metode alternatif dalam pendeteksian benzena yang praktis, murah, dan dapat dikembangkan sebagai prototipe.
Keyword: benzene, biofilm, biosensor, dioksigenase, Pseudomonas sp., SPCE

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