Judul: Aktivitas Antimikroba Sekresi Kulit Katak Merah (Leptophryne cruentata) dan Katak Pohon Jawa (Rhacophorus javanus).
Abstrak: Eksplorasi senyawa bioaktif amfibi terutama untuk spesies-spesies yang ada di Indonesia masih jarang dilakukan. Identifikasi jenis senyawa bioaktif yang dapat menghambat pertumbuhan jamur Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) bahkan beberapa mikroba, dapat menjadi dasar untuk pengembangan senyawa bioaktif untuk tujuan konservasi, menyediakan informasi mengenai senyawa bioaktif yang dapat digunakan untuk mekanisme pertahanan alami terhadap mikoorganisme dan juga untuk tujuan medis yang berguna bagi manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aktifitas senyawa bioaktif hasil sekresi kulit dua jenis katak endemik yaitu katak merah (Leptophryne cruentata) dan katak pohon Jawa (Rhacophorus javanus Penelitian dilakukan dari bulan Juni 2011 sampai dengan November 2011. Pengambilan sampel dilakukan di Taman Nasional Gede Pangrango, analisis laboratorium dilakukan di Departeman Biokimia Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor, Laboratorium Mikologi dan Laboratorium Bakteri Balai Besar Penelitian Veteriner Bogor. Metode yang digunakan untuk uji antimikroba menggunakan metode difusi sumur agar. Zona hambat diamati pada cawan petri setelah diberikan perlakuan yang merepresentasikan aktivitas antimikroba. Diameter zona bening di sekitar sumur yang berisi sampel sekresi diukur dan dibandingkan dengan diameter zona bening di sekitar sumur yang berisi kontrol positif dan kontrol pelarut. Diameter zona bening sampel sekresi lebih kecil dibandingkan diameter zona bening kontrol positif sehingga direkomendasikan konsentrasi sampel sekresi yang lebih tinggi untuk menghasilkan daya hambat seefektif kontrol positif. Penggunaan kontrol pelarut bertujuan untuk memastikan bahwa diameter zona hambat sampel sekresi yang dihasilkan bukan pengaruh dari pelarut, tetapi murni dari senyawa aktif dalam sampel sekresi tersebut. Pengukuran zona bening yang terbentuk di sekitar sumur menunjukkan bahwa kemampuan sekresi kulit katak Rhacophorus javanus lebih besar dibandingkan sekresi kulit katak Leptophryne cruentata untuk menghambat aktivitas bakteri Escherichia coli dan aktivitas bakteri Staphylococcus aureus. Hal ini berbeda dengan zona bening yang terbentuk di sekitar sumur pada media jamur Trichophyton mentagrophytes dimana kemampuan sekresi kulit katak Rhacophorus javanus lebih kecil dibandingkan sekresi kulit katak Leptophryne cruentata untuk menghambat aktivitas jamur Trichophyton mentagrophytes. Analisis senyawa yang terdapat dalam sampel, menggunakan alat GC-MS (Gas Chromatogaphy - Spektrometer Massa). Pemilihan sampel untuk analisis GC-MS berdasarkan kemampuan sampel dalam menghambat pertumbuhan mikroba yang diamati pada diameter zona bening terbesar untuk masing-masing katak. Senyawa sekresi kulit katak Rhacophorus javanus yang terdeteksi dengan instrumen ini antara lain amina, asam lemak, asam organik, steroid, alkana, vitamin E, alkohol, dan keton. Senyawa-senyawa yang terdeteksi pada sekresi kulit katak Leptophryne cruentata terdiri atas asam lemak, asam organik, amina, amida, alkana, alkohol, steroid, dan asam benzoat. Keberadaan amina pada kedua jenis...dst
Keyword: aktivitas antimikroba, sekresi kulit, Leptophryne cruentata

Judul: Keragaman Morfologi Aktinomiset Endofit Rhododendron spp. dan Penghambatannya Terhadap Bacillus cereus dan Candida albicans
Abstrak: Pengembangan potensi senyawa bioaktif baru dari metabolit sekunder yang dihasilkan mikrob termasuk aktinomiset endofit tumbuhan semakin berkembang, diantaranya dimanfaatkan sebagai senyawa antimikrob. Mikrob endofit termasuk aktinomiset diketahui dapat menghasilkan senyawa bioaktif yang sama dengan tanaman inangnya. Sebanyak 17 aktinomiset endofit Rhododendron telah berhasil diisolasi dari batang dan daun, serta dikoleksi di Laboratorium Mikrobiologi IPB. Penelitian ini bertujuan mengkaji keragaman morfologi aktinomiset endofit Rhododendron spp. dan kemampuan penghambatannya terhadap Bacillus cereus dan Candida albicans serta mengidentifikasi aktinomiset endofit terpilih berdasarkan gen 16S rRNA. Metode yang digunakan yaitu peremajaan dan karakterisasi isolat aktinomiset endofit, penapisan aktivitas antimikrob menggunakan Bacillus cereus dan Candida albicans, Aktinomiset endofit terpilih berdasarkan aktivitas antimikrob, diidentifikasi dengan cara mengisolasi dan mengamplifikasi gen 16S rRNA menggunakan primer 27F dan 16Sact1114R, serta menganalisis kekerabatannya dengan membandingkan sekuen gen yang sama dari galur-galur bakteri yang tersimpan di GenBank. Semua isolat aktinomiset endofit Rhododendron spp. menunjukkan keragaman morfologi miselia aerial dan penataan rantai spora dengan tipe yang beragam. Berdasarkan keragaman morfologi isolat aktinomiset endofit Rhododendron spp. memiliki karakter genus Streptomyces. Penapisan uji antimikrob terhadap B. cereus dan C. albicans sebanyak 17 isolat mampu menghambat pertumbuhan B. cereus, dan hanya 3 isolat yang dapat menghambat pertumbuhan C. albicans. Satu isolat menghasilkan daya hambat terhadap B. cereus dan C. albicans tertinggi yaitu isolat RJHB 2. Isolat RJHB 2 memiliki homologi sebesar 85% dengan Streptomyces fradiae NBRC 3439 berdasarkan identifikasi gen 16S rRNA.
Keyword: aktinomiset, antimikrob, Rhododendron spp., senyawa bioaktif

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