Judul: Eksplorasi, Seleksi, dan Identifikasi Mikrob Electricigens dari Ekosistem di Indonesia untuk Microbial Fuel Cell (MFC).
Abstrak: Microbial fuel cell (MFC) merupakan alat bioelektrokimia yang memanfaatkan proses metabolisme mikrob electrogens (disebut juga electricigens) untuk mengubah energi kimia menjadi energi listrik. Tren riset mengenai MFC terus meningkat setiap tahunnya seiring dengan meningkatnya perhatian akan berbagai isu lingkungan, seperti kebutuhan akan sumber energi yang dapat diperbaharui, remediasi lingkungan tercemar, pengolahan limbah cair, produksi listrik di daerah-daerah terpencil, dan sebagainya. Eksplorasi mikrob dari ekosistem di Indonesia untuk pengembangan MFC masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi mikrob electricigens yang bersifat fakultatif anaerob dari beberapa ekosistem di Indonesia untuk dikembangkan dalam MFC. Sebanyak 105 isolat bakteri electricigen fakultatif anaerob berhasil diisolasi dari tanah persawahan Banten, sedimen sungai, sedimen danau, sedimen detritus, serta limbah cair tahu. Seleksi awal berdasarkan morfologi koloni dan sifat Gram dilakukan terhadap ke-105 isolat tersebut, sehingga hanya 35 isolat yang diuji lebih lanjut dalam hal produksi voltase dan power density pada air-cathode mediatorless dual chamber MFC yang dipisahkan oleh membran Nafion 117®. Dari ke-35 isolat, tiga isolat di antaranya menghasilkan voltase dan power density tertinggi, yakni isolat SwB12, SwB43, dan SwBd2, dengan nilai voltase maksimum berturut-turut 442 mV, 602 mV, 450 mV, serta power density maksimum berturut-turut 39.35 mW/m2, 72.99 mW/m2, dan 40.79 mW/m2. Hasil identifikasi molekuler menunjukkan bahwa ketiga isolat tersebut adalah Acinetobacter baumannii, Staphylococcus saprophyticus, dan Micrococcus sp.
Keyword: alat bioelektrokimia, bakteri fakultatif anaerob, mediatorless dualchamber, energi renewable

Judul: Exploration and Efficiency Evaluation of Electrogenic Microbes Isolated from Sediment of Three Ecosystems in Indonesia for MFC (Microbial Fuel Cell)
Abstrak: Mikrob electrogen dengan aktivitas elektrokimia tinggi dan relatif stabil merupakan salah satu kunci pengembangan MFC. Eksplorasi mikrob electrogen dari ekosistem potensial di Indonesia masih sangat terbatas. Isolasi terhadap kelompok mikrob ini juga merupakan tantangan mengingat belum terdapat metode baku atau media isolasi khusus. Selain itu, untuk mendapatkan mikrob electrogen potensial sebagai biokatalisator MFC diperlukan evaluasi secara menyeluruh terhadap parameter produksi listrik maupun parameter efisiensi. Pemanfaatan data akuisisi/logger berbasis mikrokontroler dengan biaya murah akan sangat bermanfaat dalam proses evaluasi performa MFC, karena dapat mengukur/merekam data produksi listrik MFC secara kontinyu dalam interval waktu yang sempit. Sebanyak 72 isolat electrogen dengan kemampuan elektrokimia beragam (OCV 27-816 mV) berhasil diisolasi dari sedimen Ciseeng (18 isolat), sedimen Banten (31 isolat), dan sedimen Saguling (23 isolat). Sebanyak 17 isolat mampu menghasilkan OCV tinggi dan relatif stabil pada 0.6-0.8 V, namun dua isolat di antaranya berpotensi sebagai patogen kuat terhadap manusia/hewan (β-hemolisis). Evaluasi terhadap ESP32 dan Arduino UNO telah pula dilakukan; kedua mikrokontroler dapat menjadi alat monitor produksi listrik relatif murah pada berbagai penelitian MFC. Data logger berbasis kedua mikrokontroler memiliki rerata error absolut dan error relatif sebesar 0.85 mV dan 2.72% untuk ESP32, serta 1.21 mV dan 1.26% untuk Arduino UNO. Pada tahap penelitian selanjutnya, diperoleh tiga isolat terbaik dalam produksi listrik yaitu isolat KCf2, SBf13, dan LGf11. Ketiga isolat mampu menghasilkan output listrik tertinggi dan relatif stabil di antara semua isolat uji, hambatan internal yang relatif rendah, serta tidak mengalami fenomena power overshoot. Isolat KCf2 menghasilkan MPP 67.1 mW m-2, kepadatan arus (Imax) 333 mA m-2, hambatan internal (Rint) 175 Ω, efisiensi Coulombic (EC) 53.86% dan efisiensi energi (EE) 63.27%; SBf13 menghasilkan MPP 48.02 mW m-2, Imax 289.35 mA m-2, Rint 369 Ω, EC 83.36% dan EE 96.15%; LGf11 menghasilkan MPP 43.33 mW m-2, Imax 231.48 mA m-2, Rint 475 Ω, EC 75.59% dan EE 88.36%. Total voltase ketiga isolat tersebut pada empat reaktor MFC yang dirangkai seri mencapai 1.61 V (KCf2), 1.22 V (SBf13), dan 1.20 V (LGf11); telah/hampir menyamai sebuah baterei zinc-carbon (1.5 V) dan baterei Ni-Cd (1.2 V). Adanya fenomena voltage reversal (pembalikan tegangan) pada rangkaian seri merupakan tantangan lain pengembangan MFC, mengingat fenomena ini muncul karena faktor biologis yang relatif sulit dikontrol (dinamisnya metabolisme mikrob sebagai biokatalisator MFC). Pengembangan MFC untuk produksi listrik meniscayakan adanya upaya untuk menjawab tantangan berupa munculnya fenomena power overshoot, voltage reversal, atau current reversal, misalnya dengan power management system. Isolat-isolat dengan EC dan EE relatif tinggi di antara semua isolat yang diuji yaitu KCf14, SBf13, LGf11, KCf2, dan SBf30. Isolat KCf14 menghasilkan EC tertinggi, dan EE relatif tinggi, namun produksi listrik isolat ini relatif kecil. Sementara itu, nilai EC dan EE isolat KCf2 tidak terlalu berbeda secara signifikan dengan isolat KCf14 pada pemanfaatan glukosa 6 g l-1. Berdasarkan hasil evaluasi terhadap produksi listrik (metode fixed resistor maupun kurva polarisasi) dan parameter efisiensi (pada kadar glukosa 6 g l-1 maupun variasi kadar glukosa), diperoleh tiga isolat terbaik yaitu isolat KCf2 (99.15% homolog dengan Bacillus altitudinis AC11.2), SBf13 (99.65% homolog dengan Bacillus altitudinis SP3), dan LGf11 (99.29% homolog dengan Priestia megaterium EBCH17). Tiga isolat terbaik yang diperoleh dalam penelitian
Keyword: Bacillus, biokatalisator, mikrob elektroaktif, produksi listrik, sistem bioelektrokimia, Bacillus, biocatalyst, bioelectrochemical system, electricity production, electroactive microbe

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