Judul: Pengaruh Sumber Karbon Terhadap Aktivitas Bakteri Pelarut Fosfat Dari Isolat Tanah Bukit Bangkirai, Kalimantan Timur
Abstrak: Kebakaran hulan dapat membunuh mikrob tanah atau secara tidak langsung mengubah bahan organik tanah. Efek kcbakaran hutan terhadap pcrubahan komunitas mikrob dapat dipelajari melalui jumlah mikrob, pertumbuhan bakteri (biomassa), dan aktivitas enzim fosfomonoesterase (PMEase). Sampcl tanah yang digunakan untuk isolasi bakteri iatah tanah lapisan alas hutan alami (KH2). hutan terbakar (LDF5), bulan sangat terbakar (HDB2), dan tanah butan alang-alang (ISC), yang diambil dari Bukit Bangkirai. Kalimantan Timur. Media Pikovskaya yang digunakan terdiri atas delapan macam variasi, yang dibagi menjadi dua kelompok besar, yaitu media Pikovskaya yang menggunakan fenilfosfat (PP) dan Cal(po"h (CaP) sebagai sumber fosfatnya. Oari kelompok besar tersebut, masing-masing dibagi berdasarkan sumber karbon, yaitu (1) sebagai pembanding, digunakan glukosa sebagai sumber karbon (PPI, CaPl), (2) mcoggunakan xHosa (PP2, CaP2), (3) manosa (PP3, CaP3), dan (4) arabinosa (PP4, CaP4). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh sumber karbon terbadap pertumbuhan bakteri, pH dan aktivilBs enzim fosfomonoesterase. Tanab bulan a1ami mempunyaijumlab populasi mikrob yang tinggi, yaitu 4.6Ox I 07 jumlah koloni/g tanah. Enzim PMEase mempunyai
Keyword: 

Judul: Pengaruh sumber karbon terhadap aktivitas bakteri pelarut fosfat dari isolat tanah bukit bangkirai, Kalimantan Timur
Abstrak: Kebakaran hutan dapat membunuh mikrob tanah atau secara tidak langsung mengubah bahan organik tanah. Efek kebakaran hutan terhadap perubahan komunitas mikrob dapat dipelajari melalui jumlah mikrob, pertumbuhan bakteri (biomassa), dan aktivitas enzim fosfomonoesterase (PMEase). Sampel tanah yang digunakan untuk isolasi bakteri ialah tanah lapisan atas hutan alami (KH2), hutan terbakar (LDF5), hutan sangat terbakar (HDB2), dan tanah hutan alang-alang (ISC), yang diambil dari Bukit Bangkirai, Kalimantan Timur. Media Pikovskaya yang digunakan terdiri atas delapan macam variasi, yang dibagi menjadi dua kelompok besar, yaitu media Pikovskaya yang menggunakan fenilfosfat (PP) dan Ca3(PO4)2 (CaP) sebagai sumber fosfatnya. Dari kelompok besar tersebut, masing-masing dibagi berdasarkan sumber karbon, yaitu (1) sebagai pembanding, digunakan glukosa sebagai sumber karbon (PP1, CaP1), (2) menggunakan xilosa (PP2, CaP2), (3) manosa (PP3, CaP3), dan (4) arabinosa (PP4, CaP4). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh sumber karbon terhadap pertumbuhan bakteri, pH dan aktivitas enzim fosfomonoesterase. Tanah hutan alami mempunyai jumlah populasi mikrob yang tinggi, yaitu 4,60x10 jumlah koloni/g tanah. Enzim PMEase mempunyai aktivitas tertinggi pada media yang menggunakan arabinosa sebagai sumber C, baik pada media dengan sumber fosfat Ca3(PO4)2 maupun fenilfosfat (PP4, CaP4). Aktivitas masing-masing sebesar 2,2687x10 dan 2,2663x10 µmol p-nitrofenol/ml enzim/menit, dengan waktu inkubasi I hari dan pada pH 4,919 dan 5,432. Pada media yang sama bakteri juga memiliki pertumbuhan biomassa terbesar, dengan kemampuan menggunakan arabinosa sebagai sumber C sampai dengan 690,90 dan 849,70 mg/l. Nilai Ke dan Vimaks pada penambahan fenilfosfat dan arabinosa, lebih besar daripada glukosa, yaitu sebesar 51,1051 mM dan 13,8122x10 µmol p-nitrofenol/ml enzim/menit, sedangkan nilai K dan Vuks pada penambahan Ca, (PO4)2 dan arabinosa mendekati sama dengan glukosa, yaitu 13,0888 dan 1,4227x103 µmol p-nitrofenol/ml enzim/menit.
Keyword: 

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