Judul: Identifikasi Morfologi dan Molekuler Cendawan Penyebab Penyakit Daun Jabon Merah (Anthocephalus macrophyllus (Roxb.) Havil) asal Kendari.
Abstrak: Jabon (Anthocephalus macrophyllus (Roxb.) Havil) adalah jenis pohon cepat yang dapat dipanen pada umur sekitar 5-6 tahun dengan diameter batang sekitar 30 cm. Tegakan jabon memiliki kendala berupa serangan penyakit bercak dan hawar daun. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi cendawan penyebab penyakit bercak dan hawar pada jabon merah asal Kendari secara morfologi dan molekuler. Identifikasi morfologi dan mikroskopi dilakukan terhadap 4 isolat cendawan penyebab bercak daun dan 3 isolat penyebab hawar daun, dengan menggunakan buku kunci identifikasi untuk genus imperfect fungi. Identifikasi molekuler dilakukan setelah isolasi DNA dari isolat dengan metoda CTAB dilanjutkan dengan PCR menggunakan primer ITS 1 dan ITS 4, kemudian disekuensing. DNA barcoding berhasil mengidentifikasi 4 isolat penyebab bercak daun sebagai Curvularia geniculata (B2), Pseudopestalotiopsis theae (B4,B9), dan Curvularia aeria (B10). Tiga isolat penyebab hawar daun adalah Curvularia geniculata (H2), Lasiodiplodia pseudotheobromae (H4) dan Lasiodiplodia theobromae (H7). Analisa filogeni telah mengklasifikasikan fungi secara tepat menurut masing-masing genus. Barcoding gap antara jarak intra- dan inter-spesies yang tidak overlap menjadi penentu tingkat efektifitas lokus yang digunakan sebagai kandidat barcode. DNA barcoding dapat mengatasi keterbatasan identifikasi morfologi ketika konidia belum muncul.
Keyword: Anthocephalus, bercak daun, hawar daun, DNA barcoding

Judul: Identifikasi dan Uji Postulat Koch Cendawan Penyebab Penyakit Daun pada Jabon Merah (Anthocephalus macrophyllus (Roxb.) Havil).
Abstrak: Jabon merah (Anthocephalus macrophyllus (Roxb.) Havil) merupakan tanaman kehutanan yang dapat menggantikan sengon (Falcataria moluccana) karena memiliki keunggulan. Permintaan terhadap kayu jabon merah semakin meningkat, namun budidaya jabon merah masih terkendala oleh adanya serangan patogen penyebab penyakit daun. Serangan patogen ini dapat mengakibatkan kerusakan dan kematian bibit sehingga hal tersebut dapat merugikan secara ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi patogen penyebab penyakit pada jabon merah. Metode yang digunakan yaitu metode Postulat Koch dimana metode ini dimulai dari pengambilan sampel daun jabon merah yang memiliki gejala penyakit daun, isolasi, inokulasi dan analisis kejadian penyakit, reisolasi, dan identifikasi. Persentase kejadian penyakit yang tertinggi sebanyak 66.67% terdapat pada bibit yang diinokulasi dengan cara dilukai. Sementara, persentase keparahan penyakit yang tertinggi (9.16%) terdapat pada bibit yang diinokulasi tanpa pelukaan. Berdasarkan hasil identifikasi ditemukan sebanyak 2 cendawan patogen penyebab penyakit bercak daun yaitu Pestalotia sp. dan Rhizoctonia sp. Selain itu, ditemukan 6 cendawan patogen penyebab penyakit hawar daun yaitu Lasiodiplodia theobromae, Fusarium sp., Colletrotrichum sp., Marssonina sp., Gloeosporium sp. 1, Gloeosporium sp. 2.
Keyword: persentase kejadian penyakit, Postulat Koch, dentifikasi, jabon merah

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