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: Cendawan Penyebab Penyakit Daun Jabon (Anthocephalus cadamba) Asal Cianjur dan Yogyakarta.
Abstrak: Jabon (Anthocephalus cadamba) merupakan salah satu jenis pohon yang memiliki prospek tinggi untuk hutan tanaman industri. Permintaan pasar terhadap jabon mengalami peningkatan pada berbagai daerah di Indonesia, diantaranya adalah Cianjur dan Yogyakarta. Usaha budidaya jabon untuk memenuhi kebutuhan pasar telah banyak dilakukan, namun usaha ini memiliki kendala dengan adanya gangguan penyakit. Penyakit yang banyak menyerang jabon adalah penyakit daun yang disebabkan oleh cendawan. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan mampu mengidentifikasi jenis cendawan yang menyerang daun jabon asal Cianjur dan Yogyakarta serta mengamati morfologi cendawan penyebab penyakit tersebut. Langkah kerja dalam penelitian ini meliputi pemilihan isolat yang telah diuji secara Postulat Koch, pembuatan media, peremajaan, kemudian identifikasi yang meliputi pengamatan morfologi koloni secara mikroskopis dan makroskopis. Berdasarkan hasil identifikasi menunjukkan bahwa penyakit bercak daun pada daun jabon asal Cianjur disebabkan oleh Colletotrichum sp. dan Rhizoctonia sp.. Penyakit pada daun jabon asal Yogyakarta terdiri dari bercak yang disebabkan oleh Pestalotia sp., penyakit bercak berbentuk bulat kecil berwarna hitam disebabkan oleh Coniothyrium sp., dan penyakit bercak berbentuk bulat kecil berwarna hitam yang dikelilingi warna kuning (halo) disebabkan oleh Nigrospora sp..
Keyword: cendawan, identifikasi, jabon, penyakit daun

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