Judul: Potensi Bakteri Endofit Asal Tanaman Tembakau sebagai Agens Biokontrol Nematoda Puru Akar (Meloidogyne spp.).
Abstrak: Nematoda puru akar (Meloidogyne spp.) merupakan salah satu nematoda parasit penting pada berbagai jenis tanaman budi daya. Meloidogyne spp. memiliki kisaran inang yang luas, meliputi tanaman serealia, sayuran, kacang-kacangan, tanaman serat, buah-buahan, dan tanaman perkebunan, salah satunya adalah tembakau. Kehilangan hasil tembakau akibat serangan Meloidogyne spp. di dunia mencapai 6 juta US $ atau sekitar 14.7%. Berbagai teknologi pengendalian untuk menekan serangan Meloidogyne spp. telah dilakukan, seperti kultur teknis, mekanis, penggunaan varietas tahan dan senyawa kimia, seperti pestisida, namun belum mampu mengatasi sepenuhnya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan isolat bakteri endofit dari tanaman tembakau yang berpotensi sebagai pengendali Meloidogyne spp. dan pemacu pertumbuhan tanaman, serta memelajari mekanisme kerja bakteri endofit dalam meningkatkan ketahanan tanaman. Bakteri endofit diisolasi dari akar tanaman tembakau varietas Kemloko dan Prancak 95. Isolasi bakteri endofit dilakukan dengan metode sterilisasi permukaan menggunakan NaOCl 2% dan alkohol 70% yang kemudian ditumbuhkan pada media tumbuh TSA dan NA. Bakteri endofit yang berhasil diisolasi dari tanaman tembakau sebanyak 215 isolat. Hasil seleksi pengujian hipersensitif dan hemolisis terhadap isolat bakteri endofit menunjukkan sebanyak 80 isolat (37%) tidak berpotensi sebagai patogen tanaman dan tujuh isolat (8%) tidak berpotensi patogen terhadap mamalia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tujuh isolat bakteri endofit mampu memacu pertumbuhan benih tanaman tembakau sebesar 13-92% dan menyebabkan mortalitas juvenil 2 Meloidogyne spp. sebesar 45.7-95.2%. Hasil pengujian di rumah kaca menunjukkan perlakuan bakteri endofit baik isolat tunggal maupun campuran mampu menekan jumlah puru akar sebesar 80-97.9%. Hasil karakterisasi fisiologi ketujuh bakteri endofit menunjukkan kemampuannya dalam memroduksi enzim protease, pelarutan fosfat, fiksasi nitrogen dan memroduksi senyawa HCN. Hasil analisis total fenol menunjukkan bahwa perlakuan bakteri endofit TPT3.10 dan TK2n8, serta kombinasi (TPT2.1, TK2T11, TPT3.10) mampu meningkatkan total fenol tanaman dibandingkan dengan perlakuan yang tidak diberi bakteri endofit. Perlakuan aplikasi bakteri endofit terhadap tanaman tembakau mampu memproduksi senyawa kimia dengan konsentrasi relatif lebih rendah dibandingkan dengan tanaman yang tidak diaplikasi bakteri endofit. Hasil identifikasi gen 16S rRNA menunjukkan bahwa isolat TPT2.1 memiliki kemiripan dengan Proteus mirabilis strain T2CR, isolat TK2T11 terhadap Myroides odoratimimus strain IHB B 1337, dan isolat TPT3.10 terhadap Providencia vermicola strain Cucc1. Isolat bakteri endofit asal tembakau ini berpotensi sebagai agens biokontrol Meloidogyne spp.
Keyword: Nicotiana tabacum, mortalitas, senyawa pertahanan, total fenol

Judul: Bakteri endofit asal tanaman Tagetes sp. dan potensinya untuk pengendalian Meloidogyne spp. pada tanaman tomat
Abstrak: Nematoda puru akar (Meloidogyne spp.) merupakan salah satu nematoda parasit tumbuhan yang menyebabkan kerugian secara ekonomi pada pertanaman sayuran di dunia. Bakteri endofit berpeluang sebagai agens hayati yang potensial untuk pengendalian nematoda parasit tumbuhan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan bakteri endofit yang berasal dari tanaman Tagetes sp. yang berpotensi untuk pengendalian Meloidogyne spp. dan mengetahui pengaruhnya terhadap pertumbuhan tanaman tomat. Bakteri endofit diisolasi dari akar dan batang tanaman Tagetes sp. menggunakan metode sterilisasi permukaan dengan NaOCl 2% dan alkohol 70%, dan dikulturkan pada media tryptic soy agar (TSA). Isolat bakteri endofit diseleksi patogenisitasnya menggunakan uji hipersensitif dan uji agar darah untuk melihat keamanan hayatinya. Bakteri endofit yang terseleksi dilakukan uji pemacu pertumbuhan pada tanaman tomat. Isolat bakteri endofit terpilih dilakukan uji in vitro terhadap juvenil 2 Meloidogyne spp. dan diuji keefektifannya dalam penekanan puru akar pada tanaman tomat di rumah kaca. Hasil penelitian diperoleh sebanyak 184 isolat bakteri endofit yang berhasil diisolasi dari akar dan batang tanaman Tagetes sp. Hasil seleksi menunjukkan 14 isolat bakteri endofit yang berpotensi sebagai agens hayati yaitu tidak berpotensi sebagai patogen pada tumbuhan maupun mamalia. Hasil pengujian supernatan dari 14 bakteri endofit secara in vitro terhadap juvenil 2 Meloidogyne spp. mampu menyebabkan mortalitas berkisar antara 73%-93%. Hasil pengujian rumah kaca terhadap tiga isolat bakteri endofit terbaik yaitu AL21, AL44, dan AL53 mampu menekan jumlah puru akar berkisar antara 50%-74% dan meningkatkan pertumbuhan tanaman tomat hingga 32%
Keyword: bakteri endofit, Meloidogyne spp., Tagetes sp.

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