Judul: Analisis Pertumbuhan, Morfologi, dan Kualitas Tanaman Hias Krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) Hasil Induksi Mutasi.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pertumbuhan, morfologi, dan kualitas tanaman hias krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) hasil induksi mutasi. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari hingga bulan September 2011 di Desa Nongkojajar, Pasuruan, Jawa Timur. Percobaan menggunakan rancangan kelompok lengkap teracak (RKLT) dengan perlakuan faktor tunggal, yaitu varian hasil induksi mutasi. Varian yang digunakan merupakan hasil induksi mutasi melalui radiasi sinar gamma (0 dan 20 Gy) dan melalui perendaman dalam EMS 0.77% (0, 105, 120 menit). Varian yang digunakan, yaitu PN 0 (kontrol), PN 20, DR 0 (kontrol), DR 20, PA 0 (kontrol), PA 105, PA 120, CDK 0 (kontrol), CDK 105, dan CDK 120. Penelitian dilaksanakan pada generasi M2V1 dan M2V2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa respon pertumbuhan tinggi tanaman dan jumlah ruas batang terhadap induksi mutasi pada generasi M2V1 memiliki pola linier negatif, sedangkan pada generasi M2V2 memiliki pola kuadratik. Pengamatan kualitas bunga pada kedua generasi menunjukkan bahwa terjadi penurunan kualitas bunga pada generasi M2V2 dibandingkan pada generasi M2V1. Meskipun demikian, induksi mutasi tidak mengakibatkan perubahan pada periode kesegaran bunga dalam vas (vase life). Induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% menghasilkan lebih banyak variasi dibandingkan induksi melalui radiasi sinar gamma. Beberapa varian hasil induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% mengalami perubahan morfologi daun, yaitu berbentuk hati dan variegata. Induksi mutasi melalui radiasi sinar gamma hanya menghasilkan daun variegata. Beberapa varian hasil induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% memiliki bunga pita berbentuk tunggal dengan variasi jarum, dan berbentuk tunggal dengan variasi dayung. Variasi warna bunga pita tujuh varian hasil induksi mutasi yang dihasilkan diantaranya adalah mimosa, wine red, ruby red, dan rose. Pengamatan terhadap jumlah stomata dan jumlah kloroplas dalam sel penjaga menunjukkan kecenderungan tidak berbeda nyata.
Keyword: 

Judul: Induksi mutasi krisan (Dendranthema grandiflora tzvelev) melalui iradiasi stek pucuk
Abstrak: Penelitian bertujuan (1) mendapatkan dosis iradiasi sinar gamma yang optimum pada stek pucuk krisan untuk menginduksi mutan. (2) meningkatkan keragaman genetik krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) dan (3) mendapatkan mutan krisan yang potensial untuk dijadikan sebagai bahan pemuliaan tanaman krisan lebih lanjut. Percobaan dilakukan di Badan Tenaga Nuklir Nasional (BATAN), Pasar Jum'at, Jakarta Selatan dan Instalasi Tanaman Hias Cipanas (INLITHI Cipanas). Percobaan dilaksanakan mulai bulan Agustus 1999 sampai Agustus 2000. Penelitian menggunakan percobaan faktorial dengan rancangan dasar Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan dua faktor perlakuan. Faktor pertama adalah genotipe krisan, terdiri atas tujuh taraf yaitu klon 7.1, Saraswati, Sekartaji, Retno Dumilah, Dewi Sartika, Kartini, dan klon 100.1. Faktor kedua adalah dosis iradiasi, terdiri atas lima taraf, yaitu: 0 Gy, 10 Gy, 20 Gy, 30 Gy, dan 40 Gy. Percobaan tersusun dari tiga tahap. Tahap I terdiri atas 35 kombinasi perlakuan dengan 4 ulangan, setiap ulangan terdiri atas 5 stek pucuk berakar. Sedangkan pada tahap II dan tahap III tersusun dari kombinasi perlakuan yang disesuaikan dengan kemampuan masing-masing individu tanaman induk dalam menghasilkan tunas aksilar. Pengamatan dilakukan secara visual dan terukur pada tanaman induk pasca perlakuan iradiasi serta pada peubah utama (persentase jumlah tanaman hidup, jumlah tunas aksilar yang dapat distek, persentase stek berakar, jumlah akar, panjang akar, tinggi tanaman, jumlah daun, persentase mutan, serta fenotipe bunga kontrol dan mutan). Hasil percobaan menunjukkan bahwa interaksi antara genotipe krisan dan dosis iradiasi berpengaruh nyata terhadap persentase jumlah tanaman hidup. Varietas Kartini diketahui menghasilkan persentase tanaman hidup tertinggi…dst
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