Judul: Uji Mikrob Antagonis Rhizosfer Terhadap Penyakit Rimpang Pada Tanaman Kencur (Kaemfaria galangan Linn.)
Abstrak: Prospek kencur di berbagai industri Indonesia utamanya jamu memiliki nilai pengembangan yang baik. Data statistik dari Kementerian Pertanian menunjukkan tahun 2012, 2013 dan 2014 hasil produksi kencur mengalami penurunan yang tinggi. Pengaruh terbesar penurunan hasil produksi kencur yaitu konversi lahan dan infeksi penyakit tanaman. Metode pengendalian yang aman, efektif dan murah diperlukan sebagai pengganti fungisida dalam pengendalian penyakit kencur. Penelitian ini bertujuan mendapatkan mikrob rhizosfer yang efektif dan berpotensi sebagai pengendalian patogen kencur. Metode penelitian meliputi isolasi cendawan dan bakteri, uji patogenisitas, uji antagonis, dan identifikasi. Hasil isolasi kencur sakit didapatkan tiga cendawan (Fusarium oxysporum, Fusarium solani dan Curvularia brachyspora) dan lima isolat bakteri (BB1, BB2, BB3, P1, dan P2) yang bersifat patogen dari hasil uji patogenisitas. Isolasi dari rhizosfer didapatkan dua cendawan (Penicillium sp. dan Chaetomium aureum) dan dua isolat bakteri (RRH6 dan R2) yang bersifat non patogen serta berpotensi mengendalikan penyakit kencur. Pada uji antagonis, potensi antagonis Penicillium sp. dan C. aureum ditunjukkan dengan cara antibiotik, lisis, parasitisme dan pembengkakan hifa sehingga mengakibatkan perkembangan hifa abnormal, tetapi kedua cendawan tidak memiliki kemampuan kompetisi ruang dan nutrisi. Potensi antagonis bakteri RRH6 dan R2 adalah menghasilkan senyawa bioaktif yang dapat menghambat pertumbuhan bakteri patogen. Berdasarkan identifikasi bakteri, semua isolat bakteri berjenis Gram negatif, berwarna merah, dan berbentuk kokus
Keyword: bakteri antagonis, bakteri patogen, C. aureum, C. brachyspora, Penicillium sp

Judul: Mikrob Rizosfer Dan Endofit Jaringan Akar Tanaman Karet Sebagai Agens Hayati Penyakit Akar Putih (Rigidoporus Lignosus (Klotzsch) Imazeki)
Abstrak: Karet merupakan salah satu komoditas ekspor yang memegang peranan penting bagi perekonomian Indonesia. Penyakit akar putih yang disebabkan oleh Rigidoporus lignosus merupakan salah satu faktor pembatas dalam budidaya tanaman karet. Infeksi patogen ini dapat mengakibatkan kematian tanaman sehingga jumlah tanaman produktif berkurang. Pengendalian penyakit sulit dilakukan karena patogen bersifat tular tanah dan dapat bertahan pada tunggul dan sisa-sisa tanaman yang terinfeksi. Teknik pengendalian yang saat ini banyak digunakan adalah dengan penggunaan agens hayati. Pengendalian ini memiliki nilai lebih karena selain bersifat efektif mengendalikan patogen juga bersifat ramah lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan agens hayati dari jaringan akar dan rizosfer tanaman karet yang memiliki potensi mengendalikan R. lignosus penyebab penyakit akar putih pada tanaman karet. Penelitian dilakukan di Laboratorium Mikologi dan Bakteriologi Departemen Proteksi Tanaman, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian meliputi 4 tahapan, yaitu: 1) isolasi bakteri dan cendawan dari rizosfer dan jaringan akar tanaman karet, 2) seleksi bakteri dan cendawan dengan uji patogenisitas, 3) seleksi bakteri dan cendawan secara in vitro dan in vivo, 4) karakterisasi bakteri antagonis, dan 5) identifikasi bakteri dan cendawan antagonis. Hasil isolasi mikrob dari rizosfer dan jaringan tanaman karet diperoleh 131 isolat bakteri dan 28 isolat cendawan, masing-masing terdiri atas 76 isolat bakteri rizosfer, 55 isolat bakteri dari jaringan akar, 13 isolat cendawan dari rizosfer, dan 15 isolat cendawan jaringan akar. Berdasarkan pengujian patogenisitas, sebanyak 99 isolat bakteri dan 18 isolat cendawan bersifat non patogen. Hasil pengujian secara in vitro dan in vivo diperoleh 2 isolat bakteri dan 3 isolat cendawan terbaik yang memiliki tingkat hambatan relatif lebih dari 50%. Isolat tersebut yaitu isolat bakteri rizosfer MR3, isolat bakteri endofit ME8, isolat cendawan endofit CB6, CB8, dan CL3. Hasil pengujian secara in vitro menunjukkan bahwa isolat bakteri MR3, isolat cendawan CB6, dan CB8 memiliki sifat antibiosis dengan menghasilkan senyawa antifungal. Karakterisasi bakteri antagonis menunjukkan bahwa bakteri isolat MR3 memiliki kemampuan dalam memfiksasi nitrogen dan bakteri isolat ME8 mampu melarutkan fosfat dan memfiksasi nitrogen. Isolat cendawan CB8 mampu menghasilkan senyawa volatil dengan daya hambat sebesar 13%. Kemampuan hiperparasitisme juga ditunjukkan oleh isolat cendawan CL3 dan CB8 dengan ditandai aktivitas pelilitan hifa pada pengamatan mikroskopik. Mikrob antagonis yang diisolasi dari rizosfer dan jaringan akar tanaman karet memiliki potensi dalam mengendalikan patogen R. lignosus dengan beberapa mekanisme pengendalian. Mikrob antagonis dapat mengendalikan patogen secara langsung dengan menghasilkan senyawa anti fungal maupun dengan pengendalian secara tidak langsung. Pengendalian secara tidak langsung ini dilakukan dengan cara membantu penyediaan nutrisi bagi tanaman seperti unsur P dan N. Hasil identifikasi bakteri antagonis bedasarkan runutan sebagian gen 16S rRNA menunjukkan bahwa bakteri isolat MR3 memiliki kemiripan dengan Bacillus amyloliquefaciens, sedangkan isolat ME3 memiliki kemiripan dengan B. siamensis. Hasil identifikasi cendawan berdasarkan karakter morfologi untuk isolat CB8, CB6, dan CL3 secara berurutan yaitu hifa steril CB8, Chaetomium sp., dan Penicillium sp. Informasi mengenai pengendalian efektif penyakit akar putih yang disebabkan oleh R. lignosus masih terbatas. Diharapkan penelitian yang telah dilakukan dapat melengkapi dan memberikan informasi ilmiah alternatif cara pengendalian penyakit akar putih karet dengan memanfaatkan mikrob yang bersifat agens antagonis, sehingga pengendalian secara berkelanjutan dapat diterapkan pada budi daya tanaman karet.
Keyword: antibiosis, hiperparasitisme, senyawa volatil organik

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