Judul: Isolasi, Karakterisasi, dan Identifikasi Molekuler Bakteri Pelarut Fosfat (BPF) dari Beberapa Sampel Tanah di Bogor, Nusa Tenggara Barat (NTB), dan Nusa Tenggara Timur (NTT)
Abstrak: Fosfor (P) merupakan salah satu unsur hara makro yang sangat penting bagi pertumbuhan tanaman, namun kandungannya di dalam tanaman lebih rendah dibanding nitrogen (N), kalium (K), dan kalsium (Ca). Pemupukan fosfat sering tidak efisien karena fosfat terikat dalam bentuk yang tidak tersedia bagi tanaman. Untuk meningkatkan efisiensi pemupukan fosfat, saat ini mulai dikembangkan pemanfaatan mikroba pelarut fosfat, salah satunya adalah bakteri pelarut fosfat (BPF). Pemanfaatan BPF dinilai dapat dijadikan sebagai suatu alternatif yang sangat potensial untuk dikembangkan dalam mencari pemecahan masalah efektivitas ketersediaan unsur P di dalam tanah. Oleh karena itu, dilakukan penelitian ini yang bertujuan untuk melakukan isolasi, karakterisasi, dan identifikasi BPF dari beberapa lokasi di Bogor, Nusa Tenggara Barat (NTB), dan Nusa Tenggara Timur (NTT) yang memiliki kemampuan melarutkan P tertinggi serta mengetahui jenis bakteri tersebut melalui identifikasi molekuler berdasarkan amplifikasi gen 16S rRNA
Keyword: 

Judul: Isolasi, Karakterisasi, dan Identifikasi Bakteri Pelarut Fosfat yang Memiliki Kemampuan Menambat Nitrogen dari Tanah Bekas Tambang di Hambalang.
Abstrak: Penggunaan pupuk NPK (nitrogen, fosfor, dan kalium) untuk menyuburkan lahan bekas tambang dapat menimbulkan dampak negatif secara fisik dan kimiawi. Salah satu cara alternatif untuk menyediakan makronutrien yang dibutuhkan tanaman, seperti fosfat (P) dan nitrogen (N), yaitu dengan melibatkan suatu agens yang ramah lingkungan. Salah satu agens hayati tersebut ialah kelompok bakteri Plant Growth Promoting Rhizobacteria (PGPR). Tujuan penelitian ini untuk mengisolasi, melakukan karakterisasi, dan mengidentifikasi bakteri pelarut fosfat (BPF) yang memiliki kemampuan untuk menambat nitrogen (BPN). Sebanyak 49 isolat bakteri pelarut P telah diisolasi dari sampel tanah yang diambil dari bekas tambang batu sandy-clay di Hambalang, Bogor, Indonesia. Sejumlah 46 isolat di antaranya diduga mampu menambat N karena dapat tumbuh pada media N-free. Total lima isolat (AR 127.1, AKR 127.1, ANR 286.1, ARA 127.1, dan AR 127.2) dipilih untuk dikarakterisasi lebih lanjut dalam hal menginfeksi daun tembakau, melisiskan darah, morfologi, dan kemampuan untuk menghasilkan indole-3-acetid acid (IAA) serta melarutkan P. Isolat AKR 127.1 dan ARA 127.1 tidak menimbulkan nekrosis pada daun tembakau dan tidak menghasilkan hemolisin (tidak melisiskan darah). Kedua isolat tersebut merupakan bakteri Gram positif, berbentuk batang dengan penataan tunggal yang mampu menghasilkan IAA dan melarutkan P. Konsentrasi IAA yang dihasilkan oleh isolat AKR 127.1 yaitu sebesar 34.23 ppm dan ARA 127.1 sebesar 20.18 ppm. Kemampuan kedua isolat terpilih tersebut dalam melarutkan P, yaitu pada isolat AKR 127.1 sebesar 109.03 ppm dan ARA 127.1 sebesar 92.76 ppm. Berdasarkan identifikasi molekuler dengan gen 16S rRNA, isolat AKR 127.1 dan ARA 127.1 masing-masing memiliki kemiripan dengan Bacillus cereus dan Bacillus aryabhattai.
Keyword: bakteri PGPR, fosfat, Gram positif, IAA, nitrogen

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