Judul: Deteksi Cendawan Yang terbawa Benih Gandum Dan Uji Kisaran Inangnya
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi cendawan yang terbawa benih gandum dan uji kisaran inangnya. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium dan rumah kaca Jurusan Ilmu Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor mulai bulan Desember 1983 sampai dengan bulan Juni 1984. Pengujian kesehatan benih dilakukan dengan menggunakan metode kertas hisap, metode Agar dan metode pengujian gejala kecambah. Cendawan yang didapatkan pada pengujian kesehatan bemin, kemudian diuji kemampuan infeksinya pada tanaman gandum, jagung, sorgum dan padi. Pengujian tersebut dilakukan dengan cara inokulasi pada bagian daun dan infestasi, ke dalam tanah. Cendawan yang berhasil dideteksi pada metode kertas hisap adalah: Aspergillus flavus, A. niger, Curvularia gеniculata, C. lunata, Fusarium equiseti, F. longines, F. moniliforme, F. semitectum, F. solani, Nigrospora sp. dan Phoma sp. Cendawan yang berhasil dideteksi pada metode agar (AKD) adalan: A. flavus, A. niger, C. geniculata, C. lunata, Chaetomium sp., Drechslera tetramera, F. equiseti, F. longi- Des, moniliforme, F. semitectum, F. solanı, Nigrospora sp. dan Phoma sp. Cendawan yang didapatkan pada pengujian gejala kecam- bah adalah: A. flavus, A. niger, Chaetomium sp., C. lunata, C. geniculata, D. maydis, D. tetramera, F. equiseti, F. longipes, F. moniliforme, F. semitectum, F. solani dân Phoma sp. ...
Keyword: 

Judul: Deteksi Dan Identifikasi Cendawan Terbawa Benih Gandum Tropis (Triticum Aesticum L.) Dan Potensi Pengendaliannya Di Indonesia.
Abstrak: Gandum (Triticum aestivum L.) merupakan tanaman serealia penting di dunia, memiliki peran strategis dalam mendukung ketahanan pangan dan pemenuhan kebutuhan pangan manusia. Konsumsi pangan berbasis gandum terus meningkat dari tahun ke tahun yang pada saat ini telah mencapai 16 kg/kapita/tahun. Kebutuhan gandum nasional hampir seluruhnya dipenuhi dari impor, sehingga Indonesia kini menjadi negara pengimpor gandum terbesar kelima dengan total impor 4.5 juta t/tahun dan angka ini terus meningkat dengan laju 2.6% /tahun. Pada Tahun 2020 impor gandum diperkirakan akan mencapai 8.5 juta t/tahun tentu saja memerlukan devisa yang tidak sedikit. Benih merupakan salah satu komponen penting dalam keberhasilan peningkatan produksi pertanian. Penggunaan benih bermutu mampu meningkatkan produksi pertanian dan mengurangi penyakit karena benih dapat merupakan sumber penyebaran patogen, akibatnya akan berpengaruh negatif terhadap mutu dan hasil tanaman. Pengujian kesehatan benih merupakan langkah awal untuk menghindari kerugian produksi tanaman akibat serangan patogen penyebab penyakit. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan menguji efikasi perlakuan benih dengan gelombang pendek dan ekstrak beberapa bahan alami terhadap cendawan terbawa benih gandum tropis (Triticum aestivum L) di Indonesia. Ruang lingkup penelitian meliputi: 1) Deteksi dan identifikasi cendawan terbawa benih gandum tropis pada lima varietas gandum yaitu varietas Nias, Dewata, Selayar, Guri 1 dan Guri 2. Deteksi cendawan terbawa benih dilakukan dengan metode inkubasi pada kertas saring (blotter test) dan inkubasi pada media PDA. Selanjutnya dilakukan identifikasi pada cendawan terbawa benih gandum;, 2) Uji patogenisitas pada benih gandum, untuk mengetahui cendawan yang bersifat patogen dengan melihat gejala pada kecambah dari benih gandum yang diuji; 3) Pengujian perlakuan benih. Pengujian perlakuan benih terdiri atas dua perlakuan benih yaitu perlakuan fisik menggunakan gelombang pendek dengan suhu pemanasan pada level rendah selama 10, 20, 30 dan 45 detik dan ekstrak bahan alami yaitu minyak cengkeh dan minyak sereh wangi pada konsentrasi 0.1, 0.25, 1.0, 2.0, 5.0% dan perlakuan tanpa minyak sebagai kontrol. Evaluasi perlakuan benih dilakukan dengan metode inkubasi pada kertas saring (blotter test) untuk melihat cendawan terbawa benih yang masih bertahan hidup dan Uji Kertas Digulung Didirikan dalam plastik (uji UKDdp) untuk menguji viabilitas benih hasil perlakuan; 4) Pengujian growing on test di lahan percobaan, untuk menguji kemampuan patogen terbawa benih menginfeksi benih yang tumbuh di mana benih tersebut telah diperlakukan dengan menggunakan gelombang pendek selama 10 detik, minyak cengkeh pada konsentrasi 0.1% dan minyak sereh wangi 0.1% pada tiga varietas gandum yang diuji yaitu varietas Nias, Guri 1 dan Guri 2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan metode inkubasi pada media kertas (blotter test) dan inkubasi pada media PDA, terdeteksi adanya cendawan A. flavus, A. niger, Aspergillus sp., Chaetomium sp., Curvularia sp., F.oxysporum, Fusarium sp., Helminthosporium sp., Melanospora sp., Penicillium sp. dan Rhizopus sp. Perlakuan benih dengan gelombang pendek dan ekstrak tanaman di dapatkan beberapa cendawan patogen masih hidup dengan tingkat infeksi tertinggi oleh cendawan Helminthosporium sp (54.50%) pada gandum varietas Guri 1 pada metode blotter test sedangkan tingkat infeksi tertinggi pada media agar oleh cendawan A. flavus (28.00%) pada gandum varietas Selayar. Pada pengujian patogenisitas, cendawan yang patogenik adalah A. flavus, A. niger, Aspergillus sp., Chaetomium sp. Curvularia sp., F.oxysporum, Fusarium sp., Helminthosporium sp., Penicillium sp. dan Rhizopus sp. pada benih
Keyword: blotter test, gelombang pendek, minyak cengkeh, minyak sereh wangi, perlakuan benih

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