Judul: Penelitian penyebab penyakit kerdil pada tanaman pisang (Musa spp.) di Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini ialah mengetahui penyebab dan cara penularan penyakit kerdil pisang, Di samping itu dilakukan pula peninjauan lapang untuk mengetahui adanya penyakit tersebut di beberapa kabupaten di Jawa Barat. Tanaman pisang yang memperlihatkan gejala penyakit kerdil diperoleh dari Kecamatan Cimahi Utara, Kabupaten Bandung. Dari hasil pengujian ternyata penyakit tersebut tidak disebabkan oleh Fgsarium sp., Rhizoctonia sp. ataupun suatu isolat bakteri. Ketiga isolat jasad renik ini di isolasi dari akar tanaman pisang Ambon Jepang yang menunjukkan gejala penyakit kerdil. Pada akar tersebut tidak dijumpai adanya nematoda, Pengamatan dengan mikroskop elektron tidak memperlihatkan adanya partikel virus atau mikroorganisme pada cairan atau jaringan daun tanaman sakit. Preparat yang diamati dengan mikroskop elektron dibuat dengan metode celup dan irisan halus. Penyebab penyakit kerdil pisang dapat ditularkan pada tanaman pisang Ambon Jepang melalui kutudaun pisang Petalonia nigronervosa dengan cara penularan untuk virus persisten, tetapi tidak dengan cara penularan untuk virus nonpersisten atau secara mekanik dengan ekstrak daun tanaman sakit.
Keyword: 

Judul: Pengamatan penyakit penting pada tanaman pisang di wilayah kerja penyuluhan pertanian (WKPP) Tambakan Kec. Jalancagak, Kab. Sumedang, Propinsi jawa barat
Abstrak: IPB Uni Tujuan pengamatan penyakit ini, adalah untuk mengetahui dan menghitung intensitas serta luas serangan patogen-patogen penting pada pertanaman pisang rakyat di Wilayah Kerja Penyuluh Pertanian (WKPP) Tambakan. Pengamatan dilakukan pada bulan Juli sampai de- ngan bulan Agustus 1988. Pengumpulan data dilakukan dengan cara pengamatan langsung di lapang dan wawancara dengan petani pemilik. Pengamatan dilakukan di Desa Tambakan dan Tambak Mekar, dari masing-masing desa diambil tiga kebun contoh. Jumlah tanaman contoh yang diambil adalah 20% dari seluruh rumpun tanaman yang ada dan dipilih tanaman fase vegetatif yang telah memiliki jumlah daun > 5. Untuk tanaman fase generatif juga diambil 20% dari rumpun tanaman, tetapi hanya yang telah berbuah. Penentuan rumpun contoh dilakukan secara sistematik yaitu selang satu rumpun tanaman. Pengamatan dilakukan dua kali dengan selang waktu 14 hari. Berdasarkan hasil pengamatan penyakit, diketahui bahwa serangan yang dominan adalah penyakit Sigatoka (Mycosphaerella musicola Leach. ), dan penyakit bercak daun Cordana (Cordana musae (Zimm.) Hohn. ). Intensitas dan luas serangan penyakit-penyakit tersebut relatif tidak berbeda di kedua desa. Pada fase generatif intensitas serangan relatif lebih tinggi dibandingkan fase vegetatif. Selain kedua penyakit yang telah disebutkan di atas, juga ditemukan penyakit Panama (Fusarium oxysporum), serta dua penyakit yang belum diketahui penyebabnya, tetapi diduga disebabkan oleh Chloridium musae dan Deightoniella torulosa….
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