Judul: Pengaruh inang, media tumbuh dan triger terhadap peningkatan kualitas inokulum cendawan mikoriza arbuskula
Abstrak: Cendawan mikoriza arbuskula merupakan simbion obligat, artinya cendawan ini tidak dapat dibiakkan dalam media sintetik di laboratorium tanpa inangnya. Untuk kelangsungan hidup dan perbanyakannya, CMA memerlukan akar tanaman hidup yang sesuai. Selain itu diperlukan pula manipulasi medium tumbuh, pupuk dan lingkungan yang cocok. Penelitian ini bertujuan : (1) untuk mendapatkan inang, media tumbuh dan trigger yang cocok dalam meningkatkan kualitas inokulum cendawan mikoriza arbuskula; (2) untuk mendapatkan inang, media tumbuh dan trigger yang cocok dengan cendawan mikoriza arbuskula.
Keyword: 

Judul: Produksi massal cendawan mikoriza arbuskula  pada media tanah, pasir, zeolit dengan tanaman inang Setaria splendida stapf dan Sorghum bicolor (L) Moench
Abstrak: Pupuk hayati yang potensial dan ramah lingkungan adalah cendawan mikoriza arbuskula (CMA). Mikoriza dapat membantu meningkatkan produktivitas lahan dan kualitas hijauan. Mikoriza tumbuh dengan baik pada media zeolit. Harga zeolit di pasaran cukup tinggi, sehingga perlu mencari media lain yang lebih murah dan mudah didapat, serta tanaman yang cocok sebagai media pertumbuhan mikoriza. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan media dan tanaman inang yang cocok sebagai media tumbuh mikoriza yang dapat meningkatkan produksi massalnya. Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium lapang Agrostologi Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, mulai bulan Agustus sampai dengan Desember 2004. Teknis pelaksanaan meliputi sterilisasi media tanam, persiapan media dan tanaman inang, inokulasi CMA, penanaman dan pemeliharaan, pemanenan dan pengamatan. Peubah yang diamati yaitu persentase infeksi akar, jumlah spora, bobot kering tajuk, dan identifikasi spora. Metode penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola faktorial. Faktor pertama adalah media tanam, yaitu zeolit, pasir, dan tanah, sedangkan faktor kedua adalah tanaman inang, meliputi Setaria splendida dan Sarglum bicolor. Ulangan dilakukan sebanyak 8 kali setiap perlakuan. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan analisis ragam (ANOVA), apabila berbeda nyata akan diuji lanjut dengan uji lanjut Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase infeksi akar nyata paling tinggi (p<0,05) pada media zeolit dan tanaman inang S.bicolor. Jumlah spora sangat nyata paling tinggi (p<0,01) pada media zeolit dan tanaman inang S.splendida. Bobot kering tajuk sangat nyata lebih tinggi (p<0,01) dipengaruhi oleh media tanam dan tanaman inang. Identifikasi spora tidak menunjukkan adanya jenis mikoriza lain dalam mycofer. Media zeolit merupakan media yang paling baik untuk pertumbuhan mikoriza Tanaman inang S.splendida dapat menggantikan S.bicolor untuk produksi massal mikoriza. Tanah latosol dengan tanaman inang S. splendida dapat digunakan untuk produksi massal CMA dengan syarat dosis inokulum yang diberikan harus dua kali lipat dari dosis media zeolit,
Keyword: cendawan mikoriza arbuskula, zeolit, S.splendida

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