Judul: Senyawa Metabolit Cendawan Endofit Sebagai Alternatif Pengendalian Efektif Cendawan Patogen Terbawa Benih Padi.
Abstrak: Prioritas utama bidang pertanian dalam rangka menjaga stabilitas pangan nasional yaitu peningkatan produksi padi. Salah satu masalah dalam produksi padi disebabkan karena infeksi hama dan penyakit tanaman. Infeksi cendawan patogen terbawa benih pada tanaman padi di Indonesia menjadi masalah utama yang berpengaruh terhadap produksi padi yang menurun dari waktu ke waktu. Pemanfaatan cendawan endofit merupakan salah satu alternatif pengendalian yang dapat digunakan untuk mengendalikan patogen terbawa benih. Perlu adanya metode baru yang ramah lingkungan untuk mengendalikan patogen terbawa benih. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi cendawan endofit potensial asal tanaman padi yang mampu menghambat pertumbuhan cendawan patogen terbawa benih padi dan memanfaatkan metabolit cendawan endofit untuk menekan cendawan patogen benih terbawa benih padi. Penelitian ini terdiri atas 7 tahapan, yaitu 1) isolasi cendawan endofit dengan cara sterilisasi permukaan bagian tanaman padi dengan menggunakan NaOCl 1% dan alkohol 70%, 2) uji patogenisitas cendawan endofit terhadap benih padi varietas Ciherang yang telah disterilisasi permukaan, 3) isolasi cendawan patogen terbawa benih padi asal varietas Ciherang dan Kukubalam dengan metode blotter test, 4) uji antagonis isolat cendawan endofit terhadap cendawan patogen terbawa benih dengan metode kultur ganda, 5) produksi dan analisis senyawa metabolit cendawan endofit, 6) uji senyawa metabolit cendawan endofit secara in vitro, dan 7) uji in vivo senyawa metabolit cendawan endofit dengan 3 media yaitu agar air, kertas, dan lumpur. Cendawan endofit yang berhasil diisolasi sebanyak 21 isolat dan isolat yang digunakan pada uji senyawa metabolit sebanyak 3 isolat cendawan endofit potensial sebagai agen biokontrol terhadap cendawan patogen terbawa benih Fusarium sp.1. Tiga isolat cendawan endofit tersebut yaitu LA6, LA11, dan LA14. Metabolit isolat LA11 menunjukkan persentase penghambatan tertinggi terhadap Fusarium sp.1 yaitu 28.97% dan metabolit isolat LA14 dengan persentase penghambatan 28.72%. Aplikasi metabolit cendawan endofit dengan perendaman benih padi menunjukkan pengurangan infeksi cendawan patogen terbawa benih padi. Hal ini ditunjukkan oleh isolat LA11 dan LA14 mampu menghambat pertumbuhan cendawan patogen terbawa benih secara potensial. Cendawan endofit menghasilkan metabolit yang sebagian senyawa metabolit bersifat antifungal. Senyawa antifungal yang dihasilkan cendawan endofit dapat melindungi tanaman dari serangan mikroba patogen sehingga dapat dimanfaatkan sebagai biokontrol. Metabolit cendawan endofit juga mampu memperbaiki pertumbuhan tanaman dan sistem perakaran tanaman.
Keyword: metabolit sekunder, biokontrol, antifungal, Fusarium sp

Judul: Senyawa Metabolit Bakteri Endofit Sebagai Alternatif Pengendalian Efektif Cendawan Patogen Terbawa Benih Jagung.
Abstrak: Salah satu standar kualitas benih adalah kesehatan benih. Keberadaan patogen pada benih jagung dapat mempengaruhi kualitas benih jagung, dan berpotensi menyebabkan penyakit pada tanaman jagung. Salah satu patogen terbawa benih jagung adalah cendawan Fusarium sp. Bakteri endofit dilaporkan mampu menghasilkan senyawa metabolit yang berpotensi memiliki senyawa antifungi. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan bakteri endofit asal tanaman jagung yang menghasilkan senyawa metabolit untuk mengendalikan cendawan patogen terbawa benih jagung. Isolasi bakteri endofit dengan metode sterilisasi permukaan, selanjutnya dilakukan uji hipersensitif terhadap isolat bakteri untuk menyeleksi bakteri patogen dan non patogen. Isolasi dan deteksi cendawan patogen terbawa benih dilakukan dengan metode blotter test. Isolat bakteri endofit diuji kemampuan antagonisnya terhadap cendawan Fusarium sp. Isolat bakteri dengan daya hambat tertinggi, selanjutnya diproduksi dan dianalisis senyawa metabolitnya. Senyawa metabolit yang diperoleh selanjutnya diuji in vitro dan in vivo terhadap cendawan patogen terbawa benih jagung. Hasil penelitian menunjukkan tiga bakteri endofit berpotensi menghambat cendawan Fusarium sp. yaitu isolat EF14III, ER1I, dan ER10I. Berdasarkan karakterisasi secara morfologi, biokimia, dan fisiologi isolat EF14III diidentifikasi sebagai Lactobacillus sp., ER1I diidentifikasi sebagai Pseudomonas sp., dan ER10I diidentifikasi sebagai Aeromonas sp. Senyawa metabolit bakteri Pseudomonas sp. ER1I terbukti paling efektif dalam menghambat pertumbuhan Fusarium sp. pada uji in vitro dan pada uji in vivo mampu mengurangi tingkat infeksi hingga 65.0%. Senyawa metabolit bakteri Pseudomonas sp. ER1I juga mampu menekan tingkat infeksi patogen terbawa benih hingga 59.5% pada media WA dan 60.5 % pada tanah steril dengan menggunakan metode growing on test. Senyawa metabolit bakteri endofit Pseudomonas sp. ER1I mampu menghambat pertumbuhan cendawan Fusarium sp. dan juga efektif dalam menekan tingkat infeksi cendawan terbawa benih pada benih dan kecambah jagung, sehingga senyawa metabolit yang bersifat anti cendawan dapat dimanfaatkan sebagai bahan aktif biofungisida.
Keyword: Fusarium sp, filtrat metabolit, Pseudomonas sp, penyakit terbawa benih jagung

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