Judul: Pengaruh Taraf Hyponex 7-6-19 dan Coumarin Terhadap Pembentukan Umbi Mikro Kentang
Abstrak: Salah satu masalah dalam budidaya kentang adalah Penanaman kentang dengan meng- gunakan umbi biasa membutuhkan umbi dalam jumlah besar yang seharusnya dapat dialihkan untuk konsumsi, bila tersedia alternatif penggantinya. Salah satu alternatif pengganti tersebut adalah penggunaan umbi mikro hasil kultur jaringan. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Kultur Jaringan, Jurusan Budidaya Pertanian IPB dan bertujuan untuk mendapatkan media yang optimum bagi pembentukan umbi mikro yang diinduksi oleh coumarin dengan mengguna- kan Hyponex 7-6-19 sebagai sumber senyawa anorganik. Penelitian terdiri dari dua faktor, yaitu konsentrasi Hyponex 7-6-19 dan konsentrasi coumarin. Konsentrasi Hyponex 7-6-19 yang digunakan. adalah 800 mg/1 Hyponex 7-6-19 (setara dengan 4 mM N/1), 1 200 mg/1 Hyponex 7-6-19 (setara dengan 6 mM N/1) dan 1 600 mg/1 Hyponex 7-6-19 (setara dengan 8 mM N/1) sedangkan taraf coumarin yang dicobakan adalah 0, 25 dan 50 ppm. Dari penelitian ini diperoleh bahwa konsentrasi Hyconex 7-6-19 (nitrogen) yang dicobakan ternyata tidak berpengaruh secara nyata terhadap jumlah umbi, diameter webi dan berat basah umbi; tetapi terlihat mempengaruhi persentase berat kering umbi dan waktu pecah dormansi. Persentase berat kering umbi menurun dengan meningkatnya konsentrasi Hyponex 7-6-19 (nitrogen) dalam media Waktu peng- pecah dormansi menjadi semakin pendek meningkatnya konsentrasi nitrogen dalam media pengumbian. Jumlah umbi terlihat paling banyak pada perlakuan coumarin 25.0 ppm bila dibandingkan dengan konsentrasi- konsentrasi lainnya. Dengan persamaan regresi diperoleh konsentrasi optimum coumarin adalah 32.0 ppm. Diameter umbi dan berat basah umbi menurun dengan meningkatnya konsentrasi coumarin dalam media pengumbian. Persentase berat kering umbi meningkat dan waktu pecah dormansi menjadi semakin pendek dengan peningkatan konsentrasi coumarin dalam media pengumbian......
Keyword: 

Judul: Pengaruh Kombinasi Konsentrasi Kinetin dan Hyponex terhadap Umbi Mikro Beberapa Genotipe Kentang (Solanum tuberosum L.) pada Kultur In vitro.
Abstrak: Benih sumber yang tidak bermutu menjadi permasalahan umum pada produksi kentang. Penelitian ini bertujuan mendapatkan kombinasi konsentrasi kinetin dan Hyponex yang mampu menghasilkan umbi mikro kentang yang bermutu dan genotipe kentang yang berpotensi menjadi propagul yang sesuai dengan kriteria umbi mikro. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium PKHT IPB, Baranangsiang pada bulan Februari 2018 hingga Februari 2019 dengan menggunakan rancangan RKLT faktorial yaitu genotipe yang terdiri dari 7 taraf yaitu PKHT 4, PKHT 9, PKHT 12, PKHT_2018_15, PKHT_2018_014, Atlantik, dan Granola. Faktor kedua adalah kombinasi konsentrasi coumarin, Hyponex, dan kinetin. Kombinasi tersebut terdiri dari 7 taraf yaitu coumarin 0.05 g L−1 (P1), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 0.5 g L−1+ kinetin 0 g L−1 (P2), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 0.5 g L−1+ kinetin 0.01 g L−1 (P3), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 0.5 g L−1+ kinetin 0.015 g L−1 (P4), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 1 g L−1+ kinetin 0 g L−1 (P5), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 1 g L−1+ kinetin 0.01 g L−1 (P6), coumarin 0.05 g L−1 + Hyponex 1 g L−1+ kinetin 0.015 g L−1 (P7). Hasil penelitian menunjukkan interaksi antara genotipe dengan perlakuan media pengumbian tidak berbeda nyata pada peubah jumlah umbi, diameter umbi, dan persentase bahan kering umbi tetapi berbeda nyata pada peubah waktu inisiasi umbi dan bobot basah umbi. Genotipe PKHT_2018_15 dengan media pengumbian P4 menghasilkan bobot basah umbi tertinggi. Media P3 dan P4 lebih efisien daripada media P5, P6, dan P7 dalam penggunaan konsentrasi Hyponex. Media P3 dan P4 memberikan pengaruh yang baik terhadap bobot umbi untuk semua genotipe yang diujikan. Genotipe yang berpotensi menjadi propagul yang sesuai dengan kriteria umbi mikro yang baik (bobot basah, ukuran (diameter), dan persentase bahan kering) yaitu PKHT 4, PKHT_2018_15, Atlantik, dan Granola.
Keyword: bahan kering, bobot basah, diameter umbi, kriteria

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