Judul: Eksplorasi Mikroflora Filoplan pada Daun Teh untuk Mengendalikan Penyakit Cacar Daun Teh (Exobasidium vexans Massee.).
Abstrak: Teh (Camellia sinensis) merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia. Penurunan produksi komoditas ini dapat disebabkan oleh patogen tumbuhan, salah satunya adalah Exobasidium vexans Massee. penyebab penyakit cacar daun teh. Filoplan merupakan habitat yang cocok bagi mikroorganisme tertentu, baik mikroorganisme yang bersifat patogenik, maupun yang berpotensi sebagai agens antagonis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara keragaman mikroflora filoplan dan penyakit cacar daun teh, serta mengeksplorasi mikroflora filoplan daun teh yang dapat menjadi agens antagonis terhadap E. vexans. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kejadian penyakit cacar daun teh di perkebunan teh Gunung Mas adalah 100%, sedangkan keparahan penyakitnya adalah 58.83-80.17%. Keparahan penyakit dipengaruhi oleh posisi lahan karena posisi mempengaruhi intensitas cahaya matahari. Terdapat korelasi antara rataan laju infeksi dan keragaman mikroflora. Sebanyak 14 isolat menunjukkan potensi menjadi agens antagonis terhadap penyakit cacar daun teh. Isolat dengan tingkat hambatan perkecambahan spora tertinggi yang bernilai 53.29%, teridentifikasi sebagai Pseudomonas fluorescens.
Keyword: agens antagonis, Camelia sinensis, Gunung Mas, intensitas penyakit, Pseudomonas fluorescens

Judul: Penyakit Cacar Daun Teh (Exobasidium vexans) dan Tingkat Infeksinya di Perkebunan Gunung Mas (PTPN VIII) dan Bah Butong (PTPN IV).
Abstrak: Teh merupakan salah satu jenis minuman yang banyak dikonsumsi di dunia yang terbuat dari tanaman Camellia sinensis. Salah satu jenis penyakit yang paling merugikan pada tanaman teh adalah cendawan Exobasidium vaxans Kerugian akibat serangan cendawan ini mampu menurunkan produksi pucuk basah sampai 50%. Penelitian ini bertujuan membandingkan intensitas penyakit cacar daun pada dua perkebunan teh Gunung Mas dan Bah Butong serta mengetahui gejala histologi pada satiap tingkat gejala. Penelitian dilakukan pada bulan November 2016 sampai April 2017. Pengamatan dilakukan dengan empat tahapan yaitu pengamatan intensitas penyakit di kedua lokasi perkebunan, pengamatan cendawan patogen (E. vexans), pegamatan gejala makroskopis dan gejala histologi cacar daun teh, pengamatan ketebalan daun, serta pengolahan dan analisis data. Penelitian ini menunjukkan bahwa intensitas penyakit cacar daun teh pada perkebunan Gunung Mas lebih tingggi dibandingkan dengan perkebunan Bah Butong. Suhu udara yang lebih rendah, lama penyinaran matahari yang lebih sedikit, ketinggian tempat yang lebih tinggi, serta keberadaan tanaman pelindung mengakibatkan intensitas penyakit, laju infeksi serta nilai AUDPC yang semakin tinggi pada perkebunan Gunung Mas. Basidium candawan E. vaxans akan mulai keluar dan menembus lapisan epidermis bawah daun saat gejala berada pada tingkat ketiga. Semakin tinggi tingkat gejala penyakit cacar daun teh maka ketebalan daun akan semakin meningkat, kecuali saat gejala berada pada tingkat keenam karena daun yang bergejala sudah mengering dan berwarna cokelat.
Keyword: AUDPC, indeks intensitas penyakit, laju infeksi, gejala histologi

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