Judul: Skrining aktinomisetes dari ekosistem air hitam yang menghambat pertumbuhan rhizoctonia solani dan helminthosporium oryzae serta spektrum aktivitasnya terhadap mikrob lain
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengisolasi aktinomisetes dari ekosistem air hitam Kalimantan Tengah yang menghambat pertumbuhan Rhizoctonia solani dan Helminthosporium oryzae serta beberapa mikrob lain. Isolasi dilakukan dengan metode cawan sebar pada media YMA dengan penambahan antibiotik. Isolat hasil isolasi diuji daya hambatnya terhadap pertumbuhan Rhizoctonia solani dan Helminthosporium oryzae serta beberapa mikrob lain dengan metode plate spectrum dengan media uji PDA untuk cendawan, EMPA untuk khamir dan NA untuk bakteri. Selanjutnya metabolit sekunder diisolasi dari filtrat dengan menambahkan XAD 16 Amberlite kekultur YM cair lalu diinkubasi. XAD yang tidak larut dipisahkan dan dicuci dengan akuades, lalu dilarutkan dengan 50 ml metanol dan diinkubasi selama 24 jam pada suhu kamar kemudian dievaporasi hingga volume ekstrak metanol tersebut menjadi 2 ml. Ekstrak metanol diuji daya hambatnya terhadap pertumbuhan mikrob uji serta stabilitasnya terhadap pH dan suhu dengan metode cakram kertas. Isolat yang menghasilkan senyawa antimikrob yang mempunyai aktivitas tinggi terhadap mikrob uji selanjutnya diidentifikasi berdasarkan sifat morfologi, pewarnaan Gram, kemampuan tumbuh pada berbagai pH dan suhu, kemampuan tumbuh pada media minimal kitin, dan ketahanan terhadap antibiotik, dst
Keyword: Antinomycetes, Screening, Black water system, Rhizoctonia solani, Helminthosporium oryzae

Judul: Evaluasi peranan parasitoid dan predator telur Nezara viridula Linnaeus dan Piezodorus hybneri Gmelin (Hemiptera: Pentatomidae) di pertanaman kedelai
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengisolasi aktinomisetes dari ekosistem air hitam Kalimantan Tengah yang menghambat pertumbuhan Rhizoctonia solani dan Helminthosporium oryzae serta beberapa mikrob lain. Isolasi dilakukan dengan metode cawan sebar pada media YMA dengan penambahan antibiotik. Isolat hasil isolasi diuji daya hambatnya terhadap pertumbuhan Rhizoctonia solani dan Helminthosporium oryzae serta beberapa mikrob lain dengan metode plate spectrum dengan media uji PDA untuk cendawan, EMPA untuk khamir dan NA untuk bakteri. Selanjutnya metabolit sekunder diisolasi dari filtrat dengan menambahkan XAD 16 Amberlite kekultur YM cair lalu diinkubasi. XAD yang tidak larut dipisahkan dan dicuci dengan akuades, lalu dilarutkan dengan 50 ml metanol dan diinkubasi selama 24 jam pada suhu kamar kemudian dievaporasi hingga volume ekstrak metanol tersebut menjadi 2 ml. Ekstrak metanol diuji daya hambatnya terhadap pertumbuhan mikrob uji serta stabilitasnya terhadap pH dan suhu dengan metode cakram kertas. Isolat yang menghasilkan senyawa antimikrob yang mempunyai aktivitas tinggi terhadap mikrob uji selanjutnya diidentifikasi berdasarkan sifat morfologi, pewarnaan Gram, kemampuan tumbuh pada berbagai pH dan suhu, kemampuan tumbuh pada media minimal kitin, dan ketahanan terhadap antibiotik.
Keyword: Soy bean, Nezara viridula, Piezodarus hybneri Gmelin, Parasitoid, Predator

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