Judul: Pengaruh Trichoderma sp. terhadap fngi patogen yang terbawa benih kedelai (Glycine max (L.) Merr.)
Abstrak: Tujuan penelitian ini yaitu untuk mempelajari pengaruh Trichoderma sp. terhadap beberapa fungi patogen yang terbawa benih kedelai. Penelitian dilakukan di Laboratorium Fungi Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Institut Pertanian Bogor. Metode yang dipakai pada penelitian ini meliputi metode biakan ganda, metode filtrat Trichoderma sp. dan metode pelapisan benih. Rancangan yang digunakan yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL). Persentase penghambatan pertumbuhan fungi patogen Trichoderma sp. tertinggi terjadi pada fungi yang oleh belum dapat diidentifikasi (fungi x) yaitu sebesar 70 % kemudian Colletotrichum sp. (63.25%), Fusarium sp. (58.63%) dan terendah Curvularia sp. (52.57%) pada metode biakan ganda. Pada keempat fungi tersebut Trichoderma sp. membentuk zona penghambatan karena adanya antibiotik yang dikeluarkan oleh antagonis. Pengamatan secara mikroskopis menunjukkan terjadinya lisis pada keempat fungi tersebut.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Beberapa Bahan Perekat terhadap Kebugaran Pseudomonas jluorescens B-29 DAN Xanthomonas campestris pv. glycines 1 FL pada Benih Kedelai (Glycine max (L.) Merril)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh beberapa bahan perekat terhadap kebugaran hidup Pseudomonas fluorescens B-29 dan Xanthomonas campestris pv. glycines 1 FL pada benih kedelai. Penelitian dilakukan di Laboratoriurn Bakteri Patogen Turnbuhan, Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Bahan perekat yang diui dalam penelitian ini adalah Latron 77 L, Agristick, Tenac Sticker, dan xanthan gum. Konsentrasi yang digunakan adalah setengah anjuran, sesuai anjuran, dan dua kali anjuran. Untuk perlakuan, 50 benih kedelai direndam ke dalam masing-masing suspensi bahan perekat (100 ml) selama 11-12 Jam. Benih tersebut dipindabkan ke cawan petri steril dan dikeringanginkan. Kebugaran bakteri dihitung dengan selang waktu 0, I, 4, 7 dan 10 hari setelah perendaman. Untuk menghitung populasi bakteri, sebanyak sepuluh benih digerus dengan mortar dan ditambahkan air sebanyak 20 m\. Suspensi benih tersebut diencerkan sampai 10,10 dan dilakukan pencawanan secara 'duplo' sebanyak 0.1 m\. .Tumlah koloni dihitung setelah disimpan selama 48 jam. Hasil peneiitian menunjukkan bahwa bahan perekat yang digunakan tidak menyebabkan PfB-29 dan Xcg 1 FL mati (bersifat toksik). Populasi kedua bakteri meningkat pada pengamatan hari pertama setelah perendaman. Pada xanthan gum 2% (konsentrasi 20 gil) populasi bakteri PfB-29 dan Xcg 1 FL ternyata paling tinggi \ian kombinasi perlakuan dengan menggunakan air steril (kontrol) menghasilkan populasi kedua bekteri terendah. Pada pengamatan hari keempat, ketujuh, dan kesepuluh setelah perendaman populasi kedua bakteri menurun. Populasi bakteri Pf B-29 tertinggi terdapat pada benih yang direndam xanthan gum 2% dan populasi bakteri Xcg 1 FL tertinggi terdapat pada benih yang direndam oleh Tenac Sticker dengan konsentrasi 20 ml/l pada pengamatan hari keempat. Pada hari ketujuh dan kesepuluh setelah perendaman, populasi PfB-29 danXcg 1 FL tertinggi terdapat pada benih yang diberi perlakuan xanthan gum 20 gil (2%). Dari tiga belas kombinasi perlakuan xanthan gum 2% merupakan kombinasi yang relatif lebih baik untuk pertumbuhanl'fB-29 danXcg 1 FL.
Keyword: 

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