Judul: Deteksi dan pembandingan fitoplasma asal rumput bermuda (Cynodon dactyton (L.) Pers.) dan inang lainnya menggunakan teknik PCR-RFLP Serta Penularannya dengan Serangga
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk medeteksi fitoplasma pada rumput Bermuda yang bergejala penyakit daun putih dan wereng daun menggunakan teknik PCR, mengetahui adanya perbedaan fitoplasma rumput Bermuda dengan fitoplasma yang berasa dari tanaman-tanaman lain menggunakan teknik PCR RFLP serta melakukan uji penularanfitoplasma rumput Bermuda denagn wereng daun. Teknik PCR Menggunakan primer P1/P7 dilakukan terhadap DNA total hasil ekstraksi dari rumput bermuda sakit dan tanaman sakit lainnya serta wereng daun yang telah diberi perlakuan akuisisi dan periode laten.
Keyword: 

Judul: Deteksi dan Identifikasi Molekuler Fitoplasma pada Bambu Bergejala Kuning dan Daun Kecil serta Penentuan Serangga Potensial Vektor
Abstrak: Fitoplasma merupakan bakteri yang tidak memiliki dinding sel kaku yang menginfeksi lebih dari 200 spesies tanaman, termasuk tanaman tahunan dan semusim. Bambu merupakan jenis tanaman tahunan di Indonesia yang diduga terinfeksi oleh fitoplasma dengan variasi gejala penyakit dari kuning sampai daun kecil. Penularan fitoplasma dapat terjadi melalui tiga cara yaitu perbanyakan vegetatif, melalui tali putri (Cuscuta sp.), dan serangga vektor. Penularan fitoplasma di lapangan pada umumnya oleh serangga vektor, dan sebagian besar vektor adalah serangga dari ordo Hemiptera terutama famili Cicadellidae. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan deteksi dan identifikasi secara molekuler fitoplasma yang berasosiasi dengan bambu bergejala kuning dan daun kecil, serta untuk menentukan serangga potensial vektor. Tanaman bambu yang menunjukkan perbedaan gejala oleh fitoplasma terdapat di wilayah Bogor, yaitu yang bergejala daun kuning ditemukan di Dramaga sedangkan yang bergejala daun kecil di Gunung Bunder. Tangkai daun dan ibu tulang daun bambu yang menunjukkan gejala tersebut dipilih sebagai bahan untuk ekstraksi DNA secara total, yang selanjutnya digunakan sebagai template dalam pengujian PCR standar dan nested-PCR berturut-turut menggunakan pasangan primer P1/P7 dan fU5/rU3 untuk mendeteksi keberadaan fitoplasma. Serangga dari ordo Hemiptera juga diambil sebagai sampel di sekitar tanaman bambu yang sakit untuk menentukan serangga yang berpotensi sebagai vektor fitoplasma melalui isolasi total DNA dari tubuh serangga dan dilanjutkan dengan deteksi PCR. Serangga vektor potensial diidentifikasi berdasarkan ciri morfologi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa bambu bergejala daun kuning maupun daun kecil terdeteksi positif berasosiasi dengan fitoplasma menggunakan metode PCR standar yang diikuti dengan nested- PCR yang menunjukkan pita amplikon berukuran 890 pb yang mengamplifikasi secara parsial nukleotida wilayah gen 16S rRNA. Fitoplasma juga terdeteksi positif menggunakan nested-PCR terhadap DNA hasil isolasi total dari tubuh wereng batang Tropidocephala sp. (Hemiptera: Delphacidae) yang diperoleh dari sekitar pertanaman bambu bergejala kuning di Dramaga. Dengan demikian, serangga ini mengindikasikan sebagai vektor potensial fitoplasma. Berdasarkan analisis urutan nukleotida parsial gen tersebut, hasil sequencing fitoplasma bambu bergejala kuning memiliki homologi sebesar 92% dengan Tomato yellows phytoplasma, bambu bergejala daun kecil 99% dengan Celosia argentea phytoplasma dan fitoplasma asal serangga memiliki homologi 96% dengan Sorghum bunchy shoot phytoplasma berdasarkan uji BLAST pada situs pangkalan data nukleotida GenBank
Keyword: analisis nukleotida, gen 16S rRNA, homologi, molikut, nested-PCR, serangga vektor

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