Judul: Aktivasi mikroorganisme filoplan dengan senyawa biopolimer untuk pengendalian Alternaria porri (Ellis) Cif. pada Bawang Merah
Abstrak: Salah satu metode pengendalian hayati patogen tumbuhan adalah penyelolaan habitat yang dapat meningkatkan aktivitas agen antagonis dalam mengendalikan patogen. 14gen antagonis secara alami sudah terdapat pada daun, buah dan bagian tanaman lain. Keragaman mikroorganismne filoplan dipengaruhi oleh lceadaan lingkungan di sekitar daun, seperti keadaan fisik, kimia dan ketersediaan nutrisi. Beberapa peneliti menganjurkan untuk memodifikasi nutrisi pada filoplan sebagai usaha pengendalian penyakit. Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh nutrisi berupa senyawa biopolimer diantaranya yaitu khitin, pati dan selulosa terhadap konidia A. porri, mikroorganisme filoplan dan intensitas penyakit bercak ungu.
Keyword: 

Judul: Penggunaan senyawa biopolimer dalam pengendalian hayati penyakit bercak ungu(Alternaria porri(Ell.)Cif) bawang merah
Abstrak: Salah satu cara pengendalian hayati penyakit pada daun adalah dengan apilikasi nutrisi selektif seperti biopolimer yaitu khitin, selulosa dan pati. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui peranan senyawa biopolimer khitin, selulosa dan pati dengan berbagai konsentrasi terhadap intensitas penyakit bercak ungu serta pengaruhnya terhadap jumlah dan keragaman mikroorganisme filoplan. Cendawan A. porri diperoleh dengan cara mengisolasi bagian daun yang menunjukkan gejala penyakit bercak ungu. Uji in planta dilakukan dengan menyemprotkan tiga suspensi biopolimer masing-masing dengan konsentrasi 1%; 0,2% dan 0,04% pada tanaman (3MST), lalu diinokulasi dengan menyemprotkan suspensi miselium kepadatan 26 x 10 cfu/ml (4 MST) dan disungkup dengan plastik selama 16 jam. Volume semprot masing-masing suspensi adalah 100ml/perlakuan. Pengamatan dilakukan 1 minggu setelah inokulasi (selama 3 minggu) dengan menghitung intensitas penyakit berdasarkan persentase bercak pada daun. Untuk mengetahui besarnya intensitas penyakit bercak ungu selama 3 minggu periode pengamatan, dihitung nilai AUDPC (Area Under Diseases Progress Curve). Untuk mengetahui populasi dan keragaman mikroorganisme filoplan pada daun bawang merah (5 MST), maka sebanyak 0,1 g daun dari masing-masing perlakuan diisolasi dengan metode pengenceran serial. Pengenceran dengan konsentrasi 102, 10 dan 10 disebar sebanyak 0,1 ml masing-masing pada medium Martin Agar, Kings B dan Nutrient Agar. Kepadatan populasi dihitung dengan menggunakan rumus jumlah koloni. Jenis mikroorganisme yang tumbuh diberi kode dengan huruf yang disertai keterangan ciri-ciri koloni yang ada. Pemberian biopolimer belum memberikan pengaruh yang nyata pada pengamatan minggu pertama. Pada minggu ke-2, selulosa 1% berbeda nyata dengan kontrol dan dapat menekan intenistas penyakit hingga 8,33% sedangkan pada minggu ke-3, semua biopolimer yang diberikan berbeda nyata dengan kontrol dalam menekan intensitas penyakit bercak ungu. Biopolimer yang dapat menekan intensitas penyakit bercak ungu hingga 8,33% adalah khitin 1%. Nilai AUDPC menunjukkan bahwa perlakuan selulosa 1% dan khitin 1% berbeda nyata dengan kontrol dan nilai intensitas penyakitnya jauh lebih kecil dibanding kontrol. Secara umum populasi dan keragaman mikroorganisme filoplan dengan pemberian biopolimer cenderung lebih tinggi dibanding tanpa pemberian biopolimer. Mikroorganisme filoplan pada bawang merah (5 MST) terdiri dari bakteri dan cendawan, dimana populasi bakteri cenderung lebih tinggi dari pada populasi cendawannya. Populasi bakteri total tertinggi terdapat pada daun dengan perlakuan khitin 1% (pada medium Kings B), hal ini terbukti dengan rendahnya nilai intensitas penyakit pada perlakuan khitin 1%. Sedangkan populasi bakteri pada perlakuan selulosa cenderung lebih kecil begitu juga pada perlakuan pati. Keragaman bakeri filoplan cenderung lebih tinggi pada perlakuan khitin dibanding selulosa dan pati.
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