Judul: Cendawan Penyebab Penyakit Daun Jabon (Anthocephalus cadamba) Asal Cianjur dan Yogyakarta.
Abstrak: Jabon (Anthocephalus cadamba) merupakan salah satu jenis pohon yang memiliki prospek tinggi untuk hutan tanaman industri. Permintaan pasar terhadap jabon mengalami peningkatan pada berbagai daerah di Indonesia, diantaranya adalah Cianjur dan Yogyakarta. Usaha budidaya jabon untuk memenuhi kebutuhan pasar telah banyak dilakukan, namun usaha ini memiliki kendala dengan adanya gangguan penyakit. Penyakit yang banyak menyerang jabon adalah penyakit daun yang disebabkan oleh cendawan. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan mampu mengidentifikasi jenis cendawan yang menyerang daun jabon asal Cianjur dan Yogyakarta serta mengamati morfologi cendawan penyebab penyakit tersebut. Langkah kerja dalam penelitian ini meliputi pemilihan isolat yang telah diuji secara Postulat Koch, pembuatan media, peremajaan, kemudian identifikasi yang meliputi pengamatan morfologi koloni secara mikroskopis dan makroskopis. Berdasarkan hasil identifikasi menunjukkan bahwa penyakit bercak daun pada daun jabon asal Cianjur disebabkan oleh Colletotrichum sp. dan Rhizoctonia sp.. Penyakit pada daun jabon asal Yogyakarta terdiri dari bercak yang disebabkan oleh Pestalotia sp., penyakit bercak berbentuk bulat kecil berwarna hitam disebabkan oleh Coniothyrium sp., dan penyakit bercak berbentuk bulat kecil berwarna hitam yang dikelilingi warna kuning (halo) disebabkan oleh Nigrospora sp..
Keyword: cendawan, identifikasi, jabon, penyakit daun

Judul: Inventarisasi dan Deskripsi Cendawan Penyebab Penyakit pada Daun Jabon Asal Kuningan dan Yogyakarta.
Abstrak: Jabon atau Anthocephalus sp. merupakan salah satu tanaman HTI (Hutan Tanaman Industri), yang dalam pengelolaannya mengalami beberapa gangguan serangan patogen. Gejala yang ditimbulkan cendawan patogen pada daun jabon yaitu bercak daun, hawar daun, dan bercak daun kecil. Penelitian ini bertujuan menginventarisasi dan mendeskripsikan gejala penyakit daun serta cendawan patogen penyebabnya pada tanaman jabon putih asal Kuningan dan Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan 4 isolat cendawan patogen yang berasal dari 4 gejala hasil uji postulat Koch. Isolat kemudian diidentifikasi secara makroskopis dan mikroskopis untuk melihat morfologi dan struktur dari cendawan penyebab penyakit. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh 4 jenis gejala penyakit daun dan 4 cendawan patogen yang diyakini merupakan penyebabnya. Empat cendawan patogen tersebut yaitu: Curvularia sp. KB6 menyebabkan penyakit bercak daun KB6 asal Kuningan, Fusarium sp. KH11 menyebabkan gejala hawar daun KH11 asal Kuningan, Lasiodiplodia sp.1 YK1 menyebabkan penyakit bercak daun kecil YK1 asal Yogyakarta, dan Lasiodiplodia sp.2 YK3 yang menyebabkan penyakit bercak daun kecil YK3 pada bibit jabon asal Yogyakarta.
Keyword: Curvularia sp., Fusarium sp., Lasiodiplodia spp., Penyakit daun jabon

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