Judul: Uji Stabilitas dan Kandungan Polifenol pada Mutan Krokot (Portulaca grandiflora).
Abstrak: Krokot (Portulaca grandiflora) adalah tanaman hias yang termasuk ke dalam famili Portulacaceae. Selain dimanfaatkan sebagai tanaman hias, krokot juga dimanfaatkan sebagai tanaman obat atau bahan baku kosmetik. Krokot diketahui memiliki kandungan polifenol yang berfungsi sebagai antioksidan. Salah satu cara untuk meningkatkan keragaman krokot adalah mutasi induksi. Penelitian ini bertujuan mengetahui stabilitas mutan putatif beberapa genotipe krokot hasil iradiasi sinar gamma secara berulang dengan teknik recurrent irradiation pada berbagai dosis dan mendapatkan mutan solid yang berpotensi untuk dikembangkan menjadi varietas baru serta mengetahui aktivitas antioksidan dan senyawa polifenol yang terkandung dalam mutan yang sudah stabil. Penelitian dilaksanakan di Sabisa Farm, Kebun Percobaan IPB Sindang Barang, Bogor pada Bulan Februari 2019 hingga Mei 2019. Pengujian kandungan polifenol dilakukan di Pusat Studi Biofarmaka Tropika IPB pada Bulan Juli 2019 hingga Agustus 2019. Sebanyak 53 genotipe diuji stabilitasnya dan 3 genotipe diuji kandungan total fenol, total flavonoid, serta total IC50. Penelitian ini menunjukkan bahwa krokot generasi MV8 belum mencapai kestabilan pada seluruh karakter kuantitatif dan kualitatif yang diamati. Berdasarkan karakter bentuk dan warna bunga terdapat 3.08% (34/1104) individu mutan putatif yang mengalami mutasi maju. Mutan yang potensial dikembangkan adalah mutan dengan susunan petal present berwarna magenta serta mutan genotipe GMT 50+45 7.1.18 yang memiliki bentuk petal menyempit. Tiga genotipe yang diuji kandungan polifenolnya yaitu GVT50+35 3.1.23 (GA), GVT50+45 11.1.8 (GB), dan GVT75+55 8.1.22 (GC) memiliki potensi sebagai antioksidan yang mengandung senyawa polifenol.
Keyword: kimera, mutasi maju, total fenol, total flavonoid

Judul: Peningkatan Keragaman Krokot (Portulaca grandiflora) melalui Mutasi Induksi dengan Iradiasi Sinar Gamma secara Berulang.
Abstrak: Portulaca grandiflora atau yang lebih dikenal dengan nama krokot merupakan salah satu tanaman berbunga cantik yang hidup di daerah tropis. Selain bisa digunakan sebagai tanaman hias, krokot juga dapat berfungsi sebagai tanaman obat dan bahan makanan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh iradiasi sinar gamma dengan teknik recurrent irradiation terhadap pertumbuhan dan keragaman tanaman krokot serta menguji tingkat kestabilan mutan solid tanaman krokot yang terbentuk akibat iradiasi sinar gamma melalui stek pucuk. Dosis iradiasi yang digunakan yaitu 0, 35, 45, dan 55 Gy. Penelitian ini berlangsung dari Bulan Desember 2017 hingga Juni 2018 di Sabisa Farm dan iradiasi sinar gamma dilakukan di Laboratorium Pusat Aplikasi Isotop dan Radiasi Badan Tenaga Nuklir Nasional (PAIR BATAN), Pasar Jumat, Jakarta Selatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir semua mutan krokot stabil pada perbanyakan mutan secara vegetatif pada generasi ketujuh (MV7). Berdasarkan karakter kuantitatif dan kualitatif bunga terdapat 4.49% mutan krokot putatif hasil iradiasi sinar gamma yang memenuhi kriteria seleksi untuk diperbanyak pada generasi selanjutnya. Mutan yang berpotensi untuk dikembangkan adalah mutan dengan susunan petal present berwarna red serta mutan dengan susunan petal absent berwarna pink purple.
Keyword: kimera, mutasi, mutan putatif, mutan solid, recurrent irradiation

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