Judul: Analisis Pertumbuhan, Morfologi, dan Kualitas Tanaman Hias Krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) Hasil Induksi Mutasi.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pertumbuhan, morfologi, dan kualitas tanaman hias krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) hasil induksi mutasi. Penelitian dilaksanakan pada bulan Februari hingga bulan September 2011 di Desa Nongkojajar, Pasuruan, Jawa Timur. Percobaan menggunakan rancangan kelompok lengkap teracak (RKLT) dengan perlakuan faktor tunggal, yaitu varian hasil induksi mutasi. Varian yang digunakan merupakan hasil induksi mutasi melalui radiasi sinar gamma (0 dan 20 Gy) dan melalui perendaman dalam EMS 0.77% (0, 105, 120 menit). Varian yang digunakan, yaitu PN 0 (kontrol), PN 20, DR 0 (kontrol), DR 20, PA 0 (kontrol), PA 105, PA 120, CDK 0 (kontrol), CDK 105, dan CDK 120. Penelitian dilaksanakan pada generasi M2V1 dan M2V2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa respon pertumbuhan tinggi tanaman dan jumlah ruas batang terhadap induksi mutasi pada generasi M2V1 memiliki pola linier negatif, sedangkan pada generasi M2V2 memiliki pola kuadratik. Pengamatan kualitas bunga pada kedua generasi menunjukkan bahwa terjadi penurunan kualitas bunga pada generasi M2V2 dibandingkan pada generasi M2V1. Meskipun demikian, induksi mutasi tidak mengakibatkan perubahan pada periode kesegaran bunga dalam vas (vase life). Induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% menghasilkan lebih banyak variasi dibandingkan induksi melalui radiasi sinar gamma. Beberapa varian hasil induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% mengalami perubahan morfologi daun, yaitu berbentuk hati dan variegata. Induksi mutasi melalui radiasi sinar gamma hanya menghasilkan daun variegata. Beberapa varian hasil induksi mutasi melalui perendaman dalam EMS 0.77% memiliki bunga pita berbentuk tunggal dengan variasi jarum, dan berbentuk tunggal dengan variasi dayung. Variasi warna bunga pita tujuh varian hasil induksi mutasi yang dihasilkan diantaranya adalah mimosa, wine red, ruby red, dan rose. Pengamatan terhadap jumlah stomata dan jumlah kloroplas dalam sel penjaga menunjukkan kecenderungan tidak berbeda nyata.
Keyword: 

Judul: Perbaikan Karakter Genetik Krisan (Dendranthema grandiflora Tzelev) Melalui Induksi Mutagen Kimia EMS (Ethyl methane sulfonate)
Abstrak: Krisan (Dendranthema grandiflora Tzvelev) merupakan tanaman hias yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan potensial untuk terus dikembangkan secara komersial. Upaya peningkatan keragaman telah dilakukan melalui hibridisasi konvensional, namun melalui metode ini memerlukan waktu yang relatif lama. Metode induksi mutasi merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk peningkatan keragaman genetik pada krisan. Tujuan penelitian ini yaitu perbaikan karakter genetik krisan melalui induksi mutagen kimia EMS (Ethyl methane sulfonate). Penelitian menggunakan kalus varietas Jaguar Pink dan Reagent Pink sebagai materi perlakuan dan larutan EMS yang terdiri dari enam level konsentrasi yaitu 0%; 0,2%; 0,4%; 0,6%; 0,8% dan 1%. Penelitian terdiri dari dua tahap percobaan. Percobaan pertama bertujuan untuk mendapatkan informasi respon dan regenerasi kalus setelah perendaman pada larutan EMS. Percobaan kedua evaluasi keragaman morfologi tanaman krisan MV4 hasil perlakuan mutagen kimia EMS. Hasil percobaan pertama yaitu kalus varietas Jagur Pink menghasilkan respon yang lebih baik dibandingkan varietas Reagent Pink berdasarkan rerata jumlah kalus hidup, jumlah kalus beregenerasi dan jumlah planlet hidup. Berdasarkan konsentrasi EMS, perlakuan E0 (0% EMS) menghasilkan jumlah kalus hidup (92 kalus) dan jumlah planlet terbanyak (57 planlet) dan perlakuan E1 (0,2% EMS) menghasilkan jumlah kalus beregenerasi (23 kalus) lebih banyak dibandingkan dengan perlakuan lainnya. Rerata pertumbuhan planlet hasil regenerasi kalus varietas Jaguar Pink pada populasi E0, E1 dan E2 lebih baik dibandingkan dengan planlet pada populasi E3, E4 dan E5. Krisan varietas Reagent Pink populasi E0 dan E2 lebih baik pertumbuhannya dibandingkan pada perlakuan E1, E3 dan E4 berdasarkan tinggi planlet, jumlah daun, jumlah ruas dan jumlah akar. Penggunaan EMS tidak mempengaruhi pertumbuhan planlet pada fase aklimatisasi. Keberhasilan aklimatisasi varietas Jaguar Pink dan Reagent Pink lebih dari 90%. Populasi planlet krisan E1, E2, E3, E4 dan E5 dapat tumbuh dengan baik seperti planlet pada populasi E0 (0% EMS), berdasarkan jumlah planlet hidup, tinggi planlet, jumlah daun dan jumlah akar yang tumbuh. Hasil percobaan kedua yaitu keragaman hasil mutagen kimia EMS memiliki nilai koefisien antara 0,00-1,00 berdasarkan nilai analisis klaster. Peningkatan keragaman genetik krisan terjadi pada perlakuan EMS, diperoleh mutan khimera pada daun krisan (RE3.1 dan RE3.7), pada konsentrasi EMS 0,6%. Perubahan bentuk batang pipih pada tanaman JE1.12, pada konsentrasi EMS 0,2%. Perubahan warna bunga krisan diperoleh pada EMS 0,4% yaitu krisan warna pink muda (Purple group 75 A) dan warna merah (Red purple group 60 A) pada konsentrasi EMS 1%. Putatif mutan krisan diperoleh pada nomor klon JE2.44, klon JE3.21 dan klon JE5.31.
Keyword: EMS (Ethyl methane sulfonate), Keragaman genetik, Krisan, Mutasi

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