Judul: Induksi Mutasi Fisik dengan Iradiasi Sinar Gamma pada Kunyit (Curcuma domestica Val.)
Abstrak: Kunyit merupakan tanaman rempah yang potensial sebagai bahan utama pangan fungsional. Rimpang kunyit mengandung senyawa aktif utama yaitu kurkumin yang memberikan warna kuning pada rimpang juga memberikan manfaat untuk kesehatan. Kurkumin bersifat antioksidan dan berperan sebagai antikolesterol, obat tumor, kanker, obat hipertensi, hiperglikemia, penyakit hati serta rematik. Keterbatasan penyediaan simplisia yang mempunyai kandungan kurkumin sesuai standar pasar serta rendahnya keragaman genetik kunyit sebagai bahan seleksi pemuliaan konvensional menjadikan penelitian ini penting untuk dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan dosis LD50 serta menghasilkan perubahan keragaan tanaman kunyit akibat induksi mutasi fisik melalui iradiasi sinar gamma. Iradiasi dilakukan secara tunggal (acute irradiation) menggunakan Iradiator Panorama Serba Guna (IRPASENA) dengan 11 taraf dosis yang berbeda dan tanaman yang telah diradiasi dibudidayakan secara in vivo. Pengamatan pertumbuhan tanaman kunyit dilakukan pada karakter vegetatif secara kuantitatif dan kualitatif. Pada penelitian ini, didapatkan LD50 kunyit yaitu pada dosis 47.26 Gy. Pertumbuhan vegetatif tanaman cenderung mengalami perlambatan dengan semakin meningkatnya dosis iradiasi. Keragaman tertinggi pertumbuhan jumlah daun terdapat pada aplikasi dosis 50 Gy. Perubahan morfologi berupa bentuk pangkal batang semu terjadi pada tanaman akibat iradiasi dosis 50 dan 60 Gy, perubahan warna sebagian permukaan daun terjadi pada 50 dan 70 Gy, perubahan bentuk daun terjadi pada 50 dan 70 Gy, serta pertumbuhan tanaman yang kerdil terjadi pada tanaman 60 dan 70 Gy.
Keyword: iradiasi, kunyit, kurkumin, LD50

Judul: Induksi Mutasi Fisik pada Paku Bintik (Microsorum punctatum) melalui Iradiasi Sinar Gamma
Abstrak: Pemuliaan mutasi dengan iradiasi sinar gamma merupakan salah satu cara dalam meningkatkan keragaman genetik tanaman. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui radiosensitivitas dan nilai LD50 (Lethal dose 50) sinar gamma pada M. punctatum serta mengamati keragaan tanaman M. punctatum hasil iradiasi sinar gamma pada MV1. Nilai LD50 merupakan salah satu parameter untuk mengukur tingkat sensitivitas suatu jaringan terhadap iradiasi. Semakin rendah nilai LD50 suatu jaringan tanaman, semakin tinggi tingkat radiosensitivitasnya, sehingga semakin besar peluang terjadinya mutasi. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) faktor tunggal (dosis iradiasi sinar gamma) dengan 3 ulangan. Iradiasi sinar gamma diberikan terhadap stek rimpang dengan satu daun dari tanaman M. punctatum secara tunggal (acute irradiation) menggunakan Gamma Cell 220 dengan dosis 0, 10, 20, 30, 40, dan 50 gray. Semua rimpang dengan satu daun hasil iradiasi ditanam di lapangan hingga 16 minggu setelah iradiasi (MSI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian iradiasi sinar gamma pada M. punctatum menghasilkan LD50 sebesar 86,25 gray dan perlakuan iradiasi sinar gamma antar perlakuan berbeda nyata terhadap tinggi dan lebar daun, sedangkan karakter jumlah daun tidak berbeda nyata. Perlakuan iradiasi juga menyebabkan defisiensi warna hijau pada daun M. punctatum. Secara morfologi, perlakuan iradiasi sinar gamma terhadap M. punctatum belum menghasilkan mutan-mutan yang diinginkan, namun secara genetik, terdapat penggandaan jumlah kromosom dan aberasi kromosom pada perlakuan dosis iradiasi tertinggi (50 gray).
Keyword: LD50, radiosensitivitas, tanaman hias

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