Judul: Fungus Pathogenicity Test and Identification that cause Root Rot on Ketapang Kencana (Terminalia mantaly) Plants
Abstrak: Serangan penyakit busuk akar banyak menyerang berbagai jenis tanaman kehutanan, seperti sengon, akasia, agathis, dan pinus. Serangan busuk akar juga ditemukan pada pohon ketapang kencana yang menyebabkan rubuhnya pohon dan merugikan manusia yang berada di sekitarnya. Penelitian ini bertujuan melakukan uji patogenisitas dan identifikasi jenis cendawan penyebab penyakit busuk akar pada tanaman ketapang kencana. Metode penelitian meliputi kegiatan uji patogenisitas dengan menginokulasikan isolat cendawan dan identifikasi jenis menggunakan ciri morfologi cendawan. Cendawan yang berhasil diidentifikasi adalah Fusarium sp. dan Botryodiplodia sp.. Botryodiplodia sp. teridentifikasi sebagai cendawan patogen yang diduga menyebabkan gejala busuk akar dan pangkal batang pada tanaman ketapang kencana karena menimbulkan serangan pada contoh uji berupa kayu sengon. Isolat Botryodiplodia sp. memiliki karakteristik makroskopis koloni berwarna putih yang kemudian berubah abu-abu, dengan tekstur menyerupai kapas, dan memiliki karakteristik mikroskopis konidiofor verticillate, konidia oval dengan dua ujung meruncing, hifa bersekat hialin yang kemudian berubah gelap.
Keyword: Botryodiplodia sp., Fusarium sp., Combretaceae, decay, morphology

Judul: Identifikasi Molekuler Cendawan Patogen Penyakit Busuk Buah Cabai, Terung, Tomat, Jambu dan Pepaya
Abstrak: Tanaman hortikultura merupakan komoditas penting di Indonesia. Produktivitas dan produksi komoditas ini seringkali terkendala faktor abiotik maupun biotik, termasuk masalah penyakit busuk pada buah yang dipanen yang disebabkan berbagai jenis penyebab. Penyakit busuk buah oleh cendawan patogen memiliki gejala serupa yaitu dimulai dengan bercak kecil berwarna coklat, berlanjut dengan pembusukan yang meluas dan disertai tanda patogen berupa miselium atau struktur lainnya. Identifikasi cendawan tertentu berdasarkan gejala maupun morfologi seringkali kurang memadai untuk membedakan spesies. Metode molekuler dapat menjadi pelengkap identifikasi cendawan karena memiliki efisiensi dan akurasi yang tinggi. Contoh buah cabai, tomat, terong, pepaya, dan jambu yang sakit dari lapangan diisolasi untuk mendapatkan biakan murni. Koloni biakan murni diamati dan dilakukan ekstraksi DNA genomik. Identifikasi cendawan dengan PCR menggunakan primer universal ITS5/ITS4 untuk menghasilkan amplikon yang kemudian dilakukan sikuensing. Runutan nukleotida hasil sikuensing tersebut yang dianalisis dengan BLAST menunjukkan tingkat homologi tertinggi dengan cendawan yang tersimpan data nukleotidanya dalam GenBank sebagai berikut: isolat AW1 cabai dengan Colletotrichum acutatum (Korea) sebesar 99.15%, isolat AW2 tomat dengan Fusarium lichenicola (China) sebesar 99.28% , isolat AW3 terung dengan Fusarium falciforme (Belanda) sebesar 99.64%, isolat AW4 pepaya dengan Lasiodiplodia theobromae (Taiwan) sebesar 100%, dan isolat AW5 jambu Fusarium verticillioides (China) sebesar 100%. Pohon filogenetika menggunakan MEGA X juga menunjukkan bahwa isolat AW2, AW3 dan AW5 yang berafiliasi dengan Fusarium membentuk kekerabatan yang berdekatan dan terpisah dari AW1 dan AW4. Isolat AW1 (Colletotrichum) juga terpisah cluster dari AW4 (Lasiodiplodia).
Keyword: Colletotrichum, Fusarium, internal transcribe spacer (ITS), Lasiodiplodia, nucleotide analysis, polymerase chain reaction (PCR)

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