Judul: Aktivasi mikroorganisme filoplan dengan senyawa biopolimer untuk pengendalian Alternaria porri (Ellis) Cif. pada Bawang Merah
Abstrak: Salah satu metode pengendalian hayati patogen tumbuhan adalah penyelolaan habitat yang dapat meningkatkan aktivitas agen antagonis dalam mengendalikan patogen. 14gen antagonis secara alami sudah terdapat pada daun, buah dan bagian tanaman lain. Keragaman mikroorganismne filoplan dipengaruhi oleh lceadaan lingkungan di sekitar daun, seperti keadaan fisik, kimia dan ketersediaan nutrisi. Beberapa peneliti menganjurkan untuk memodifikasi nutrisi pada filoplan sebagai usaha pengendalian penyakit. Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh nutrisi berupa senyawa biopolimer diantaranya yaitu khitin, pati dan selulosa terhadap konidia A. porri, mikroorganisme filoplan dan intensitas penyakit bercak ungu.
Keyword: 

Judul: Aktivasi mikroorganisme filoplan dengan senyawa biopolimer untuk pengendalian Alternaria porri (Ellis) Cif. pada bawang merah
Abstrak: Salah satu metode pengendalian hayati patogen tumbuhan adalah pengelolaan habitat yang dapat meningkatkan aktivitas agen antagonis dalam mengendalikan patogen. Agen antagonis secara alami sudah terdapat pada daun, buah dan bagian tanaman lain. Keragaman mikroorganisme filoplan dipengaruhi oleh keadaan lingkungan di sekitar daun, seperti keadaan fisik, kimia dan ketersediaan nutrisi. Beberapa peneliti menganjurkan untuk memodifikasi nutrisi pada filoplan sebagai usaha pengendalian penyakit. Dalam penelitian ini akan diteliti pengaruh nutrisi berupa senyawa biopolimer diantaranya yaitu khitin, pati dan selulosa terhadap konidia A. porri, mikroorganisme filoplan dan intensitas penyakit bercak ungu. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui keefektifan senyawa biopolimer dalam meningkatkan aktivitas mikroorganisme filoplan untuk pengendalian A. porri. Sumber inokulum diperoleh dari daun bawang daun sakit bercak ungu (Alternaria porri). Pembuatan suspensi A. porri dilakukan dengan cara potongan daun bawang daun sakit tersebut dimasukkan ke dalam tabung reaksi dan dikocok dengan vortex. Suspensi khitin 1% diperoleh dari pencampuran 10 g cangkang kepiting halus dengan larutan detergen 1%. Suspensi selulosa 1% diperoleh dari pencampuran 10 g kristal selulosa Avicel® dengan 11 air. Suspensi pati didapat dari air cucian beras 500 g dan 1 I air. Suspensi fungisida Dithane M 45 dibuat sesuai dengan dosis anjuran yaitu 2 g/l. Uji perkecambahan konidia dilakukan dengan cara masing-masing suspensi perlakuan (suspensi khitin 1%, suspensi selulosa 1%, suspensi pati, suspensi fungisida dan air steril) dengan 3 ulangan diteteskan pada gelas obyek cekung sebanyak 0,1 ml, kemudian 0,1 ml suspensi konidia A. porri (kepadatan konidia 12000 konidia/ml) diteteskan pada gelas obyek tersebut kemudian diinkubasikan selama 3 jam pada suhu ruang dan diamati di bawah mikroskop untuk mengetahui jumlah spora yang berkecambah. Percobaan rumah kaca ada lima macam perlakuan, masing-masing perlakuan dilakukan 5 ulangan. Pada saat tanaman bawang merah berumur 4 minggu setelah tanam (MST), dilakukan pengamatan intensitas penyakit, pengamatan jenis dan jumlah mikroba daun serta penyemprotan setiap suspensi perlakuan. Setelah satu minggu, tanaman diinokulasi dengan suspensi A. porri (kepadatan konidia 1000 konidia/ml) tanaman disungkup dengan plastik untuk menjaga kelembaban. Satu minggu setelah inokulasi dilakukan pengamatan jenis dan jumlah mikroba. Pengamatan intensitas penyakit dilakukan sebanyak empat kali dengan selang waktu tiga hari sekali.
Keyword: Plant protection, Insect

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