Judul: Penggunaan metode fluorescence spectroscopy untuk deteksi cendawan Aspergilus flavus Link. pada benih jagung
Abstrak: Benih merupakan komponen utama dalam sistem produksi komoditas pertanian yang mempunyai nilai ekonomi tinggi. Benih juga merupakan komoditas internasional sebagai barang pertukaran dan transaksi plasmanutfah yang berjalan dengan perkembangan peradaban manusia. Di sisi lain benih adalah bagian dari struktur perbanyakan tanaman dimana sebagai strarting unit dan end unit dalam siklus hidup tumbuhan. Namun, benih juga berperan dalam kejadian penyakit tanaman karena sebagai sarana potensial dan efektif untuk penyebaran patogen tanaman. Hal ini merupakan ancaman bagi sistem produksi pertanian di suatu negara. Ancaman tersebut dikarenakan patogen terbawa benih dapat menimbulkan kerusakan dan kerugian pada komoditas pertanian.
Keyword: 

Judul: Deteksi Cendawan Patogen Terbawa Benih Padi Menggunakan Spektroskopi Fluoresens Serat Optik
Abstrak: Penggunaan benih bermutu akan mendapatkan hasil produksi yang tinggi dan berkualitas. Cendawan patogen terbawa benih merupakan salah satu faktor pembatas ketersediaan benih bermutu dan peningkatan hasil produksi tanaman. Kelompok cendawan Fusarium sp., Aspergillus sp., dan Bipolaris sp. banyak ditemukan menginfeksi benih padi baik saat penyimpanan maupun di lapangan. Patogen terbawa benih dapat memengaruhi seluruh kriteria mutu benih, terutama kesehatan benih. Deteksi dan identifikasi merupakan kegiatan penting dalam pengelolaan penyakit tanaman untuk menekan resiko kerugian yang ditimbulkan cendawan patogen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode deteksi dan identifikasi alternatif yang lebih cepat, akurat dan sederhana untuk cendawan patogen terbawa benih menggunakan spektroskopi fluoresens serat optik berdasarkan metabolit sekunder yang dihasilkan. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Mikologi Tumbuhan Departemen Proteksi Tanaman, Laboratorium Spektroskopi Optik Departemen Fisika Institut Pertanian Bogor dari Oktober 2016 hingga Juni 2017. Penelitian ini terdiri atas beberapa tahap, yaitu (1) isolasi dan identifikasi untuk mendapatkan isolat murni Aspergillus flavus, Bipolaris oryzae, dan Fusarium semitectum; (2) kalibrasi spektroskopi fluoresens serat optik, meliputi pembuatan media alternatif pertumbuhan cendawan, pembuatan probe serat optik, analisis metabolit sekunder cendawan target menggunakan Py-GC-MS, pengukuran panjang gelombang metabolit yang dihasilkan masing-masing isolat cendawan target dan kalibrasi spektroskopi fluoresens serat optik sebagai metabolit cendawan standar; (3) deteksi A. flavus, B. oryzae, dan F. semitectum pada benih padi, meliputi pembuatan suspensi cendawan dan aplikasi spektroskopi fluoresens serat optik untuk deteksi cendawan target pada benih padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa senyawa utama dan penciri metabolit A. flavus adalah aflatoksin B1, sedangkan pada B. oryzae adalah ophiobolin A, dan senyawa beauvericin pada F. semitectum. Berdasarkan pengujian dengan spektroskopi fluoresens serat optik pada metabolit cendawan A. flavus dapat dideteksi pada panjang gelombang emisi 440 nm, sedangkan B. oryzae pada 534 nm, dan F. semitectum pada 510 nm. Sensitivitas spektroskopi fluoresens serat optik bergantung pada kandungan metabolit dan nutrisi media pertumbuhan cendawan. Tingkat pengenceran metabolit terendah yang mampu terdeteksi untuk B. oryzae dan F. semitectum yaitu 10-7, sedangkan A. flavus hingga 10-10. Media ekstrak padi yang digunakan sebagai media alternatif mampu menstimulasi produksi metabolit cendawan pada masa inkubasi 24 jam. Semakin rendah tingkat konsentrasi media akan semakin sedikit cendawan yang terdeteksi. Spektroskopi fluoresens serat optik dapat digunakan sebagai metode deteksi cendawan patogen terbawa benih yang akurat dan cepat.
Keyword: Aspergillus flavus, Bipolaris oryzae, Fusarium semitectum, metabolit sekunder, panjang gelombang

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