Judul: Penggunaan fungisida botani dan kimia secara in vitro sebagai upaya eradikasi cendawan penyebab damping off pada tomat (Lycopersicon esculentum Mill.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh perlakuan fungisida botani (minyak cengkeh dan minyak sereh) serta fungisida kimia (Ingrofol dan Saromyl) terhadap pertumbuhan cendawan Fusarium sp. penyebab damping-off pada tomat serta mendapatkan konsentrasi yang efektif tanpa menimbulkan efek fitotoksik pada benih tomat. Percobaan dilakukan secara in vitro di Laboratorium Biologi Molekuler Tanaman, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Fakultas Pertanian, IPB pada bulan Februari-Mei 2006. Penelitian ini terdiri dari tiga rangkaian percobaan yaitu Percobaan I untuk mengetahui cendawan yang menyebabkan damping-offpada tomat, Percobaan I1 untuk mengetahui konsentrasi fungisida botani dan kimia yang efektif menghambat pertumbuhan cendawan patogen penyebab damping-off secara in vitro dan Percobaan 111 untuk mengetahui konsentrasi fungisida botani dan kimia yang yang tidak bersifat toksik terhadap benih tomat.
Keyword: 

Judul: Ekstrak Daun Eceng Gondok Sebagai Biofungisida untuk Mengendalikan Penyakit Busuk Buah Fusarium pada Tomat.
Abstrak: Tomat merupakan salah satu tanaman hortikultura penting di Indonesia, namun tanaman yang tergolong Famili Solanaceae ini diserang berbagai penyakit, salah satu penyebabnya adalah cendawan Fusarium oxysporum. Pengendalian yang ramah lingkungan perlu dikembangkan sebagai salah satu cara alternatif untuk mengendalikan F. oxysporum, seperti aplikasi biofungisida. Tumbuhan eceng gondok diketahui mengandung senyawa antimikrob. Tetapi sampai saat ini eceng gondok belum banyak dimanfaatkan sebagai biopestisida atau biofungisida untuk mengendalikan penyakit pada tanaman. Tujuan penelitian ini untuk memanfaatkan tumbuhan eceng gondok sebagai biopestisida atau biofungisida pada buah tomat sebagai salah satu alternatif pengendalian terhadap cendawan F. oxysporum. Daun eceng gondok dimaserasi menggunakan dua pelarut yaitu metanol dan etil asetat dan dipekatkan dengan rotary evaporator. Ekstrak yang diperoleh digunakan pada uji in vitro menggunakan metode peracunan media pada konsentrasi 0.25%, 0.5%, 1.0%, 2.0%, dan 4.0%. Hasil uji in vitro menunjukkan bahwa ekstrak daun eceng gondok menggunakan etil asetat pada konsentrasi 2.0% memberikan efektivitas penghambatan tertinggi sebesar 25.37%. Uji in vivo menggunakan metode pencelupan. Setelah aplikasi, perkembangan penyakit pada tomat dilihat dari bercak yang tumbuh. Tingkat keefektifan uji in vivo diketahui berdasarkan keparahan penyakit pada perlakuan dan kontrol. Hasil uji in vivo menujukkan bahwa daun eceng gondok menggunakan etil asetat pada konsentrasi 2.0% mampu menekan keparahan penyakit sebesar 49.28% dengan metode preventif.
Keyword: anticendawan, Fusarium oxysporum, in vitro, in vivo, metabolit sekunder

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