Judul: Evaluasi Karakter Hortikultuta 10 Hibrida Hasil Persilangan 10 Genotipe Tetua Cabai Merah (Capsicum annuum L.) yang Ditanam Tanpa Naungan di Musim Hujan
Abstrak: Cabai merah (Capsicum annuum L.) melupakan salah satu komoditi hortikultura yaug banyak dibudidayakan di daerah tropik dan sub tropik. Budidaya cabai merah di Indonesia hampir dilakukan di seluruh daerah. Cabai merah dapat dimanfaatkan dalam bentuk cabai segar, kering, maupun olahan.
Keyword: 

Judul: Evaluasi Ciri-ciri Hortikultura Lima Belits Genotipe Cabai Merah (Capsicum annuum L.) yang Ditanam di musim Hujan
Abstrak: Cabai merah (Capsicum annuum L.) merupakan komoditi yang sangat penting di Indonesia. Cabai mempunyai banyak kegunaan, dikonsumsi dalam jumlah banyak, dan merupakan sayuran dengan lahan terluas. Cabai merah dikonsumsibaik dalam bentuk mentah (cabai hijau) maupun tua (cabai merah), baik dalam bentuk segar maupun industri olahan dan hasil industri. Produktivitas cabai di Indonesia saat ini sangat rendah. Kendala para produksi di daerah tropis adalah varietas berdaya hasil rendah, tingginya serangan hama dan penyakit, serta faktor lingkungan kurang menguntungkan. Varietas baru yang diharapkan dapat diperoleh melalui introduksi, seleksi dan hibridisasi. Introduksi adalah mendatangkan berbagai materi genetik untuk, menambah keragaman genetik tanaman. Untuk mengetahui ciri-ciri hortikulturfl genotipe introduksi perlu dilakukan evaluasi. Evaluasi yang dilakukan meliputi ciri vegetatif, generatif, produksi dan buah. Tujuan percobaan ini adalah mengevaluasi beberapa ciri vegetatif, generatif, produksi dan ketahanan penyakit di lapang dari 15 genotipe cabai murah. Dari percobaan yang dilakukan diharapkan dapat diidentifikasi genotip cabai yang berpotensi untuk dikembangkan di Indonesia. Genotipe yang diuji sangat beragam pada semua parameter dan peubah. Pengaruh lingkungan terlihat pada intensitas serangan antraknosa dan virus, umur tanaman saat anthesis, jumlah buah tidak dipanen, bobot dan jumlah buah baik serta bobot dan jumlah buah dipanen. Ketahanan terhadap antraknosa ditunjukkan oleh C 1025, sedanglcan ketahanan terhadap virus dimiliki oleh C 1023. Vegetatif yang tinggi dimiliki oleh C 1002, C 1063, C 1065, C 1011 dan C 1066. Persentase bunga dan buah gugur terendah dimiliki oleh C 1002, C 1016, dan C 1063. Umur panen sangat genjah dimiliki oleh C 1001, C 1003, C 1064, C 1025, C 1028, C 1066 dan Hibrida (C 1034 x C 1032). Ciri produksi tertinggi dimiliki oleh Hibrida (C 1034 xCI 032), dan eiri produksi tinggi lainnya dimiliki oleh C 1003 dan C 1028. C 1002, C 1063 dan C 1065 memiliki jumlah buah tinggi akan tetapi eiri produksi lainnya kurang tinggi. Penampilan buah yang terbaik dimiliki oleh Wonder Hot dan Hibrida (C 1034 x C 1032). C 1001 merupakan genotipe yang mempunyai keseragaman yang tinggi dalam semua ciri hortikultura yang diamati. C 1003 dan Hibrida (C 1034 x C 1032) merupakan genotipe yang berpotensi untuk dibudidayakan di Indonesia karena mempunyai produksi tinggi, sifat vegetatif dan generatif yang tergolong sedang, bentuk buah yang disukai oleh konsumen. Kekurangan dari kedua genotipe tersebut adalah agak rentan terhadap antraknosa dan rentan terhadap virus.
Keyword: 

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