Judul: Populasi Mikrob Fungsional Tanah pada Berbagai Penggunaan Lahan di Kabupaten Kapuas Hulu, Kalimantan Barat
Abstrak: Tanah merupakan habitat dari berbagai macam mikrob yang menjadi salah satu aspek yang penting di dalam pembentukan suatu ekosistem. Keberadaan mikrob dapat mempengaruhi sifat biologi, kimia dan fisik tanah. Kelimpahan dan keragaman mikrob bisa menjadi indikator dari kesuburan tanah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari kelimpahan mikrob fungsional tanah pada lima tipe penggunaan lahan yaitu hutan primer, hutan karet, lahan terlantar, ladang berpindah, dan kebun sawit di Kabupaten Kapuas Hulu, Kalimantan Barat. Sampel diambil dari tiga titik secara acak pada garis lurus 100 m dari masing-masing penggunaan lahan dengan kedalaman 10 cm. Analisis mikrob tanah yang dilakukan meliputi total mikrob, total fungi, Azotobacter, mikrob pelarut fosfat, mikrob pendegradasi selulosa dengan metode cawan hitung. Hasil penelitian menunjukkan setiap penggunaan lahan mempunyai populasi mikrob yang berbeda. Hal ini diduga karena pengaruh faktor lingkungan seperti C/N ratio, pH, suhu, kadar air tanah dan faktor lain pada setiap penggunaan lahan. Populasi tertinggi untuk total mikrob (1.73 x 106 CFU/g tanah), total fungi (3.89 x 104 CFU/g tanah ) dan Azotobacter (3.39 x 104 CFU/g tanah) terdapat pada hutan karet. Populasi mikrob pelarut fosfat paling tinggi terdapat pada ladang berpindah (9.98 x 104 CFU/g tanah), sedangkan populasi mikrob pendegradasi selulosa paling tinggi terdapat pada lahan kelapa sawit yaitu 1.15 x 105 CFU/g tanah.
Keyword: kesuburan tanah, populasi mikrob tanah, penggunaan lahan

Judul: Analisis Beberapa Sifat Kimia Tanah dalam Hubungannya dengan Populasi Mikrob Fungsional pada Tiga Ekosistem Lahan
Abstrak: Mikrob tanah berbeda-beda jenis dan populasinya pada setiap jenis tanah dan ekosistem. Ekosistem perakaran menyebabkan adanya interaksi antara tanah, akar tanaman dan mikrob fungsional. Mikrob fungsional dalam tanah berperan dalam mendekomposisi bahan organik, melarutkan hara dan memfiksasi nitrogen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis beberapa sifat kimia tanah yang terdiri dari kadar C-organik, P-total, N-total, selulosa dan lignin dalam hubungannya dengan populasi mikrob fungsional pada tiga ekosistem lahan yaitu gambut yang ditanami kelapa sawit dan yang tidak ditanami kelapa sawit dengan tutupan lahan semak, serta tanah mineral yang ditanami kelapa sawit. Contoh tanah diambil berdasarkan kedalaman 0-20 cm, 20-40 cm dan 40-60 cm. Penelitian ini mencakup: analisis beberapa sifat kimia tanah, serta isolasi dan perhitungan populasi mikrob. Mikrob yang diisolasi adalah total bakteri, total fungi, bakteri pelarut P, bakteri penambat N (Azotobacter), bakteri selulolitik dan fungi lignolitik. Perbedaan kadar C-organik pada gambut dan tanah mineral tidak berhubungan secara langsung denga total bakteri dan total fungi. Kadar P total pada tanah yang lebih rendah akan menyebabkan populasi bakteri pelarut P meningkat. Nitrogen pada tanah yang lebih rendah akan meyebabkan populasi Azotobacter meningkat, karena bakteri penambat N (Azotobacter) akan aktif saat kondisi nitrogen dalam tanah sedikit. Populasi bakteri selulolitik dan fungi lignolitik tidak berhubungan langsung dengan kandungan selulosa dan lignin dalam tanah.
Keyword: C-organik, mikrob fungsional, lignin, selulosa

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