Judul: Pengaruh pencemaran debu pabrik semen Cibinong terhadap sifat-sifat tanah pada arah selatan dan timur
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh pencemaran debu pabrik semen Cibinong terhadap sifat-sifat tanah terutama kemantapan agregat dan beberapa sifat kimia tanah pada arah selatan dan timur. Penelitian dilakukan di lapang untuk pengambilan contoh tanah dan di laborato- rium untuk analisis sifat fisika dan kimia tanah. Labora- torium yang digunakan adalah laboratorium Jurusan Tanah, Fakulatas Pertanian, IPB, serta Laboratorium Sub Bagian Zat Hara Kelompok Fisiologi, BPTP Bogor. Untuk Pengamatan lapang dan pengambilan contoh tanah dilakukan melalui pemboran pada setiap 250 m sepanjang transek arah Selatan dan Timur dari Pabrik Semen Cibinong sebagai sumber pencemaran. Pada setiap pemboran diamati sifat-sifat morfologi tanah yang didasarkan pada Pedoman Pengamatan Tanah di Lapang (PPT, 1967). Untuk analisis di laboratorium, contoh tanah dikering udarakan terlebih dahulu, kemudian ditumbuk dan diayak dengan ukuran 2 mm untuk analisis kimia dan tekstur. Untuk analisis kemanta- pan agregat contoh tanah dibiarkan saja.
Keyword: 

Judul: Perbedaan Beberapa Sifat Fisik Tanah Pada Berbagai Penggunaan Lahan Latosol Cibinong Dan Kedunghalang
Abstrak: Penelitian ini dimaksudkan untuk melengkapi orientasi produksi dalam sektor pertanian dengan wawasan lingkungan, yaitu dengan mengamati perubahan-perubahan yang terjadi di dalam sistem tanah, khususnya mengenai sifat fisik tanahnya. Oleh karena itu penelitian ini ditujukan untuk mengetahui perbedaan beberapa sifat fisik tanah dari berbagai penggu- naan lahan pada tanah Latosol Cibinong dan Kedunghalang. Penelitian dimulai dengan melakukan pengambilan contoh tanah dari empat macam penggunaan lahan yang ada. Keempat macam penggunaan lahan tersebut adalah: (1) lahan singkong, (2) lahan sawah, (3) lahan bekas kebun karet, dan (4) lahan pekarangan. Contoh tanah yang diambil terdiri dari: (1) contoh ta- nah utuh, (2) contoh tanah terganggu, dan (3) contoh tanah agregat utuh. Contoh tanah utuh digunakan untuk penetapan: bobot isi, ruang pori total, distribusi ukuran pori dan kon- duktivitas hidrolik. Contoh tanah terganggu digunakan untuk penetapan: unsur-unsur kimia, tekstur, bobot jenis partikel serta difusivitas dan konduktivitas hidrolik tidak jenuh. Sedangkan contoh tanah agregat utuh digunakan untuk penetapan indeks stabilitas agregat (ISA). Hasil pengamatan terhadap parameter yang diamati menunjukkan bahwa perbedaan sifat fisik tanah tergantung pada intensitas pengolahan tanah dan masukan bahan organik yang diberikan ke dalam tanah. Pada penggunaan lahan untuk singkong dan sawah dilakukan pengolahan tanah yang intensif, sedangkan pada penggunaan lahan untuk kebun karet dan pekarangan relatif tidak dilakukan pengolahan tanah. Pada penggunaan lahan untuk singkong dan sawah terbentuk lapisan padat di bagian bawah yang dicirikan oleh bobot isi yang besar, ruang pori total kecil dankonduktivitas hidrolik rendah. Kemantapan agregat pada tanah ini menurun dan bahkan rendah sekali pada tanah sawah karena proses pemantapan agre- gat tidak berlangsung dengan baik…dst
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