Judul: Tungau merah tanaman pepaya: Biologi dan keadaan populasinya di Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui biologi tungau merah (Acari: Tetranychidae), keadaan populasi dan musuh alaminya pada pertanaman pepaya di daerah Bogor. Metode yang dilakukan yaitu mengambil tungau Tetrannychus sp. di daerah Cikabayan secara sembarang untuk keperluan perbanyakan. Setelah populasinya cukup banyak dan seragam lalu diambil 120 imago betina dan dimasukkan ke dalam cawan petri yang berisi busa , kapas, dan potongan daun pepaya yang digenangi air untuk menjaga tuangau tidak keluar dari daun. Setiap cawan petri terdapat empat tungau dalam empat potong daun pepaya berukuran 2 x 2 cm. Kemudian dibiarkan selaam satu jam hingga bertelur semua.
Keyword: 

Judul: Pengamatan hama dan penyakit pepaya Carica papaya l. di kebun pusat kajian buah-buahan tropika PKBT IPB, Bogor
Abstrak: Tanaman pepaya merupakan tanaman yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak sekali manfaat yang didapat dari tanaman tersebut. Hama dan penyakit merupakan salah satu faktor penentu dalam usaha tani pepaya. Kerusakan akibat serangga hama tidak hanya akan mengakibatkan kemerosotan produksi secara kualitas dan kuantitas. Metode yang dilakukan adalah pertama pra-pengamatan/survei dengan mengamati secara sepintas untuk mengetahui penyakit dan serangga hama yang menyerang tanaman pepaya. Kedua penentuan tanaman contoh yang dilakukan dengan menggunakan metode sampling acak. Tanaman sampel diusahakan menyebar sehingga dapat mewakili seluruh pertanaman yang diamati. Ukuran atau jumlah tanaman contoh disesuaikan dengan jumlah populasi keseluruhan dalam satu kultivar yaitu berkisar 5-10% dari total populasi. Yang ketiga dilakukan pengamatan seminggu sekali sebanyak 10 kali. Bagian tanaman yang diamati adalah bunga, buah, daun dan batang dan lebih ditekankan pada hama dan penyakit yang tergolong penting. Pengamatan dilakukan dengan menghitung intensitas serangan/kerusakan untuk menghitung hama dan penyakit secara nonsistemik dan luas serangan untuk penyakit yang bersifat sistemik. Selain itu juga dilakukan penangkapan lalat buah (Bactrocera sp.) menggunakan tiga atraktan dan inventarisasi hama dan penyakit di lapang. Hama dan penyakit penting yang menyerang pertanaman pepaya di Ciomas adalah Tungau merah Tetranychus sp.. (Acarina: Tetranychidae), Colletotrichum sp. yang menyerang pada buah dan daun, serta penyakit yang mempunyai gejala mirip PRSV. Sedangkan hama dan penyakit yang menyerang pertanaman pepaya di Cimahpar adalah Hama Thrips sp. (Thysanoptera: Thripidae), Colletotrichum sp. yang menyerang pada buah dan daun, serta penyakit yang mirip PRSV. Pada pertanaman pepaya di Tajur hama dan penyakit yang menyerang adalah Coccus sp. (Hemiptera: Coccidae), Colletotrichum sp. yang menyerang pada buah dan daun dan busuk pangkal batang yang disebabkan oleh Phytium sp.. Di antara tiga atraktan yang digunakan untuk menangkap lalat buah di pertanaman pepaya, yang paling efektif adalah atraktan sintetik Jenis serangga yang berhasil tertangkap dengan menggunakan ketiga atraktan tersebut ada tiga jenis yakni Bactrocera dorsalis, B. umbrossus dan B. cucurbitae. Di tiga lokasi pengamatan, populasi B. dorsalis lebih banyak yang tertangkap. Terdapat variasi jenis OPT yang menyerang pada pertanaman pepaya di kebun Pusat Kajian Buah-Buahan Tropika (PKBT), IPB. Diantara tiga atraktan yang digunakan atraktan yang paling efektif adalah atraktan sintetik. Spesies lalat buah yang berhasil tertangkap yakni Bactrocera dorsalis, B. umbrossus dan B. cucurbitae.
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