Judul: Model Pendugaan Nitrat dar, Fosfat Terbuang dari Petak  Sawah Beririgasi
Abstrak: Nitrat dan fosfat rnerupakan dua diantara sepuluh hara esensial yang digolongkan pada kelompok makro, yaitu dibutuhkan dalam jumlah relatif banyak. Walaupun keduanya masuk dalam golongan yang sama namun proses ketersediaannya pada lahan relatif berbeda. Nirat merupakan unsur hara yang mudah tersedia baik secara alami maupun buatan, namun juga mudah hilang dari lahan dengan penguapan, larut pada aliran permukaan dan terlarut dalarn proses pencucian. Sebaliknya fosfat merupakan unsur hara yang sulit tersedia bagi tanaman dan juga sulit untuk hilang dari sistem lahan karena terikat oleh liat.
Keyword: 

Judul: Efektifitas lahan basah buatan dalam menurunkan sedimen, fosfor dan nitrogen di perairan
Abstrak: Pertanian intensif dengan penggunaan pupuk inorganik dan organik merupakan salah satu sumber pencemaran daerah aliran sungai (DAS) dengan unsur hara (N dan P) dan sedimen. Berbagai usaha konservasi belum sepenuhnya menekan pencemaran tersebut. Alternatif lain untuk menekan peningkatan sedimen, fosfor dan nitrogen di perairan permukaan adalah dengan pembuatan lahan basah buatan sebagai penyaring (filter) air limpasan permukaan sebelum dibuang ke perairan. Penelitian ini bertujuan: (i) menguji kemampuan lahan basah buatan dalam menyaring sedimen, fosfor dan nitrogen, (ii) membandingkan efektifitas penyaringan pada keadaan hujan dan tanpa gangguan hujan. Sistem lahan basah buatan dibangun dengan membuat 2 kolam yang terdiri dari kolam pengendapan (kolam tanpa tanaman air) dan kolam penyaringan (kolam yang ditutup 100% oleh tanaman air), dengan sumber air berasal dari aliran drainase lahan pertanian. Pengambilan contoh air meliputi contoh air setelah kejadian hujan dan contoh air periodik mingguan (tanpa kejadian hujan). Titik pengambilan contoh air yaitu (i) aliran air yang masuk (input) ke kolam pengendapan, (ii) air di kolam pengendapan, (iii) air di kolam penyaringan dan (iv) aliran air buangan (output) dari kolam penyaringan. Parameter yang diamati pada contoh air adalah konsentrasi nitrat, amonium, ortofosfat, total fosfor dan total padatan tersuspensi. Hasil analisis pada dua pengamatan menunjukkan, setelah aliran air melewati sistem lahan basah buatan semua parameter air yang diamati mengalami penurunan. Terjadi penurunan pada pengamatan mingguan untuk nitrat sebesar 77,0%, amonium sebesar 56,7%, ortofosfat sebesar 80,8%, total fosfor sebesar 55,9% dan total padatan tersuspensi sebesar 79,5%. Penurunan pada pengamatan setelah kejadian hujan untuk nitrat sebesar 64,4%, amonium sebesar 26,3%, ortofosfat sebesar 57,9%, total fosfor sebesar 63,12% dan total padatan terlarut sebesar 94,7%. Penurunan konsentrasi parameter lebih nyata (P<0,05) pada pengamatan mingguan dibandingkan dengan data setelah kejadian hujan.
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