Judul: Hubungan antara sifat formasi geologi dan kimia tanah dengan kualitas air tanah di daerah cibungbulang dan ciampea,bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari keeratan hubungan antara sifat formasi geologi dan sifat kimia tanah yang terbentuk di atasnya dengan kualitas air tanah; serta melihat perbedaan sifat kimia air tanah pada dua formasi geologi yang berbeda di Daerah Cibungbulang dan Ciampea, Kabupaten Bogor. Pengamatan morfologi tanah, pengambilan contoh tanah, dan batuan induk tanah di lapang dilakukan tanggal 4 De- sember 1987 sampai 5 Januari 1988. Pengambilan contoh air tanah dilakukan tanggal 26 Januari 1988. Analisis di laboratorium dimulai tanggal 26 Januari sampai tanggal 22 April 1988. Penelitian dilakukan terhadap 4 profil pewa- kil dan batuan induk, dan 4 stasiun pengamatan air tanah. Masing-masing 2 pewakil tiap formasi geologi yang berbeda bahan induk dan waktu pembentukannya. Analisis susunan mineral dan batuan induk tanah menunjukkan perbedaan jenis dan jumlah mineral pada dua formasi geologi daerah penelitian. Formasi Qvst yang berumur lebih muda mempunyai tingkat pelapukan lebih lanjut dibandingkan Formasi Tmbl yang berumur lebih tua. Keadaan tersebut disebabkan penambahan bahan-bahan baru berupa bahan volkan dari gunung api yang meletus kemudian. Tingkat stabilitas mineral lebih tinggi pada tanah di Formasi Tmbl, disebabkan reaksi tanah yang netral. Hasil pengamatan morfologi tanah dan analisis kimia tanah menunjukkan hubungan yang erat dengan susunan mineral tanah dan batuan induk tanah pada masing-masing formasi geologi. Sedangkan pada formasi geologi yang berbeda, morfologi dan sifat kimia tanahnya juga berbeda…dst
Keyword: 

Judul: Hubungan antara beberapa sifat fisik, kimia dan biologi tanah dengan air tanah pada berbagai tekstur tanah
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Fisika, Kimia den Kesuburan, Mineralogi, dan Biologi Tanah, Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor dan Laboratorium Agronomi Balai Penelitian Tanaman Pangan Cimanggu Во- gor mulai bulan Maret sampai dengan bulan September 1987. Tujuan Penelitian melihat hubungan antara beberapa sifat fisik, kimia dan biologi tanah dengan retensi air tanah pada berbagai tekstur tanah serta menduga parameter sifat fisik, kimia dan biologi tanah yang paling berperanan dalam menentukan retensi air tanah. Sebagai bahan penelitian digunakan Grumusol Cihea, Podsolik Jasinga, Andosol Sukamantri, Regosol Sindang Barang dan Latosol Darmaga, masing-masing diambil pada kedalaman 20 cm dan 40 - 60 cm. Contoh tanah berupa tanah utuh, agregat utuh dan tanah terganggu. Selain bahan di atas ju- ga digunakan berbagai macam bahan analisis sifat-sifat fisik, kimia dan biologi tanah yang ditetapkan. Analisis retensi air tanah dilakukan dengan metode kurva pF (plate dan membrane apparatus). Sedangkan parameter-parameter yang dianalisis, yang diduga mempunyai hubuzgan erat dengan retensi air tanah diantaranya: tekstur, selisih pH H2O dan pH KCl (APH), bobot isi, porositas total, indeks stabilitas agregat (ISA), sodium adsorption ratio (SAR) dan aktivitas mikroorganisme…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