Judul: Faktor-Faktor Lingkungan Dan Teknik Budidaya Yang Berkaitan Dengan Penyakit Kanker Batang Kopi Di Kabupaten Tanggamus, Lampung.
Abstrak: Tanaman kopi merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia. Kopi memiliki nilai ekonomi penting dan merupakan salah satu komoditas ekspor terbesar Indonesia. Hama dan penyakit menjadi salah satu faktor pembatas dalam produksi kopi. Salah satu penyakit yang menyerang tanaman kopi adalah penyakit kanker batang kopi. Penyakit kanker batang kopi merupakan penyakit baru dan belum diketahui penyebabnya. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui faktor– faktor lingkungan dan teknik budidaya yang berkaitan dengan penyakit kanker batang kopi di Kabupaten Tanggamus, Lampung. Metode yang dilaksanakan meliputi pengambilan data sekunder, metode wawancara petani, serta pengamatan langsung kejadian dan keparahan penyakit di lapangan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berkaitan dengan perkembangan penyakit kanker batang kopi adalah umur tanaman kopi, frekuensi penggunaan herbisida, kurangnya pemupukan, dan curah hujan yang mengalami peningkatan selama sepuluh tahun terakhir.
Keyword: Kanker batang, kopi, penyakit

Judul: Evaluasi Kesehatan Tanah pada Perkebunan Kopi Robusta yang Dikembangkan secara Agroforestri (Studi Kasus: kabupaten Tanggamus, Provinsi Lampung)
Abstrak: Pertumbuhan, perkembangan, kualitas, dan produktivitas tanaman kopi robusta (Coffea robusta) salah satunya dipengaruhi oleh kesehatan tanah. Di sisi lain, kesehatan tanah sangat dipengaruhi oleh perbedaan pengelolaan lahan dan jenis tanah. Penelitian ini bertujuan menganalisis sifat fisik, kimia, dan biologi tanah akibat perbedaan jenis pengelolaan dan jenis tanah serta menganalisis kesehatan tanah pada perkebunan kopi robusta di Kabupaten Tanggamus yang dikelola secara agroforestri maupun nonagroforestri. Metode pengambilan keputusan entropy digunakan dalam menghitung bobot bagi penentuan tingkatan kesehatan tanah di wilayah kajian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sifat fisik, kimia, dan biologi tanah pada perkebunan kopi yang dikembangkan secara agroforestri memiliki bobot isi yang rendah dan pori total, pori air tersedia, C-organik, N-total, total mikrob, total fungi, dan populasi cacing yang lebih tinggi dibandingkan perkebunan kopi non-agroforestri. Sementara itu, analisis berdasarkan jenis tanah menunjukkan perkebunan kopi pada tanah Andosol memiliki parameter kesehatan tanah yaitu sifat fisik dan kimia tanah yang lebih baik dibandingkan perkebunan kopi pada tanah Latosol, kecuali pada parameter biologi tanah. Analisis kesehatan tanah menggunakan metode entropy diperoleh hasil bahwa tanah yang paling sehat berturut-turut dimiliki oleh perkebunan kopi agroforestri pada tanah Andosol, selanjutnya dimiliki oleh perkebunan kopi agroforestri pada tanah Latosol, perkebunan kopi non-agroforestri pada tanah Andosol, dan terakhir oleh perkebunan kopi nonagroforestri pada tanah Latosol. Secara keseluruhan, perkebunan kopi yang dikembangkan secara agroforestri memiliki kesehatan tanah yang lebih baik dibanding perkebunan kopi yang dikembangkan secara non-agroforestri.
Keyword: agroforestry, coffea robusta, soil health

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