Judul: Karakteristik Hidrologi Tanah Di bawah Tegakan Pinus (Pinus merkusii), Mahoni Uganda (Khaya anthoteca), dan Merawan (Hopea odorata roxb).
Abstrak: Kerusakan hutan dapat mempengaruhi fungsi hidrologi hutan, yakni sebagai pengatur tata air, menjaga waktu dan penyebaran aliran air sungai, menjaga iklim mikro, dan mampu melindungi daerah di bawahnya dari berbagai bencana seperti banjir. Penanaman pohon kembali dinilai sebagai salah satu upaya untuk memperbaiki kondisi hutan dan lingkungan. Jenis tanaman memberi pengaruh terhadap fungsi hidrolgis hutan. Tanaman pinus, merawan dan mahoni uganda perlu dipertimbangkan sebagai pilihan. Oleh karena itu diperlukan informasi karakteristik hidrologi tanah dibawah tegakan tanaman. Hasil analisis sifat hidrologi dan fisika tanah dibawah tegakan tanaman didapatkan hasil yang berbeda baik pada tanaman Pinus, Mahoni Uganda, maupun pada Merawan. Perubahan kadar air tertinggi terjadi pada tanah di bawah tegakan Mahoni Uganda sebesar 54.04%, terendah pada tanah di bawah tegakan Merawan sebesar 41.31%. pada kedalaman tanah yang sama. Infiltrasi tertinggi sebesar 116,25 cm perjam di bawah tegakan Pinus, terendah 24 cm perjam di bawah tegakan Merawan. Permeabilitas tertinggi sebesar 13,27 cm perjam di bawah tegakan Pinus, terendah di bawah tegakan Merawan sebesar 2,72 cm perjam. Tekstur tanah relatif sama pada masing-masing tegakan yakni didominasi oleh klei. Tanah di bawah tegakan tanaman Pinus, Merawan dan Mahoni Uganda termasuk kelompok hidrologi tanah B.
Keyword: karakteristik, hidrologi tanah, vegetasi

Judul: Beberapa sifat tanah di bawah naungan vegetasi pinus dan non pinus serta klasifikasinya menurut sistem taksonomi tanah di kawasan gunung walat sukabumi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sampai sejauh mana pengaruh tanaman pinus terhadap perkembangan beberapa sifat tanah di bawah naungannya. Beberapa sifat tanah di bawah naungan non pinus (dalam hal ini tanaman puspa) juga diteliti sebagai bahan pembanding. Pengamatan morfologi tanah dan pengambilan contoh tanah di lapang dilakukan pada minggu pertama bulan Februari tahun 1988. Analisa contoh tanah dilakukan di Laboratorium BPTP Cimanggu, Bogor. Pelaksanaan analisa contoh tanah dimulai dari bulan Maret sampai bulan Mei 1988. Secara umum jika ditinjau dari segi kesuburan tanah, sifat-sifat tanah di bawah naungan pinus (P₁) menunjukkan bahwa tingkat kesuburannya cenderung lebih rendah dibanding- kan di bawah naungan puspa (P2). Kecenderungan tersebut dapat dilihat dari hasil pengamatan sifat fisik dan morfologi tanah serta analisa kimia contoh tanah yang telah dilakukan. Dari hasil analisa kimia tanah diperoleh bahwa pH tanah, jumlah basa-basa dan kejenuhan basa tanah di bawah naungan pinus relatif lebih rendah dibandingkan dengan di bawah naungan puspa. Keadaan tersebut diperburuk oleh tingkat dekomposisi serasan pinus yang relatif lebih lambat. Dengan demikian kemungkinan perbaikan sifat-sifat tanah akibat adanya bahan organik tersebut menjadi tidak terpenuhi. Kondisi sebaliknya terjadi pada tanah di bawah na- ungan puspa. ...
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