Judul: Evaluasi Indeks Erosivitas Hujan (Buku I)
Abstrak: Proses erosi tanah di daerah tropis sangat dipengaruhi iklim, terutama hujan. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk melihat hubungan antara hujan dengan erosi dan dari berbagai parameter hujan, yang paling berpengaruh terhadap erosi disebut sebagai indeks erosivitas hujan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat parameter hujan yang paling berpengaruh terhadap erosi tanah. Sehubungan dengan ini, telah dilihat korelasi antara berbagai parameter hujan dengan erosi yang terjadi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengamatan erosi petak kontrol dari stasiun pengamat erosi di Kebun Percobaan Jurusan Tanah IPB (di Darmaga) dan Kebun Percobaan Pusat Penelitian Tanah (di Citayam dan G. Kidul). Parameter hujan yang terbaik tidak sama pada setiap lokasi. Pada daerah Darmaga dan Citayam parameter hujan yang memiliki korelai terbaik adalah Alm sedangkan untuk daerah G. Kidul dan untuk keseluruhan data parameter hujan terbaik adalah KE>25. Parameter hujan terbaik ini tidak berbeda nyata secara statistik (5%) dengan indeks erosivitas hujan yang umum digunakan (E130) atau dengan parameter yang mudah diperoleh (CH). Korelasi antara aliran permukaan dan parameter hujan terhadap erosi memiliki nilai yang lebih baik jika dibandingkan dengan korelasi antara parameter hujan saja terhadap erosi tanah.
Keyword: 

Judul: Mempelajari Pengaruh Intensitas Hujan, Topografi Dan Jenis Tanah Terhadap Erosi
Abstrak: Lapisan tanah olah harus dipertahankan untuk tempat tumbuh bagi akar tanaman, penyediaan air dan unsur hara yang dibutuhkan tanaman. Kerusakan tanah mengakibatkan lapisan olah tidak dapat memenuhi fungsinya. Kerusakan tanah akibat pencucian unsur hara, relatip lebih mudah dipulihkan kesuburannya dari pada kerusakan tanah oleh erosi. Kerusakan tanah merupakan penyebab tanah kritis. Oleh karena itu pengawetan tanah dengan jalan pencegahan erosi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh intensitas hujan, topografi dan jenis tanah terhadap erosi. Penelitian laboratorium dengan alat "rainfall simulator" digunakan untuk mengukur besarnya pengaruh intensitas hujan, topografi dan jenis tanah terhadap erosi. Intensitas hujan yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah 2, 4 dan 6 cm/jam dengan kemiringan tanah 5, 10 dan 15 persen dan panjang lereng 59,5 dan 89,5 cm pada tanah Grumusol Blitar, Podzolik Merah Kuning Jasinga dan Mediteran Merah Kuning Pacitan. Pengamatan dilakukan terhadap jumlah aliran permukaan, tanah yang tererosi dan percikan. Hasil analisa statistik menunjukkan bahwa intensitas hujan, topografi dan jenis tanah berpengaruh sangat nyata terhadap aliran permukaan, erosi dan percikan. Interaksi antar perlakuan berpengaruh sangat nyata terhadap erosi dan percikan, sedangkan interaksi antar perlakuan berpengaruh nyata terhadap aliran permukaan. ...
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