Judul: Pengaruh perendaman benih ketimun pratanam dengan air kelapa terhadap produksi benih dan mutunya
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh perendaman benih ketimun pratanam dengan air kelapa terhadap produksi dan viabilitas benih yang dihasilkan. Percobaan ini dilakukan mulai bulan Juni 1992 sampai dengan bulan Oktober 1992 di Kebun Percobaan Sindangbarang IPB dan Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih, Baranangsiang. Percobaan disusun secara faktorial dengan menggunakan rancangan acak kelompok. Terdapat dua faktor perlakuan dengan tiga ulangan. Faktor pertama adalah perendaman benih yang terdiri dari lima taraf, masing-masing benih kering tanpa perlakuan (A0), benih direndam dalam air kelapa genjah selama 2 jam kemudian dikeringkan kembali sampai kadar air awal (Al), benih direndam dalam air kelapa genjah selama 2 jam kemudian segera ditanam (A2), benih direndam dalam air selama 2 jam kemudian dikeringkan kembali sampai kadar air awal (A3), dan benih direndam dalam air selama 2 jam kemudian segera ditanam (A4). Faktor kedua adalah umur simpan benih, yang terdiri dari tiga taraf, yaitu benih yang telah disimpan selama 4 bulan (B1), benih yang telah disimpan selama 6 bulan (B2), dan benih yang telah disimpan selama 12 bulan (B3). Untuk setiap perlakuan dilakukan 3 kali ulangan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh perlakuan invigorasi terhadap viabilitas benih semangka (Citrullus vulgaris Schard), benih melon (curcumis melo L) dan benih ketimun (Cucumis sativus) pada beberap periode simpan
Abstrak: Penelitian ini terdiri atas tiga percobaan, yaitu percobaan dengan benih semangka, melon dan ketimun, yang disusun secara faktorial dengan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dua faktor. Faktor 1 adalah perlakuan invigorasi dengan GA (50 ppm, 100 ppm, 150 ppm), KNO; (1%, 2%, 3%), dan shiimarocks (500 ppm, 1000 ppm, 1500 ppm) dan kontrol (kering dan perendaman air). Faktor 2 adalah periode simpan (0, 1, 2, 3 bulan). Benih semangka, melon dan ketimun masing-masing sebanyak ± 4000 butir di kemas dalam kantung polietilen ukuran 30 15 cm dan disimpan di ruang penyimpanan dengan suhu kamar (RH-80-90% dan suhu-27-31°C) selama 0, 1, 2, 3 bulan. Pada akhir setiap periode simpan dilakukan perlakuan perendaman benih didalam GA (50 ppm, 100 ppm, 150 ppm), KNO (1%, 2%, 3%), dan shiimarocks (500 ppm, 1000 ppm, 1500 ppm) dan kontrol (kontrol I adalah benih kering tanpa direndam dan kontrol 2 adalah benih dengan perendaman air). Benih semangka direndam selama 18 jam, benih melon direndam selama 10 jam dan benih ketimun direndam selama 18 jam. Tiap-tiap perlakuan dilakukan 3 ulangan. Pengujian viabilitas setelah perlakuan invigurasi dilakukan dengan menanam benih pada media pasir. Parameter yang digunakan adalah viabilitas potensial dengan tolok ukur daya berkecambah (DB) dan berat kering kecambah normal (BKKN), vigor benih dengan tolok ukur cepatan tumbuh (Ker) serta vigor kecambah dengan tolok ukur tinggi kecambah Toulan panjang akar (PA). IPB University Percobaan I. Perlakuan invigorasi benih semangka (Citrullus vulgaris Schard) dengan perendaman dalam air, GA, 150 ppm, dan KNO, 3% mampu meningkatkan viabilitas potensial dengan toloi: ukur daya berkecambah (DB) pada periode simpan 3 bulan. Perlakuan dengan menggunakan perendaman dalam air dan KNO, 3% juga mampu meningkatkan vigor kekuatan tumbuh benih ersebut dengan tolok ukur kecepatan tumbuh (Ker) kecambah.
Keyword: cucumber seeds, two-factor Randomized Block Design, invigoration treatment

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