Judul: Analisis Keseimbangan Panas Pada Bak Penanaman Dalam Floating Hydroponic System (Fhs) Di Cikarawang, Bogor
Abstrak: Floating Hydroponic System (FHS) merupakan metode budidaya tanaman dengan cara menanam tanaman pada styrofoam yang dilubangi dan diapungkan di atas permukaan larutan nutrisi dalam bak penampung. Temperatur air pada bak penanaman adalah faktor penting untuk pertumbuhan tanaman dengan metode budidaya FHS. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi temperatur air di dalam bak penanaman dengan menggunakan persamaan-persamaan pindah panas dan melakuan validasi hubungan antara data temperatur air pengukuran dengan data temperatur perhitungan komputer (prediksi). Penelitian ini dilakukan selama 10 hari. Parameter yang diukur adalah temperatur udara, temperatur air, dan radiasi matahari mulai pukul 06:00 WIB sampai 18:00 WIB. Program untuk memprediksi temperatur air dalam bak penanaman dibuat dalam bahasa Visual Basic 6.0. Hasil validasi simulasi pendugaan temperatur air pada tanggal 9 Januari 2016 menunjukan bahwa simulasi memiliki keakuratan mencapai 88.05%. Hal tersebut ditunjukkan juga dengan perhitungan nilai SEP sebesar 0.02376, nilai bias sebesar -0.11473, nilai CV sebesar 0.0784%, dan nilai APD sebesar 0.54781%.
Keyword: greenhouse, sistem hidroponik terapung, temperatur air, simulasi.

Judul: Simulasi Suhu Air dalam Bak Penanaman dari Sistem Hidroponik Rakit Apung
Abstrak: Sistem hidroponik rakit apung banyak digunakan untuk memproduksi sayuran bernilai ekonomi tinggi di dalam rumah tanaman di kawasan beriklim tropika basah seperti Indonesia. Dalam keadaan seperti itu, suhu air merupakan variabel yang sangat penting mengingat suhu udara di dalam rumah tanaman cenderung sangat tinggi terutama pada siang hari ketika cuaca cerah. Walaupun suhu udara di dalam rumah tanaman sangat tinggi pada siang hari ketika cuaca cerah tetapi suhu air masih memungkinkan budidaya sayuran dapat dilakukan. Rancangan bak penanaman harus menghindarkan air mempunyai suhu yang terlalu tinggi untuk budidaya sayuran, dalam berbagai kondisi cuaca. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis keseimbangan panas, memprediksi suhu air, dan melakukan validasi program komputer untuk simulasi suhu air dalam bak penanaman dari sistem hidroponik rakit apung. Pengambilan data telah dilakukan untuk kondisi cuaca cerah, mendung, dan hujan. Suatu program komputer telah dikembangkan dan digunakan dalam simulasi suhu air dalam bak penanaman dari sistem hidroponik rakit apung menggunakan bahasa C#. Hasil validasi menunjukkan bahwa program komputer yang dikembangkan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi suhu air dalam bak penanaman dari sistem hidroponik rakit apung tersebut dengan baik.
Keyword: rumah tanaman, sistem hidroponik rakit apung, simulasi, suhu air

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