Judul: Biomassa karbon mikroorganisme (Cmic) pada berbagai tipe penggunaan lahan
Abstrak: Biomassa karbon mikroorganisme (Cmic) merupakan indikator yang sensitif dalam memonitor status bahan organik tanah, terutama untuk mengetahui tingkat degradasi lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur biomassa karbon mikroorganisme pada berbagai tipe penggunaan lahan dari dua kedalaman. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Biologi Tanah, Jurusan Tanah IPB. Pelaksanaan dimulai dari bulan November 1996 sampai bulan Februari 1997. Contoh tanah diambil dari sekitar lokasi BMSF (Bench Mark Soil Fertility) Unibraw, Ketapang, Lampung utara dan diambil dari dua kedalaman tanah yaitu 0-5 cm dan 5-15 cm dengan tiga ulangan lokasi untuk setiap pengambilan. Pengukuran Cmic dilakukan dengan metode fumigasi-ekstraksi (modifikasi metode Ohlinger dan Gerzabek, 1995). Di samping itu ditetapkan jumlah mikroorganisme total, jumlah fungi total dan respirasi mikroorganisme tanah sebagai pembanding. Tipe penggunaan lahan hutan memiliki kandungan Cmic yang lebih tinggi dibandingkan agroforest, perkebunan, alang-alang dan kebun singkong. Pada tipe penggunaan lahan ini Cmic pada kedalaman 0-5 cm nyata lebih tinggi dibandingkan kedalaman 5-15 cm, sebaliknya kebun singkong Cmic pada kedalaman 0-5 cm nyata lebih rendah dibandingkan kedalaman 5-15 cm, sedangkan pada tipe penggunaan lahan agroforest, perkebunan dan alang-alang, Cmic pada dua kedalaman tidak berbeda nyata. Kandungan Cmic pada lokasi lahan hutan dan agroforest tinggi pada kedalaman 0-5 cm, sebaliknya pada lokasi lahan kebun singkong Cmic tinggi pada kedalaman 5-15 cm, sedangkan di lokasi lahan perkebunan dan alang-alang kandungan Cmic bervariasi antar kedalaman.
Keyword: 

Judul: Pengembangan metode penetapan biomassa karbon mikroorganisme tanah (Cmic) dengan menggunakan ultrasonic processor (II. Pengkajian pada berbagai tanah)
Abstrak: Biomassa mikroorganisme tanah merupakan komponen yang penting dalam bahan organik tanah yang mengatur transformasi dan penyimpanan hara. Proses- proses tersebut sangat berpengaruh terhadap fungsi ekosistem yang berhubungan dengan peredaran hara, kesuburan tanah, perubahan C secara global dan pengembalian bahan organik. Oleh karena itu diperlukan suatu standar pengukuran biomassa karbon mikroorganisme tanah secara tepat dan akurat Penelitian ini bertujuan untuk menguji metode penetapan biomassa karbon mikroorganisme tanah dengan menggunakan metode sonifikasi dan dibandingkan dengan metode fumigasi ekstraksi serta metode cawan hitung. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Biologi Tanah, Jurusan Tanah, Fakultas Pertanian, IPB, Bogor. Hasil analisis antara metode sonifikasi, metode fumigasi ekstraksi dan metode cawan hitung dibandingkan dengan mencari korelasi antara ke tiga metode tersebut. Korelasi antara metode sonifikasi dan metode fumigasi ekstraksi adalah 0.92 sedangkan korelasi antara metode sonifikasi dengan metode cawan hitung adalah 0.17 dan korelasi antara metode fumigasi ekstraksi dengan metode cawan hitung adalah 0.19. Kelebihan metode sonifikasi dibandingkan dengan kedua metode lainnya adalah relatif lebih murah, ramah lingkungan, membutuhkan sedikit waktu untuk tiap contoh tanah (60 detik), bahaya kesehatan dan keamanan kerja lebih kecil. Pada penelitian ini juga dibuktikan bahwa pengukuran biomassa karbon mikroorganisme dengan menggunakan metode cawan hitung kurang akurat.
Keyword: soil microbial biomass carbon (Cmic), ultrasonic processor, sonification

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