Judul: Hubungan Sejumlah Karakteristik Petani Mete dengan Kompetensi Mereka dalam Usahatani Mete di Kabupaten Bombana, Sulawesi Tenggara
Abstrak: Kompetensi petani mete yang dimaksud dalam penelitian ini adalah pengetahuan, keterampilan, dan sikap petani dalam usahatani mete. Variabel bebas meliputi: umur, pendidikan, pengalaman berusahatani mete, motivasi, jumlah tanggungan keluarga, pendapatan, luas lahan, jumlah pohon mete, produksi mete, konsumsi media, kontak dengan penyuluh, dan pelatihan. Variabel terikat adalah pengetahuan, keterampilan, dan sikap petani mete. Tujuan penelitian adalah untuk menentukan: (1) Distribusi petani mete pada sejumlah karakteristik yang diamati, (2) Kompetensi yang perlu dikuasai petani mete di Kabupaten Bombana, Sulawesi Tenggara, (3) Hubungan antara karakteristik para petani mete itu dengan kompetensi mereka dalam usahatani mete. Jumlah responden dalam penelitian ini adalah 91 orang ditentukan dengan cluster sampling. Data dikumpulkan dari bulan Juli sampai September 2005. Data dianalisis dengan menggunakan Konkordansi Kendall W. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas petani dalam penelitian ini berumur tua, berpendidikan formal SLTP atau yang sederajat, memiliki pengalaman cukup banyak, motivasi tinggi, berpendapatan tinggi, lahan yang luas, sedikit pohon mete, memiliki sedikit tanggungan keluarga, konsumsi media cukup tinggi, produksi mete rendah, cukup melakukan kontak dengan penyuluh, dan tidak pernah mengikuti pelatihan. Kompetensi usahatani yang harus dikuasai atau dibentuk oleh petani adalah: (a) Aspek pengetahuan yaitu: : (1) Teknologi pertanian, (2) Aspek tenaga kerja, (3) Kombinasi cabang usahatani – Ternak, dan (4) Aspek modal. (b) Aspek keterampilan yaitu: (1) Aspek tenaga kerja, (2) Teknologi pertanian, (3), Pemasaran hasil dan (4) Aspek modal. (c) Aspek sikap yaitu: (1) Aspek tenaga kerja, (2) Teknologi pertanian, (3) Kombinasi cabang usahatani – ternak, dan (4) Aspek modal. Beberapa karakteristik petani mete yang menunjukkan hubungan nyata dengan kompetensi mereka adalah: (1) Umur, (2) Pendidikan formal, (3) Pengalaman berusahatani, (4) Motivasi, (5) Pendapatan, (6) Luas lahan usahatani, (7) Jumlah pohon mete, (8) Jumlah tanggungan keluarga, (9) Konsumsi media, (10) Produksi mete, dan (11) Kontak dengan penyuluh. Selain itu, terdapat hubungan nyata antara pengetahuan, keterampilan, dan sikap yang perlu dibentuk/dikuasai petani dalam penjenjangan kedelapan bidang usahatani mete.
Keyword: 

Judul: Hubungan Sejumlah Karakteristik Sosio- Demografi Para Petani Sayuran dengan Kompetensi Mereka dalam Mengelola Usahatani Sayuran di Kota Kendari, Sulawesi Tenggara
Abstrak: Kompetensi petani sayuran yang dimaksud dalam penelitian ini adalah perpaduan antara pengetahuan, keterampilan, dan nilai sikap petani yang direfleksikan dalam kebiasaan berpikir dan bertindak agar dapat mengelola usahatani sayuran dengan baik. Penelitian ini terdiri dari variabel bebas (X) meliputi: umur, pendidikan formal, pengalaman berusahatani, luas lahan, jumlah tanggungan keluarga, modal usahatani, konsumsi media, pengambilan keputusan, kontak dengan penyuluh, peluang pasar, sarana produksi, dan pendapatan usahatani sayuran. Sedangkan variabel tidak bebasnya (Y) yaitu kompetensi petani dalam mengelola usahatani sayuran, meliputi: pengetahuan, keterampilan, dan sikap petani sayuran. Tujuan penelitian adalah mengetahui: (1) Distribusi para petani sayuran pada sejumlah karakteristik yang diamati, (2) Kompetensi yang dikuasai oleh para petani itu dalam pengelolaan usahatani sayuran, dan (3) Hubungan antara karakteristik sosio-demografi para petani sayuran dengan kompetensi mereka dalam mengelola usahatani sayuran. Populasi penelitian adalah petani sayuran dengan komoditi bayam, kangkung, sawi dan kacang panjang yang merupakan komoditi unggulan. Ukuran sampel untuk kota dan kecamatan ditentukan secara proporsional (Proportional Random Sampling) sesuai dengan jumlah petani sayuran pada lokasi tersebut sebanyak 99 orang. Data dikumpulkan dari bulan Februari sampai Maret 2006 dan di analisis dengan menggunakan konkordansi Kendall W (Siegel, 1997:283). Hasil penelitian menunjukkan, mayoritas petani dalam penelitian ini berumur tua, berpendidikan formal sekolah dasar atau yang sederajat, memiliki pengalaman cukup banyak, berlahan luas, memiliki tanggungan keluarga cukup banyak, memiliki cukup modal usahatani, konsumsi medianya cukup tinggi, pola pengambilan keputusannya dominan oleh suami, cukup melakukan kontak dengan penyuluh, memiliki kemampuan melihat peluang pasar, memiliki banyak sarana produksi, dan berpendapatan tinggi. Empat bidang paling dikuasai petani dalam pengelolaan usahatani sayuran adalah: (a) Aspek pengetahuan yaitu: pemasaran hasil, penggunaan teknologi usahatani sayuran, kendala dan peluang usahatani sayuran, dan pemilihan komoditas usahatani dan penanaman, (b) Aspek keterampilan yaitu: perlakuan benih/bibit, pemupukan dan pengendalian hama penyakit, aspek modal, dan pemilihan komoditas usahatani dan penanaman, dan (c) Aspek sikap yaitu: perlakuan benih/bibit, aspek modal, pemasaran hasil, dan pemupukan dan pengendalian hama penyakit. Karakteristik sosio-demografi berhubungan nyata dengan kompetensi petani dalam mengelola usahatani sayuran yaitu: (1) Umur, (2) Pendidikan formal, (3) Pengalaman berusahatani, (4) Jumlah tanggungan keluarga, (5) Modal usahatani sayuran, (6) Konsumsi Media, (7) Pengambilan keputusan, (8) Kontak dengan penyuluh, (9) Peluang pasar, (10) Sarana produksi, dan (11) Pendapatan usahatani sayuran. dst ...
Keyword: Usahatani, Modal usaha, Peluang pasar, Sarana produksi

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