Judul: Pengaruh intensitas naungan terhadap pertumbuhan dan kandungan bioaktif daun dua aksesi tanaman cabe jawa (Piper retrofractum Vahl.)
Abstrak: Saat ini pemanfaatan tanaman obat sebagai ramuan semakin meningkat, bahkan tidak hanya dikonsumsi oleh masyarakat dalam negeri juga di luar negeri. Ramuan tradisional tanaman obat warisan nenek moyang ini dipercaya oleh masyarakat dan penggunaannya relatif lebih aman. Cabe jawa termasuk 10 besar simplisia nabati yang diserap oleh industri obat tradisional dan menempati peringkat ke-enam. Prospek pengembangan cabe jawa cukup cerah, sejalan dengan perkembangan industri obat tradisional dan modern, didukung pula oleh kecenderungan back to nature dimana kebutuhan obat-obatan yang berasal dari alam meningkat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh metode pemupukan dan kombinasi komposisi media tanam dengan pengapuran terhadap pertumbuhan cabe jawa (Piper retrofractum Vahl.)
Abstrak: Cabe jawa merupakan salah satu tanaman obat yang termasuk dalam famili Piperaceae. Kandungan utamanya adalah piperin dan piperidin dari kelompok alkaloid. Prospek pengembangan cabe jawa cukup cerah seiring dengan kecenderungan masyarakat untuk kembali menggunakan bahan-bahan alami untuk pengobatan. Cabe jawa dapat diperbanyak dengan menggunakan stek sulur panjat dan sulur tanah yang akan menghasilkan cabe jawa panjat serta stek cabang buah yang akan menghasilkan cabe jawa perdu. Penelitian dilaksanakan di kebun percobaan sawah baru pada bulan Juni 2009-Mei 2010. Penelitian ini terdiri atas dua percobaan yaitu Pengaruh Metode Pemupukan terhadap Pertumbuhan Cabe Jawa Perdu dan Pengaruh Komposisi Media Tanam dan Pengapuran terhadap Pertumbuhan Cabe Jawa Panjat. Percobaan pertama menggunakan RKLT faktor tunggal yaitu metode pemupukan terdiri atas 500 g pupuk kandang sapi yang dilarutkan dalam 600 ml air diberikan setiap minggu, larutan 10 g NPK/bulan, dan 20 g NPK/2 bulan. Percobaan ke dua menggunakan RKLT dengan dua faktor dan tiga ulangan. Faktor pertama adalah komposisi media tanam yang terdiri atas tanah : pupuk kandang : arang sekam (1:1:1) (v/v), tanah : pupuk kandang : pasir (1:1:1) (v/v), dan tanah : pupuk kandang : pasir (1:1:2) (v/v). Faktor ke dua adalah dosis pemberian kapur terdiri atas 0 dan 10 g dolomit/polybag. Hasil percobaan pertama menunjukkan bahwa metode pemupukan dengan menggunakan larutan pupuk kandang yang diberikan setiap minggu menghasilkan pertumbuhan terbaik terhadap peubah vegetatif yang diamati (tinggi tanaman, jumlah daun, jumlah buku, jumlah cabang primer dan sekunder, dan diameter tajuk terbesar). Perlakuan dengan menggunakan NPK kurang mendukung pertumbuhan tanaman. Curah hujan dan kelembaban udara yang tinggi menyebabkan banyak tanaman yang mati terserang oleh penyakit busuk pangkal batang yang disebabkan oleh cendawan Phytophtora palmivora. iii Hasil percobaan kedua menunjukkan bahwa baik perlakuan komposisi media tanam dan pengapuran tidak menunjukkan pengaruh nyata terhadap peubah vegetatif yang diamati. Pengapuran berpengaruh nyata pada kejadian dan keparahan penyakit pada saat 10 MST. Perlakuan dengan penambahan dolomit menunjukkan kejadian dan keparahan penyakit yang lebih rendah dibandingkan dengan tanpa penambahan dolomit.
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