Judul: Pengaruh Tingkat Kemasakan, Periode Simpan dan Perlakuan Pematahan Dormansi terhadap Viabilitas Benih Ketumbar (Coriandrum sativum Linn.)
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat kemasakan, periode simpan dan perlakuan pematahan dormansi terhadap viabilitas benih ketumbar. Penelitian dilakukan di KP. Balitro Manoko-Lembang, Laboratorium Fisiologi Balitro dan Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih IPB, Bogor. Berlangsung dari bulan Februari sampai Agustus 1994. Bahan yang digunakan adalah benih ketumbar varietas Mesir pada berbagai tingkat kemasakan, kantong kertas, kertas merang, KNO3 0.1% dan aquades. Alat yang digunakan adalah petridish, oven, APB IPB 73-2A/B, timbangan, desikator, gelas ukur serta alat bantu lainnya.
Keyword: 

Judul: Pengaruh daerah asal sumber benih dan perlakuan pematahan dormansi terhadap viabilitas benih kemiri (Aleurites moluccana Willd.)
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh daerah asal sumber benih dan berbagai perlakuan pematahan dormansi terhadap viabilitas benih kemiri. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Kelompok yang disusun secara faktorial dengan dua faktor. Faktor pertama terdiri dari dua daerah asal sumber benih yaitu Lampung dan Sukabumi serta faktor perlakuan pematahan dormansi yaitu tanpa perlakuan (P1), perendaman benih dalan 0.5% larutan Ca (NO3)2 + KNO, selama 3 menit (P2), pemberian arus listrik 500 mA selama 3 menit (P3), perendaman benih dalam larutan KNO3 0.2% selama 30 menit (P4), pen- berian arus listrik 500 mA selama 3 menit diikuti perendaman benih dalam larutan KNO, selama 30 menit (P5), perendaman benih dalam larutan GA, 500 ppm selama 24 jam (P6) dan pemberian arus listrik 500 mA selama 3 menit diikuti perendaman benih dalam larutan GA3 selama 24 jam (P7). Setiap kombinasi perlakuan diulang 3 kali sehingga terdapat 42 satuan percobaan. Setiap satuan percobaan terdiri dari 18 benih. Parameter yang diamati adalah Viabilitas Total (VT) dengan tolok ukur potensi tumbuh maksimum, Viabilitas Potensial (Vp) dengan tolok ukur daya berkecambah, Vigor Kekuatan Tumbuh Benih (VT) dengan tolok ukur kecepatan tumbuh dan spontanitas tumbuh serta Vigor Kekuatan Tumbuh Bibit (VKT bibit) dengan tolok ukur jumlah daun, tinggi bibit, diameter batang dan panjang epikotil. Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya interaksi antara daerah asal sumber benih dan perlakuan pematahan dormansi. Benih yang berasal dari Lampung memiliki Viabilitas Total, Viabilitas Potensial dan Vigor Kekuatan Tumbuh Benih lebih besar dibandingkan dengan benih yang berasal dari Sukabumi. Perendaman benih dengan larutan GA3 500 ppm selama 24 jam (P6) merupakan perlakuan pematahan dormansi yang menghasilkan nilai terbesar untuk parameter Viabilitas Total, Viabilitas Potensial dan Vigor Kekuatan Tumbuh Benih. Perlakuan tersebut pada benih yang berasal dari Lampung tidak berbeda nyata dengan kontrol maupun perlakuan pemberian arus listrik 500 mA selama 3 menit diikuti perenda- man dengan larutan GA,500 ppm selama 24 jam (P7), sedangkan pada benih yang berasal dari Sukabumi berbeda nyata dengan kontrol...
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