Judul: Potensi Serangan Hama Wereng Hijau (Empoasca sp.) Pada Perkebunan Teh Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim
Abstrak: Perkembangan hama pada suatu wilayah erat kaitannya dengan kondisi iklim. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabilitas iklim dan dampak perubahan iklim terhadap potensi serangan hama wereng hijau (Empoasca sp.) di perkebunan teh PTPN VIII Gunung Mas. Analisis dilakukan untuk menghitung nilai Ecoclimatic Index (EI) menggunakan luaran fungsi compare years dan compare location pada model CLIMEX. Prediksi kesesuaian hama di masa depan dilakukan dengan skenario iklim RCP 4.5 dan 8.5 berdasarkan luaran model iklim MIROC5 dan CCSM4. Hasil penelitian ini menunjukkan, Kebun Gunung Mas secara umum memiliki iklim yang sesuai untuk perkembangan hama Empoasca sp., meskipun memiliki ketinggian yang beragam. Hal ini ditunjukkan oleh luaran nilai EI pada tahun baseline (2012 –2017) sebesar 58. Pada tahun 2050 nilai EI berdasarkan luaran model iklim MIROC 5 dan CCSM 4 secara berturut-turut meningkat menjadi sebesar 64 dan 60 untuk RCP 4.5 sedangkan untuk RCP 8.5 sebesar 63 dan 59. Fenomena El- Nino yang ditunjukkan oleh nilai Oceanic Nino Index (ONI) > 0.5 menyebabkan kekeringan berkepanjangan dan berkontribusi pada penurunan nilai EI tahunan menjadi 43 (kategori kurang sesuai). Pada kondisi El-Nino, nilai-nilai EI lebih banyak menyebar di bawah nilai rata – ratanya. Nilai EI cenderung tinggi pada rentang nilai ONI -0.5 sampai dengan 0.5 atau pada kondisi normal.
Keyword: CLIMEX 4.0, Ecoclimatic Index, ONI, RCP

Judul: Proyeksi Dinamika Kesesuaian Iklim Hama Kepik Pengisap Daun Teh (Helopeltis spp.) di Perkebunan Teh Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim.
Abstrak: Analisis potensi persebaran hama sangat diperlukan sebagai sumber informasi dalam perencanaan pengendalian hama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh parameter iklim seperti curah hujan, suhu udara, dan kelembaban udara terhadap penyebaran hama kepik pengisap daun teh (Helopeltis spp.) di PTPN VIII Gunung Mas, menggunakan metode analisis statistik khususnya analisis regresi linier dan non linier digunakan untuk melihat pengaruh parameter iklim terhadap penyebaran hama. Parameter iklim tahun 2012 - 2017 sebagai tahun baseline dan skenario perubahan iklim digunakan sebagai masukkan pada Model Climex 4.0 untuk menghasilkan indeks kesesuaian iklim (EI). Hasil analisis EI di Kebun Gunung Mas pada tahun baseline sebesar 64 dan proyeksi iklim pada RCP 4.5 dan 8.5 (CSIRO MK 36) menunjukkan kenaikan nilai EI sebesar 68 pada tahun 2030-an, sedangkan EI juga mengalami kenaikan sebesar 71 untuk RCP 4.5 dan 68 untuk RCP 8.5 pada tahun 2050-an. Kenaikan nilai EI juga terjadi pada proyeksi iklim FIO ESM sebesar 75 untuk RCP 4.5 dan 74 untuk RCP 8.5 pada tahun 2030-an, sedangkan tahun 2050-an EI juga naik sebesar 74 untuk RCP 4.5 dan 71 untuk RCP 8.5. Hal tersebut menunjukkan bahwa Gunung Mas merupakan wilayah yang memiliki iklim yang sesuai untuk perkembangan dan pertumbuhan hama Helopeltis spp.
Keyword: Climex 4.0, Helopeltis spp, indeks ekoklimatik, indeks ekoklimatik, regresi, skenario perubahan iklim

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