Judul: Ketersediaan unsur hara N, P, K, di hutan tanaman Acacia mangium Willd. areal HTI Subanjeriji, Muaraenim, Sumatera Selatan
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk : (1) mengetahui distribusi unsur hara N, P, K di hutan tanaman Aca- cia mangium, (2) mengetahui besarnya biomassa pada tegakan Acacia mangium, dan (3) mempelajari siklus hara N, P, K pada ekosistem hutan tanaman Acacia mangium. Penelitian dilakukan pada tegakan kelas umur 3, 6, 9 dan 12 tahun. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa untuk semua kelas umur tegakan, kandungan N, P, K lebih banyak terakumulasi pada jaringan daun dan buah. Keadaan ini berkaitan dengan fungsi dari ketiga unsur tersebut yang berperan dalam fotosintesis dan transfer energi serta pembentukan protein dan karbohidrat. Kandungan hara N, P, K pada tegakan cenderung menurun sampai dengan kelas umur 9 tahun dan menaik lagi pada ke- las umur 12 tahun. Hal ini sangat berkaitan erat dengan ketersediaan hara dalam tanah yang memiliki kecenderungan sama dengan kandungan hara dalam tegakan. Kandungan hara N tanah untuk semua kelas umur tegakan berkisar antara 1770 - 2600 ppm (rendah-sedang). Kandungan P total berkisar antara 350 tinggi) dan P tersedia berkisar 14.88 - tinggi). Sedangkan kandungan K total - 1070 ppm (sedang- 58.73 ppm (rendah berkisar antara -..dst
Keyword: 

Judul: Analisis kandungan hara N,P,K,Ca,Mg semai Acacia mangium Willd. pada berbagai kondisi persmaian di HTI Subanjeriji, Muaraenim, Sumatera Selatan
Abstrak: Untuk memperoleh kualitas bibit yang baik, perlu adanya penanganan semai yang baik pula. Salah satu 8 upayanya adalah menyediakan unsur hara yang diperlukan semai untuk pertumbuhannya, yaitu dengan pemupukan. Agar pemberian pupuk dilakukan secara tepat, perlu diketahui kebutuhan hara tanaman tersebut dan ketersediaan hara pada media tumbuhnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui distribusi kandungan hara semai Acacia mangium Willd. pada tingkat umur 2, 4 dan 8 minggu dengan perbedaan bentuk wadah media tumbuh dan perbedaan perlakuan penaungan terhadap intensitas cahaya matahari di areal HTI. Penelitian ini dilaksanakan di areal HTI Musi Hutan Persada Barito Pacific Group, Subanjeriji Muaraenim Sumatera Selatan, selama 10 minggu. Perlakuan yang diberikan adalah pengelompokan umur semai Acacia mangium (faktor A) yang meliputi: semai A. mangium umur 2 minggu (A3), semai A. mangium umur 4 minggu (A2) dan semai A. mangium umur 8 minggu (A); perlakuan bentuk wadah media semai (faktor B) yang terdiri dari polibeg (B₁) dan tube (B2); dan faktor C yang berupa penaungan terhadap cahaya matahari yang meliputi perlakuan tanpa naungan (Co) dan perlakuan dengan naungan (C1). Analisa data yang digunakan adalah rancangan faktorial 3 x 2 x 2 dengan 3 kali ulangan dalam pola acak lengkap. Pada penelitian ini dilakukan dua eksperimen yaitu eksperimen dengan pemupukan dan eksperimen tanpa pemupukan. Kedua eksperimen tersebut mempunyai rancangan percobaan yang sama. ...
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