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: Faktor Faktor yang Berhubungan dengan Kompetensi Petani Rumput Laut di Kabupaten Konawe Provinsi Sulawesi Tenggara
Abstrak: Petani rumput laut yang kompeten merupakan petani yang menguasai teknik budidaya dan manajemen usahatani. Penelitian ini terdiri dari peubah bebas (X) yaitu: umur, pendidikan formal, pengalaman berusahatani, tanggungan keluarga, luas lahan usahatani, motivasi, konsumsi media, kontak dengan penyuluh, pengambilan keputusan, akses kredit, akses ekonomi, produksi dan pendapatan. Sedangkan peubah terikatnya (Y) meliputi kompetensi petani dalam mengelola usahatani rumput laut yag terdiri dari aspek tehnik usahatani rumput laut dan aspek manajemen usahatani rumput laut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan: (1) Karakteristik petani rumput laut; (2) Kompetensi petani rumput laut dalam mengelola usahataninya; dan (3) Hubungan antara karakteristik petani rumput laut dengan kompetensi mereka dalam mengelola usahatani rumput laut. Populasi penelitian adalah petani rumput laut. Ukuran sampel untuk Kecamatan ditentukan secara acak poroporsional (Proportional Random Sampling) sesuai dengan jumlah petani rumput laut pada lokasi tersebut sebanyak 100 orang. Data dikumpulkan pada April sampai dengan Mei 2007 dan di analisis dengan menggunakan Konkordansi Kendall W (Siegel, 1997:283). Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif korelasion. Analisis data dilakukan secara kualitatif dan secara kuantitatif. Hasil penelitian adalah: (1) Mayoritas petani berumur tua, berpendidikan formal cukup baik, memiliki pengalaman yang cukup, mempunyai cukup banyak tanggungan keluarga, memiliki lahan yang luas, motivasi sedang, konsumsi media yang rendah, cukup melakukan kontak dengan penyuluh, pengambilan keputusan di dominasi oleh suami atau istri, akses kredit yang cukup tinggi, cukup memiliki akses ekonomi, pendapatan usahatani sedang, dan memiliki produksi rumput laut yang cukup; (2) Kompetensi usahatani yang paling dikuasai oleh petani mencakup enam bidang, yaitu: (a) Pemilihan bibit, (b) Panen, (c) Penanaman, (d) Penanganan pasca panen, (e) Memasarkan hasil, dan (f) Persiapan lahan; (3) Secara umum, karakteristik petani rumput laut berhubungan dengan sangat sangat nyata dengan kompetensi mereka. Terdapat hubungan yang nyata dalam penjenjangan sepuluh bidang kompetensi dalam berusahatani rumput laut. Hubungan yang sangat nyata pada taraf 0,01 adalah umur, pendidikan, pengalaman, luas lahan, jumlah tanggungan keluarga, konsumsi media, kontak dengan penyuluh, pengambilan keputusan, akses kredit, akses ekonomi, produksi dan pendapatan. Sedangkan karakteristik yang berhubungan dengan kompetensi petani pada taraf 0,05 adalah motivasi.
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