Judul: Pengaruh kerapatan pertanaman terhadap pemamfaatan radiasi surya dan produksi tanaman jehe gajah (Zingiber officinale Rosc.)
Abstrak: Tujuan Penelitian ini ialah untuk mengetahui pemanfaatan radiasi surya pada berbagai jarak tanam dan produksi biomas tanaman jahe. Penelitian ini dilakukan di kebun percobaan stasiun Meteorologi dan Geofisika di Cikarawang, Bogor yang ber- langsung dari bulan November 1990 sampai Maret 1991. Dalam penelitian ini perlakuan yang digunakan adalah jarak tanam yaitu: 60cm x 50cm (32 407 tanaman/ha), 60cm X 40 cm (41 667 tanaman/ha), 60cm X 30cm (50 926 tanaman/ha), 50cm x 60cm (37 809 tanaman/ha), 40cm x40 cm (62 500 tanaman/ha), 30cm x 30cm (93 364 tanaman/ha), 30cm x 25cm (110 340 tanaman/ha), 30cm x 20 cm (144 290 tanaman/ha), 25cm x 25cm (130 401 tanaman/ha). Penanaman dengan arah baris Utara Selatan. Rancangan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok dengan 3 ulangan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh kerapatan populasi jagung (Zea mays L) terhadap radiasi, suhu, kelembaban dan pertumbuhan serta produksi semangka (Citrullus vulgaris schard) dalam tumpang sari
Abstrak: Penelitian ini dilakukan sejak tanggal 4 Juni 3 September 1989. di Balai Penataran dan Latihan Pertanian Ciawi, Bogor. Tujuan dari penelitian ini adalah mengeta- hui sejauh mana pengaruh kerapatan populasi jagung (Zea mays L) terhadap penerimaan radiasi, suhu, kelembaban dan pertumbuhan serta produksi tanaman semangka (Citrullus vulgaris SCHARD) dalam pola tanam tumpang sari. Komposisi tanah pada lahan pertanaman adalah liat 69.1%, debu 26.6% dan pasir 4.4%. Kandungan N= 0.13% P=0.8 ppm, K= 0.48% sedangkan pH 5.0. Lahan yang di- 2 gunakan seluas 216 m dengan petak berukuran 3m. x 6m. Varietas semangka yang digunakan adalah Grand Baby sedangkan jagung varietas Arjuna. Pupuk yang digunakan pupuk kandang, Urea, TSP dan KCl, untuk pengendalian hama dan penyakit digunakan Furadan, Basudin, Bayrusil dan Dithane M 45. Alat yang digunakan sebagai sensor adalah Tube Solarimeter, Assman Psychrometer, Termometer Maksimum dan Minimum Rancangan percobaan yang digunakan adalah factor tunggal dengan rancangan acak kelompok dengan 3 kali ulangan. Sebagai tanaman utama semangka ditanam dengan jarak jarak tanam 150 cm x 100 cm, jagung sebagai tanaman kedua ditanam dengan kerapatan 0, 2, 4 dan 6 per meter persegi. Data agronomis yang diamati panjang tanaman, jumlah daun, awal pembungaan, berat kering tanaman, bobot buah dan kua- litas buah, sedangkan untuk unsur iklim adalah jumlah radiasi yang diterima, suhu dan kelembaban. Semua data iklim diolah dengan Profil Analisis. Jumlah radiasi yang diterima dengan adanya perlakuan kerapatan populasi jagung 2, 4 dan 6-2 m berkurang sebesar 15.5, 23.4 dan 27.9 persen. Suhu rata-rata harian di atas tanaman semangka 24.6, 24.6 dan 24.5 derajat celcius sedangkan kelembaban rata-rata harian pada waktu pagi, siang dan sore berturut-turut adalah 89, 62, 74%, 89, 63, 75% 89, 63, 76 %. Perlakuan kerapatan populasi jagung 0, 2, 4 dan 6-2 m tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap panjang batang, jumlah daun, jumlah bunga dan berat kering tanaman semangka…dst
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