Judul: Karakterisasi Morfologi Lima Populasi Nanas (Ananas Comosus (L.) Merr.)
Abstrak: Indonesia memiliki berbagai macam kultivar nanas yang telah dibudidayakan oleh para petani mulai Sumatra sampai Irian Jaya. Nanas dapat tumbuh di wilayah dengan tipe agroklimat yang berbeda-beda mulai dari dataran tinggi sampai dataran rendah. Daerah penghasil buah nanas adalah Palembang, Riau, Jambi, Bogor, Subang, Pandeglang, Tasikmalaya, dan Kutai. Buah nanas sudah menjadi trademark bagi suatu daerah atau wilayah. Salah satu permasalahan pengembangan buah nanas di Indonesia menuju arah yang lebih baik yaitu kurangnya informasi tentang karakteristik morfologi pertumbuhan maupun kandungan kimia buah nanas yang diusahakan oleh petani nanas seperti nanas Bogor, Minyak, Buaya, Merah, dan Hijau. Nanas-nanas tersebut kemungkinan mempunyai potensi unggul untuk industri pengolahan maupun konsumsi buah segar.
Keyword: 

Judul: Hama dan Penyakit Tanaman Nanas (Ananas comosus L. Merr.) di Kecamatan Tamansari, Kabupaten Bogor.
Abstrak: Nanas (Ananas comosus L. Merr.) merupakan salah satu komoditas buah ekspor utama di Indonesia. Dalam enam tahun terakhir (2011-2015), produksi nanas di Sumatera Utara mengalami kenaikan tetapi produksi nanas di Jawa Barat mengalami penurunan. Kecamatan Tamansari merupakan salah satu daerah penghasil nanas di Kabupaten Bogor. Hama dan penyakit menjadi faktor pembatas dalam produktivitas nanas dan belum banyak penelitian mengenai hama dan penyakit di Kecamatan Tamansari. Penelitian ini bertujuan memperoleh informasi mengenai hama dan penyakit tanaman nanas, praktik budidaya tanaman nanas, serta pengelolaan dan pengendalian hama dan penyakit tanaman nanas di Kecamatan Tamansari, Kabupaten Bogor. Penelitian dilakukan mulai dari Februari hingga Maret 2017 di tiga desa di Kecamatan Tamansari yaitu Tamansari, Sukuluyu dan Sukaresmi. Pengamatan hama dan penyakit dilaksanakan di 30 lahan dengan 9 tanaman contoh yang ditentukan dengan pola sistematis. Proses identifikasi dilakukan mulai dari April hingga Mei 2017. Tahap identifikasi dilakukan di Laboratorium Biosistematika Serangga, Laboratorium Mikologi Tumbuhan dan Laboratorium Nematoda Tumbuhan, Departemen Proteksi Tanaman, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Metode penelitian adalah survei lahan, pengambilan sampel tanaman contoh, perhitungan kejadian serangan hama, kejadian dan keparahan penyakit, identifikasi hama dan penyakit, wawancara petani dan analisis data. Varietas nanas yang diamati adalah Queen. Hama yang ditemukan adalah kutu putih (Dysmicoccus brevipes) (Hemiptera: Pseudococcidae), uret Lepidiota stigma (Coleoptera: Scarabaeidae), tikus Rattus spp. (Rodentia: Muridae), dan babi hutan (Sus scrofa) (Artiodactyla: Suidae). Sedangkan penyakit yang ditemukan adalah penyakit layu nanas MWP (mealybug wilt of pineapple), bercak kelabu (Pestalotia sp.), nematoda peluka akar (Pratylenchus spp.), dan liken. Hama dan penyakit utama pada tanaman nanas di Kecamatan Tamansari adalah kutu putih (Dysmicoccus brevipes) dan penyakit layu nanas MWP (mealybug wilt of pineapple).
Keyword: budidaya, kejadian penyakit, keparahan penyakit, serangan hama, Queen

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