Judul: Evaluasi Indeks Erosivitas Hujan (Buku I)
Abstrak: Proses erosi tanah di daerah tropis sangat dipengaruhi iklim, terutama hujan. Berbagai penelitian telah dilakukan untuk melihat hubungan antara hujan dengan erosi dan dari berbagai parameter hujan, yang paling berpengaruh terhadap erosi disebut sebagai indeks erosivitas hujan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat parameter hujan yang paling berpengaruh terhadap erosi tanah. Sehubungan dengan ini, telah dilihat korelasi antara berbagai parameter hujan dengan erosi yang terjadi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengamatan erosi petak kontrol dari stasiun pengamat erosi di Kebun Percobaan Jurusan Tanah IPB (di Darmaga) dan Kebun Percobaan Pusat Penelitian Tanah (di Citayam dan G. Kidul). Parameter hujan yang terbaik tidak sama pada setiap lokasi. Pada daerah Darmaga dan Citayam parameter hujan yang memiliki korelai terbaik adalah Alm sedangkan untuk daerah G. Kidul dan untuk keseluruhan data parameter hujan terbaik adalah KE>25. Parameter hujan terbaik ini tidak berbeda nyata secara statistik (5%) dengan indeks erosivitas hujan yang umum digunakan (E130) atau dengan parameter yang mudah diperoleh (CH). Korelasi antara aliran permukaan dan parameter hujan terhadap erosi memiliki nilai yang lebih baik jika dibandingkan dengan korelasi antara parameter hujan saja terhadap erosi tanah.
Keyword: 

Judul: Aliran permukaan, erosi dan kehilangan beberapa unsur hara pada beberapa tipe penggunaan lahan di SUB daerah aliran sungai Genteng-Sumedang
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk mengetahui besarnya aliran permukaan, erosi, kepekaan erosi, hubungan antara indeks erosi hujan dengan erosi serta kehilangan unsur-unsur hara pada beberapa tipe penggunaan lahan. Dengan mengetahui ha- sil-hasil penelitian ini diharapkan dapat ditelaah dampak yang lebih luas serta alternatif pemecahannya. Penelitian dilakukan di kawasan hutan produksi Sub Daerah Aliran Sungai Genteng, Sumedang, dilaksanakan dalam dua periode. Periode I dimulai dari tanggal 10 Maret sam- pai dengan 28 Juni 1987, sedangkan periode II dimulai dari tanggal 7 Desember 1987 sampai dengan 29 Februari 1988. Untuk itu dibuat petak-petak percobaan untuk mengukur aliran permukaan dan erosi pada tipe penggunaan lahan pi- nus umur lima tahun bercampur semak, tanah Typic Eutropepts lereng 40 persen (P, ); kayu putih umur tiga tahun tumpang sari dengan kacang merah, tanah Typic Eutrandepts lereng 60 persen (P2); semak campuran, tanah Typic Eutrandepts, lereng 60 persen (P3); dan semak campuran, tanah Typic Eu tropepts lereng 50 persen (P4). Pada penelitian periode II semak campuran dibuka dan ditanami pinus muda tumpangsari dengan kacang merah dan bawang putih (P3) serta pinus muda tumpangsari dengan kacang merah dan kubis (P). Aliran permukaan dan erosi di seluruh Sub DAS juga di ukur dengan membuat stasiun pengukur pada saluran drainase yang menampung aliran permukaan dan erosi deri Sub DAS yang bersangkutan. Terdapat tiga stasiun pengukur, yaitu ST, ST2, dan ST, yang masing-masing mewakili tipe penggu- naan lahan tertentu. Kepekaan erosi diduga dengan menggunakan metode Wisch- meier, Johnson, dan Cross (1971) yaitu dengan menganalisis sifat-sifat fisik dan kimia tanah pada masing-masing jenis tanah yang mewakili daerah penelitian. Hubungan Indeks Erosi Hujan dengen erosi pada petak tanpa tanaman dinyata- kan dalam persamaan regresi dan koefisien korelasi dianta- ra peubah-peubah tersebut. Kehilangan unsur hara dalam sedimen dilakukan dengan menganalisis unsur-unsur tersebut baik pada petak-petak sebelum percobaan maupun pada sedi- men yang tererosi.
Keyword: erosi, kepekaan erosi, indeks erosi hujan, Sub Daerah Aliran Sungai

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