Judul: Pengaruh efek residu terhadap karakter fisik dan kimiawi serta aktivitas antioksidan kulit buah Manggis (Garcinia mangostana L.)
Abstrak: Komoditas manggis memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan sangat potensial untuk dikembangkan menjadi komoditas ekspor unggulan. Potensi manggis tidak hanya terbatas pada buahnya saja, tetapi hampir seluruh bagian tumbuhan manggis menyimpan potensi yang sangat bermanfaat bagi kehidupan manusia. Species Garcinia diketahui kaya akan kandungan senyawa polifenol yang memiliki aktivitas antioksidan tinggi. Adanya pengaruh suatu faktor budidaya terhadap peningkatan sejumlah senyawa kimia tertentu yang terdapat pada buah manggis dan bermanfaat bagi kesehatan, merupakan suatu peluang untuk meningkatkan nilai tambah buah manggis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh hara N, P, dan K terhadap karakter fisik dan kimia buah manggis dan mengetahui pengaruh hara terhadap aktivitas antioksidan kulit manggis. Penelitian dilakukan di Laboratorium Pasca Panen dan Laboratorium Analisis Tanaman dan Kromatografi, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dilaksanakan dari bulan Februari – Juli 2010. Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan, tanaman manggis yang digunakan merupakan tanaman yang sebelumnya pernah digunakan untuk penelitian pemupukan selama 5 tahun sejak tahun 2004 hingga 2008 dan tanaman tersebut sudah pernah berbuah beberapa kali.
Keyword: 

Judul: Pengaruh teras, pupuk kandang dan kapur terhadap pertumbuhan vegetatif, produktivitas dan kualitas buah manggis, Garcinia mangostana L.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh teras, pupuk kandang dan kapur terhadap pertumbuhan vegetatif, produktivitas dan kualitas buah manggis (Garcinia mangostana L.). Penelitian dilakukan di kebun petani di Leuwiliang, Laboratorium Ilmu Tanah dan Laboratorium Pusat Kajian Buahbuahan Tropika, Institut Pertanian Bogor. Tanaman manggis yang digunakan berumur 25-30 tahun, tinggi pohon kurang lebih 10 meter, denga n diameter batang berkisar 50-60 cm. Pembuatan teras dilakukan pada bulan April 2002. Pemberian pupuk kandang dan kapur saat penelitian dilakukan pada bulan April dan September 2004, pupuk kandang dan kapur yang diberikan masing-masing sebanyak 30 kg/tanaman/tahun dan 2 kg/tanaman/tahun. Pengamatan dilakukan sejak bulan April 2004 sampai bulan Maret 2005. Rancangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap satu faktor, dimana perlakuannnya adalah : teras+pupuk kandang+kapur, teras+pupuk kandang, teras dan tanpa teras(kontrol). Percobaan diulang 5 kali, setiap ulangan terdiri dari satu tanaman sehingga ada 20 tanaman yang diamati. Hasil penelitian menunjukkan perlakuan teras+pukan+kapur dan teras+pukan pada tanaman manggis nyata mempercepat waktu muncul trubus, mempercepat waktu muncul bunga, mempercepat waktu muncul buah, meningkatkan kandungan hara P di daun manggis, meningkatkan jumlah bunga gugur dan mengurangi bobot kelopak dibandingkan kontrol. Pada peubah waktu muncul trubus dan jumlah bunga gugur, perlakuan teras+pukan+kapur memberikan hasil yang lebih cepat dan tinggi dibandingkan dengan perlakuan teras+pukan walaupun tidak berbeda nyata. Pada peubah-peubah lain (selain yang disebutkan diawal paragraf), walaupun tidak berbeda nyata; perlakuan teras+pukan+kapur cenderung meningkatkan hasil pengamatan dibandingkan dengan kontrol.
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