Judul: Karakterisasi rumput bermuda (Cynodon dactylon L.) lokal berdasarkan kualitas visual dan fungsional untuk pengembangan turfgrass asli Indonesia
Abstrak: Indonesia memiliki rumput bermuda lokal yang berpotensi untuk bersaing dengan rumput bermuda introduksi. Karakterisasi adalah langkah awal untuk mencari dan mengembangkan rumput bermuda lokal yang memenuhi standar kualitas sebagai turfgrass. Penelitian ini dilaksanakan di Turfgrass Club dan kebun percobaan Cikabayan IPB Darmaga Bogor pada bulan November 2004 sampa dengan Juni 2005. Tujuan penelitian ini adalah untuk memepelajari karakter kualitas visual dan fungsional rumput bermuda lokal dalam rangka mendapatkan rumput bermuda lokal yangmemenuhi standar turfgrass.
Keyword: 

Judul: Koleksi dan karakterisasi morfologi rumpur bermuda(Cynodon dactylon L.) lokal dalam rangka pengembangan turfgrass asli Indonesia
Abstrak: Rumput bermuda lokal yang tersebar luas di berbagai daerah di Indonesia memiliki potensi untuk dikembangkan sebagai turfgrass. Koleksi dan karakterisasi adalah langkah awal untuk mencari dan mengembangkan rumput bermuda lokal yang memenuhi standar kualitas sebagai turfgrass. Penelitian ini dilaksanakan di Turfgrass Club IPB Darmaga Bogor pada bulan September 2004 sampai dengan Mei 2005. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengumpulkan aksesi rumput bermuda (Cynodon dactylon L.) lokal dari berbagai lokasi dan mendapatkan pertelaan karakter morfologi rumput yang telah dikoleksi dalam rangka pengembangan turfgrass asli Indonesia. > Koleksi rumput bermuda lokal diambil dari daerah Bogor, Jasinga, Sukabumi, Pangalengan, Cianjur, dan Indramayu. Tiap daerah diambil 8 aksesi rumput bermuda lokal. Rumput hasil koleksi dikarakterisasi berdasarkan karakter morfologi. Penelitian karakterisasi morfologi disusun dalam Rancangan Kelompok Lengkap Teracak dengan satu faktor, yaitu aksesi rumput bermuda sebanyak 45 aksesi yang dikoleksi dari enam daerah. Untuk pembanding, digunakan rumput bermuda introduksi varietas Tifway dan Tifdwarf, serta rumput babat. Karakterisasi morfologi dilakukan 3 ulangan sehingga seluruhnya terdapat 144 satuan percobaan yang berupa pot berdiameter 30 cm. Hasil percobaan menunjukkan bahwa berdasarkan analisis gerombol dan analisis komponen utama, aksesi yang memiliki ciri morfologi mendekati rumput bermuda pembanding yaitu aksesi Cianjur-3 dan Cianjur-4 karena tergabung dalam kelompok yang sama. Pada analisis gerombol dihasilkan dendogram, dengan koefisien ketidaksamaan antara 0.0-1.06, dan dilakukan pemotongan pada koefisien ketidaksamaan 1.03, yang membagi 45 aksesi dan 3 rumput bermuda kontrol menjadi dua kelompok utama. Berdasarkan eigen analysis pada analisis komponen utama, total keragaman data sebesar 81.6% dicapai pada komponen utama enam. Proporsi kumulatif keragaman total antara komponen utama satu dan komponen utama dua sebesar 54.4 % digunakan dalam analisis komponen utama yang menghasilkan dua kelompok. Kelompok pertama memiliki anggota dengan ciri morfologi yang sama dengan rumput introduksi dan rumput Babat, sedangkan kelompok kedua memiliki ciri morfologi yang berbeda dari rumput introduksi dan rumput Babat. ...
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