Judul: Identifikasi Tungau Yang Berasosiasi Dengan Tanaman Jeruk Di Pulau Jawa.
Abstrak: Jeruk merupakan salah satu komoditas unggulan nasional. Di antara hama yang sering menimbulkan kerusakan pada pertanaman jeruk adalah tungau. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi berbagai jenis tungau yang berasosiasi dengan tanaman jeruk di Pulau Jawa. Untuk maksud tersebut dilakukan pengambilan sampel daun muda dan tua yang memperlihatkan gejala terserang tungau. Setiap sampel daun dimasukan ke dalam kantong plastik bening, diberi label lalu disimpan dalam coolbox. Setiap sampel dicuci menggunakan alkohol 70% sebanyak ± 20ml ke dalam kantong plastik, kemudian plastik digoyang-goyangkan supaya tungau tercuci, lalu larutan alkohol dituangkan ke dalam vial dan diberi label. Kemudian tungau dikelompokan berdasarkan kemiripan morfologi yang diamati di bawah mikroskop stereo, lalu setiap kelompok tungau dihitung jumlahnya. Hasil penelitian mendapatkan sepuluh jenis tungau yang berasosiasi dengan tanaman jeruk. Enam di antaranya bersifat fitofag yaitu Panonychus citri McGregor (Tetranychidae), Eotetranychus sp. (Tetranychidae), Eutetranychus sp. (Tetranychidae), Brevipalpus phoenicis Geijskes (Tenuipalpidae), Tarsonemus bilobatus Suski (Tarsonemidae), dan Phyllocoptruta oleivora Ashmead (Eriophyidae). Dua spesies lainnya bersifat predator yaitu Amblyseius spp. (Phytoseiidae) dan Cheletogenes ornatus Canestrini dan Fanzago (Cheyletidae). Jenis tungau lain yang belum teridentifikasi yaitu dari famili Tydeidae dan Winterschmidtiidae. Jenis tungau yang paling umum dijumpai pada berbagai jenis jeruk dan lokasi pengambilan sampel adalah Ph. oleivera, diikuti oleh P. citri. Menurut Permentan Nomor 93 Tahun 2011, spesies Panonychus citri dikategorikan sebagai OPTK A2, sedangkan spesies Phyllocoptruta oleivora termasuk ke dalam kategoriA1. Selain itu ditemukan juga spesies Tarsonemus bilobatus yang belum pernah dilaporkan di Indonesia.
Keyword: jeruk, tungau, OPT karantina

Judul: Kelimpahan Dan Keanekaragaman Artropoda Predator Serta Artropoda Lainnya Pada Tanaman Jeruk Di Cikarawang, Kabupaten Bogor
Abstrak: Jeruk merupakan salah satu komoditas hortikultura yang paling banyak dikonsumsi di Indonesia. Produksi jeruk mengalami penurunan setiap tahunnya. Hama merupakan salah satu faktor yang menyebabkan penurunan produksi jeruk. Informasi kelimpahan dan keragaman predator dan Artropoda dengan lainnya di perkebunan jeruk adalah persyaratan dasar untuk menerapkan pengendalian hama terpadu (PHT). Penelitian ini bertujuan untuk inventarisasi Artropoda predator dan Artropoda lainnya di perkebunan jeruk Cikarawang, Kabupaten Bogor. Kelimpahan dan keragaman Artropoda diamati menggunakan metode pitfall trap, jaring serangga, light trap, dan pengamatan langsung selama 12 minggu penelitian. Artropoda yang ditemukan dari kelas Arachnida (2 ordo, 18 famili, dan 1 687 spesies), Malacostraca (1 ordo, 1 famili, 12 spesies), Diplopoda (2 ordo, 2 famili, dan 5 spesies) dan Insecta (13 ordo, 102 famili , dan 10 870 spesies). Proporsi herbivor, predator, parasitoid, detrivor, dan lainnya 60%, 25%, 3%, 11%, dan 1%. Predator yang paling banyak ditemukan pada lahan pertanaman jeruk di Cikarawang, Kabupaten Bogor berturut-turut adalah adalah Formicidae, Oxyopidae, Coccinellidae; herbivor adalah Psyllidae, Tetranychidae, Gracillariidae; detrivor adalah Isotomidae, Entomobryiidae, Sminthuridae; dan parasitoid adalah Eulophidae dan Encyrtidae.
Keyword: Arthropoda, jeruk, kelimpahan, keragaman, predator

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