Judul: Ecological and Physiological Studies of Urban Fruit Plants
Abstrak: Polusi udara adalah efek emisi polusi udara yang terbentuk dari partikel atau gas yang terlihat atau tidak terlihat di udara selain komposisi normalnya. Asap kendaraan merupakan salah satu pemicu polusi. Penghijauan dengan tanaman buah yang sesuai merupakan salah satu alternatif untuk meminimalisir pencemaran udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keragaman tanaman buah di kota, mengetahui karakteristik morfologi dan fisiologi tanaman buah terpapar gas pencemar kendaraan, dan mengetahui jenis tanaman buah yang mampu tumbuh baik terhadap stress emisi gas buang tinggi. Penelitian dilaksanakan pada bulan September 2020 hingga Mei 2021 di Pinggir Jalan Daan Mogot Kota Tangerang, bulan Desember 2021 hingga April 2021 di Kebun Percobaan Leuwikopo, Laboratorium Micro Technic, dan Pasca Panen, Fakultas Pertanian IPB University, serta bulan Juni 2021 hingga Agustus 2021 di Laboratorium Fitopatologi, Balai Peramalan Organisme Pengganggu Tanaman. Percobaan dilakukan dengan menggunakan metode Cluster/Random Sampling dengan 3 ulangan dan percobaan lapangan dilakukan dengan menggunakan Rancangan Petak Tersarang (Nested Design) dengan 3 ulangan. Petak utama yaitu waktu paparan gas pencemar terdiri atas tanpa paparan (kontrol), 07.00 – 10.00 WIB, 10.00 – 13.00 WIB, 13.00 – 16.00 WIB, dan 07.00 – 16.00 , serta anak petak yaitu pohon berbuah musiman (durian, mangga, manggis, dan rambutan) dan pohon berbuah terus sepanjang tahun (alpukat, belimbing, jambu biji, nangka, sirsak, dan sukun). Hasil pengamatan dianalisis menggunakan Analysis of variance (ANOVA) diuji lanjut menggunakan uji Tukey. Hasil identifikasi tanaman penghijau di sepanjang pinggir jalan pada masing-masing kelas jalan menunjukkan keragaman tanaman masuk dalam kategori sedang hingga tinggi yaitu H1 berkisar antara 2,40 hingga 3,40. Sedangkan keragaman pohon buah masuk dalam kategori rendah yaitu dengan kisaran H1 0,74 hingga 1,75. Hasil identifikasi faktor penghambat pertumbuhan tanaman buah menunjukkan total emisi CO2 kelas jalan primer sebesar 251.772.756,17 kg/tahun, sedangkan total emisi CO2 kelas jalan sekunder 1,2, dan 3 masing-masing sebesar 8.416.844,85 (kg/th); 2.087.838,38 (kg/th); 9.465.916,20 (kg/th). Pohon/tanaman masih dibutuhkan untuk memenuhi daya serap CO2 pohon terhadap adanya emisi CO2 dari gas buang kendaraan di wilayah sampel (Jalan Daan Mogot Kota Tangerang). Hasil analisis morfologi dan fisiologi menunjukkan bahwa aplikasi gas pencemar terhadap bibit pohon buah menurunkan nilai keseluruhan peubah kecuali laju transpirasi, kondunktansi stomata, dan CO2 interseluler. Respon pohon mangga menunjukkan respon yang paling baik saat terpapar gas pencemar dibandingkan dengan respon pohon lainnya yang ditandai dengan penurunan nilai (gugur daun, perubahan warna daun, luas daun, neksrosis, kadar air, fotosintesis, klorofil dan panjang serta lebar stomata) yang tidak terlalu signifikan dibanding dengan pohon tanpa tercemar gas buang (kontrol). Hasil analisis menunjukkan adanya recovery saat kondisi dua bulan setelah tanpa aplikasi gas buang kendaraan yang ditunjukkan dengan adanya flushing pada keseluruhan jenis pohon kecuali pohon durian.
Keyword: chlorophyll, leaf fall, necrosis, photosynthesis, stomata

Judul: Evaluasi Laju Fotosintesis Spesies Tanaman Buah Potensial untuk Tanaman Penghijauan Kota
Abstrak: Pemilihan jenis tanaman penghijauan di perkotaan bersifat dinamis dan berkembang sesuai dengan perubahan visi kota. Pada umumnya, wilayah perkotaan memiliki tingkat pencemaran udara CO2 yang cukup tinggi dibandingkan dengan wilayah perdesaan. Oleh karena itu, pemilihan jenis tanaman untuk wilayah perkotaan pada umumnya mempertimbangkan daya adaptasi tinggi dan memiliki kapasitas fiksasi karbon yang tinggi. Seiring dengan trend penanaman tanaman buah di perkotaan, maka evaluasi tanaman buah yang memiliki laju fotosintesis (fiksasi karbon) yang tinggi sangat diperlukan. Penelitian bertujuan mengetahui jenis tanaman buah yang memiliki laju fotosintesis tinggi untuk direkomendasikan sebagai tanaman penghijauan kota. Karakterisasi 15 jenis tanaman buah dilakukan pada tanaman yang ada di Kebun Percobaan Leuwikopo dan analisis laboratoriuk di lakukan di Laboratorium Mikroteknik, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada Desember 2019 sampai Januari 2020. Data yang diperoleh dari hasil pengamatan dianalisis dengan uji F pada taraf 5%, apabila data berbeda nyata dilanjutkan dengan uji Beda Nyata Terkecil (BNT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tanaman buah memiliki laju fotosintesis yang berbeda-beda. Jenis tanaman yang memiliki laju fotosintesis tinggi adalah rambutan (Nephelium lappaceum) yaitu 30.84 μmol CO2 m-2s-1, pisang (Musa paradisiaca) 29.94 μmol CO2 m-2s-1, dan durian (Durio zibethinus) 29.73 μmol CO2 m-2s-1. Tanaman sukun memiliki nilai konduktansi stomata yang tinggi yaitu 0.1724 mol H2O m-2s-1 dengan laju transpirasi yang tinggi yaitu 0.0063 mol H2O m-2s-1, tetapi memiliki laju fotosintesis yang relatif rendah. Secara morfologi, tanaman rambutan memiliki tingkat kerimbunan sedang, mampu sebagai peneduh, tingkat sampah serasah yang sedang sehingga relatif mudah dipelihara. Dengan demikian, tanaman rambutan direkomendasikan untuk agroekologi kota. Namun demikian, perlu penelitian lebih lanjut terkait aspek keamanan konsumsi buah yang dihasilkan di kota.
Keyword: Jumlah stomata, karakteristik tanaman buah, konduktansi stomata, perkotaan, transpirasi

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