Judul: Hubungan Lokasi Bekerja di Kawasan Hutan dan Perkotaan terhadap Tekanan Darah pada Masyarakat Kabupaten Majalengka
Abstrak: Kawasan hutan dipercaya memiliki peran penting untuk kesehatan manusia. Hal ini disebabkan setiap tumbuhan menghasilkan fitonsida ke udara yang merupakan kelompok minyak esensial yang dapat meredakan stres dan menurunkan tekanan darah. Pinus sp. merupakan spesies yang memiliki kemampuan terbaik dalam menghasilkan fitonsida. Studi ini bertujuan untuk membandingkan tekanan darah responden yang bekerja di kawasan hutan dan perkotaan, serta mengidentifikasi hubungan antara lokasi bekerja terhadap tekanan darah. Hasil yang diperoleh yakni tekanan darah responden yang bekerja di kawasan hutan lebih rendah (95 mmHg) dibandingkan dengan yang bekerja di perkotaan (98 mmHg). Temperature humidity index yang diperoleh di kawasan hutan lebih rendah (20 oC) mengindikasikan lokasi tersebut lebih nyaman dibandingkan di perkotaan (27 oC). Kerapatan Pinus oocarpa di plot penelitian diperoleh sebanyak 377 ind/ha. Berdasarkan uji chi-square diketahui bahwa terdapat hubungan antara lokasi bekerja terhadap tekanan darah diastolik, denyut jantung, dan mean arterial pressure (p<0.05). Lingkungan yang memiliki beragam tutupan tajuk dan tumbuhan berpotensi lebih baik dalam menurunkan tekanan darah manusia.
Keyword: kesehatan manusia, mean arterial pressure, Pinus oocarpa, fitonsida

Judul: Analisis Manfaat Hutan bagi Kesehatan Paru-paru Masyarakat Sekitar Kawasan Taman Nasional Meru Betiri Jawa Timur
Abstrak: Fungsi paru manusia dipengaruhi oleh faktor eksternal, yaitu kualitas udara di lingkungan sekitarnya serta faktor internal, yaitu jenis kelamin, usia, status gizi, kebiasaan merokok, lama kerja harian, dan tingkat pendidikan. Semua faktor tersebut saling berpengaruh terhadap fungsi paru. Penelitian ini merupakan model penelitian untuk mengetahui manfaat hutan sebagai penghasil oksigen bagi manusia yang tinggal di sekitarnya. Subjek penelitian diambil dari dua desa di sekitar kawasan hutan Taman Nasional Meru Betiri pada Maret 2016. Responden berjumlah 30 orang dari kondisi lingkungan yang lebih baik dan 30 orang dari kondisi lingkungan yang kurang baik, namun sama-sama dipengaruhi keberadaan hutan. Arus puncak ekspirasi responden diukur menggunakan peak flow meter. Uji korelasi Spearman digunakan untuk mengetahui faktor eksternal dan internal yang mempengaruhi fungsi paru responden. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kondisi lingkungan yang lebih baik memiliki jumlah penduduk dengan fungsi paru normal lebih banyak, namun jumlah tersebut belum dapat membuktikan bahwa kondisi lingkungan berpengaruh nyata terhadap fungsi paru (P>0.05), sedangkan faktor internal yang berpengaruh, yaitu usia, status gizi, dan kebiasaan merokok (P<0.05).
Keyword: fungsi paru, kondisi lingkungan, manfaat hutan

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