Judul: Perubahan Anatomi dan Warna Daun sebagai Bioindikator Kualitas Udara pada Dua Lokasi Berbeda di Bogor
Abstrak: Tingginya aktivitas industri dan transportasi menyebabkan pencemaran udara. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pengaruh gas pencemar udara terhadap struktur anatomi dan warna daun tiga jenis pohon yaitu mahoni, kenari dan nangka serta mengidentifikasi jenis pohon yang dapat digunakan sebagai bioindikator pencemaran udara. Hasil penelitian menunjukkan pada lokasi tercemar berat, terjadi perubahan warna daun nangka secara signifikan dari hijau ke kemerahan. Dalam penyimpanan selama empat minggu, perbedaan perubahan warna terbesar terjadi pada daun yang berasal dari lokasi tercemar berat dimana hal ini menunjukkan proses pembusukan yang terjadi lebih cepat dibandingkan daun dari lokasi tercemar ringan. Berdasarkan hasil pengamatan struktur anatomi daun, mahoni dan kenari di daerah tercemar berat memiliki ukuran stomata lebih besar, kerapatan stomata lebih sedikit dan abnormalitas stomata lebih sedikit. Nangka di daerah tercemar berat memberikan respon ukuran stomata lebih kecil, kerapatan stomata lebih sedikit, dan abnormalitas stomata meningkat. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan pohon nangka dapat dijadikan bioindikator kualitas udara.
Keyword: air pollution, leaf anatomy, leaf color, stomata

Judul: Peranan vegetasi sebagai indikator pencemaran udara di daerah Bogor dan sekitarnya
Abstrak: Tumbuhan selain mempunyai potensi mengurangi pencemaran udara, dapat juga digunakan sebagai indikator pencemaran, berdasarkan kepada gejala makroskopis, gejala mikroskopis (sitologi) maupun gejala fisiologis (seperti penurunan kandungan klorofil-a) dan biokimia. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peranan vegetasi sebagai indikator pencemaran udara, khususnya terhadap pencemaran SO₂ dan debu terutama akibat kegiatan transportasi di Kebun Raya Bogor/KRB (daerah hutan kota), Terminal Bis Baranang Siang/TBS (daerah padat kendaraan) dan Kompleks Perumahan Villa Duta Baranang Siang/VD, berdasarkan kandungan klorofil-a dan abnormalitas sel pada daun. Bahan yang digunakan untuk analisa kandungan klorofil-a yaitu daun dari 9 jenis pohon (Mimusops elengi, Pterocarpus indicus, Artocarpus heterophyllus, Mangifera indica, Bauhinia purpurea, Lagerstroemia speciosa, Acacia auriculiformis, Psidium guajava dan Ficus benjamina), yang terdapat di sekitar lokasi pengambilan sampel udara, baik daun muda, daun dewasa maupun daun tua. Preparat daun hanya dibuat untuk daun Pterocarpus indicus dan Artocarpus heterophyllus. Sebagai permbanding, diambil contoh daun dari Kompleks Perumahan Dosen di Kampus IPB Darmaga. Metode yang digunakan untuk mengetahui kandungan SO, yaitu Metode Pararosanilin (metode spektrofotometri), sedangkan debu dengan metode gravimetri. Kandungan klorofil- a diukur dengan metode spektrofotometri. Penghitungan abnormalitas sel, pengukuran panjang dan lebar sel daun dilakukan pada semua jaringan daun (epidermis atas/bawah, palisade dan bunga karang).
Keyword: vegetasi

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