Judul: Potensi pertamanan dalam meningkatkan kenyamanan dan status air tanah di DKI Jakarta
Abstrak: Tujuan telaah lapang ini adalah mengetahui jenis- tanaman, taman serta fungsinya yang berhubungan jenis dengan kenyamanan lingkungan; susunan sistim organisasi, tata kerja, serta program-program yang dijalankan Dinas Pertamanan DKI Jakarta di tiga wilayah yaitu Suku Dinas Pertamanan Jakarta Utara, Suku Dinas Pertamanan Jakarta Pusat, dan Suku Dinas Pertamanan Jakarta Selatan. Luas daerah penghijauan di wilayah Jakarta seluas 23.750 ha Pertamanan yang dikeriakan oleh Dinas Perta- manan di lima wilayah kota seluas 1.893 ha. Dinas Perta- manan DKI Jakarta beserta Suku Dinas Pertamanan yang ber- ada di lima wilayah bertugas untuk membangun, menata dan memelihara serta mengamankan taman-taman, jalur hijau dan tata hias kota serta membimbing masyarakat di bidang per- tamanan dan keindahan kota agar terwujud kota yang indah, teduh, sehat, dan terencana dengan baik. Salah satu fungsi dari tumbuhan yang terdapat di taman-taman atau jalur hijau adalah meningkatkan kenyaman- an kota. Hasil pengukuran suhu di beberapa tempat, rata- rata sebesar 31.8°C dan nilai THI berkisar antara 80-85. Taman-taman yang berada di dalam kota Jakarta hanya ...
Keyword: 

Judul: Evaluasi kenyamanan pada beberapa taman kota di Jakarta Pusat
Abstrak: Keberadaan taman kota merupakan hal mutlak untuk menjamin kelangsungan ekologis kota serta menjadi ruang interaksi sosial bagi warga kota. Fungsi taman kota adalah untuk ameliorasi iklim serta merekayasa lingkungan. Fungsi ameliorasi iklim yaitu berupa menurunkan suhu dan memodifikasi kelembaban iklim mikro kota. Fungsi rekayasa lingkungan yaitu berupa mengurangi erosi, meningkatkan kualitas udara kota, menjadi tempat habitat satwa liar, dan mengurangi kebisingan. Kenyamanan merupakan hal yang ingin dicapai dengan adanya taman kota. Selain menyajikan kenyamanan, taman kota sebagai bagian dari ruang terbuka hijau (RTH) akan mampu meningkatkan kualitas kehidupan lingkungan perkotaan yang umumnya didominasi oleh struktur bangunan Kawasan Menteng di Jakarta Pusat merupakan kota taman pertama di Indonesia yang memiliki beberapa taman kota seperti Taman Menteng, Taman Suropati, dan Taman Situ Lembang. Kawasan Menteng merupakan model dari kota taman yang mengharmonisasikan penggunaan ruang sehingga dapat menciptakan lanskap kota yang nyaman. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kenyamanan Taman Menteng, Taman Suropati, dan Taman Situ Lembang berdasarkan pengambilan data langsung (suhu dan kelembaban) serta responden dari masing-masing taman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode grid berukuran 20 meter x 20 meter untuk mengetahui sebaran suhu dan kelembaban di masing-masing taman. Di tiap grid dilakukan pengambilan data suhu dan kelembaban aktual dengan tiga kali ulangan. Pengambilan data dilakukan pada siang hari terik pukul 12.30-13.00 di bulan April-Mei 2010. Data berupa luas tutupan kanopi pohon dilakukan dengan melakukan digitasi citra taman menggunakan Google Earth 2010. Digitasi kanopi pohon menggunakan software AutoCAD 2007. Dari data luas tutupan kanopi pohon dicari hubungannya dengan data suhu dan kelembaban menggunakan persamaan regresi linier.
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