Judul: Kajian Daya Rosot Karbondioksida Oleh Jenis Tanaman Hutan Kota di Hutan Penelitian Dramaga
Abstrak: Karbondioksida yang diemisikan oleh kegiatan manusia (anthropogenic) merupakan salah satu gas rumah kaca yang memberikan kontribusi lebih dari 55% terhadap pemanasan global. Diperkirakan pada akhir abad 21, konsentrasi CO2 dapat mencapai 700 ppm. Konsentrasi CO2 yang tinggi banyak terdapat di perkotaan, khususnya kawasan industri. Hutan dan tanaman Kota dapat menyerap gas CO2 melalui stomata untuk proses fotosintesis. Oleh karena itu, diperlukan jenis tanaman yang dapat menyerap CO2 dari udara dengan baik, dalam rangka pembangunan dan pengembangan hutan kota. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui daya rosot CO2 oleh 21 jenis tanaman hutan kota di Hutan Penelitian Dramaga, serta menduga daya rosot karbondioksida oleh seluruh tegakan Hutan Penelitian Dramaga, Bogor
Keyword: 

Judul: Kemampuan Serapan Karbondioksida pada Tanaman Hutan Kota di Kebun Raya Bogor
Abstrak: Karbondioksida (CO2) adalah salah satu jenis gas rumah kaca yang menyebabkan pemanasan global. Hutan mempunyai kemampuan untuk menyerap karbondioksida. Untuk memaksimalkan fungsi hutan khususnya hutan kota sebagai penyerap CO2 ,, maka diperlukan tanaman yang mempunyai kemampuan serapan CO2 yang maksimal. Dalam penelitian ini dihitung kemampuan serapan CO2 pada 25 jenis tanaman hutan kota yaitu : flamboyan, johar, merbau pantai, asam, kempas, sapu tangan, bunga merak, cassia, krey payung, matoa, rambutan, tanjung, sawo kecik, angsana, dadap, trembesi, saga, asam kranji, mahoni, khaya, pingku, beringin, nangka, kenanga, dan sirsak sehingga dapat ditentukan jenis pohon dengan daya serap yang tinggi. Metode yang digunakan adalah konversi dari karbohidrat yang dihasilkan dari proses fotosintesis. Faktor penting yang diukur berdasarkan data primer adalah luas daun, jumlah daun tiap pohon dan umur pohon. Untuk menaksir kemampuan serapan karbondioksida di Kebun Raya Bogor menggunakan pendekatan median dan taksonomi. Nilai daya serap karbondioksida berbanding lurus dengan persentasi penyerapan karbohidrat. Perbedaan daya serap karbondioksida tiap cm2 dipengaruhi oleh luas daun tiap helai, ukuran dan kerapatan stomata. Daya serap karbondioksida tiap cm2 tertinggi adalah cassia sebesar 18,9 gcm-1jam-1, sedangkan yang terendah adalah krey payung sebesar 0.084 gcm-1jam-1. Jenis tanaman hutan kota di Kebun Raya Bogor yang memiliki daya serap karbondioksida tiap luas daun terbaik berdasarkan metode karbohidrat adalah kenanga, sirsak, bunga merak, johar, flamboyan, dadap, saga, trembesi,sawo kecik, beringin, tanjung. Daya serap bersih karbondioksida tertinggi tiap daun adalah kenanga sebesar 1.52 gcm-2jam-1. Sedangkan daya serap bersih karbondioksida tiap daun terendah adalah daun asam yaitu sebesar 1.2 X 10-4 gcm-2jam-1.
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