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 karbon dioksida 5 (lima) jenis tanaman hutan kota
Abstrak: Kota merupakan pusat segala aktivitas manusia. Berbagai kegiatan di perkotaan seperti: kendaraan bermotor, rumah tangga, hotel, industri dan kegiatan lainnya membutuhkan energi penggerak dan pemanas yang sebagian diperoleh dari pembakaran bahan bakar fosil seperti: bensin, solar, minyak tanah dan batu bara. Proses pembakaran akan menghasilkan gas CO2 (karbon dioksida). Bahaya utama dari peningkatan konsentrasinya di udara adalah terjadinya peningkatan suhu udara bumi secara global melalui efek rumah kaca (green house effect). Salah satu usaha untuk meminimalisasikan peningkatan konsentrasi CO2 di atmosfer ini terutama daerah perkotaan adalah dengan menanam tanaman kehutanan di perkotaan (tanaman hutan kota). Hutan dan taman kota dapat menyerap gas CO2, karena gas tersebut dapat diserap oleh daun melalui stomata untuk fotosintesis. Pengukuran kandungan karbohidrat daun merupakan salah satu upaya untuk dapat mengetahui daya serap CO2 ini. Penelitian ini berlokasi di Arboretum Studio Arsitektur Lanskap Institut Pertanian Bogor (IPB) Dramaga, Kabupaten Bogor, Laboratorium BB-BIOGEN (Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Bioteknologi dan Sumberdaya Genetik Pertanian), dan BALITTRO Bogor pada bulan Agutus-Oktober 2005. Data primer meliputi daya serap CO2 per individu pohon dan per hektar lahan, jumlah daun pada satu individu pohon, luas daun, kadar air dan stomata daun. Data sekunder meliputi data suhu dan kelembaban udara serta intensitas cahaya daerah Dramaga, Bogor bulan September 2005 yang didapatkan dari pusat data Badan Meteorologi dan Geofisika Bogor. Analisis data dilakukan dengan penentuan CO2 yang diserap bersih per luas daun, per individu pohon dan per hektar lahan. Daya serap CO2 bersih per individu pohon (g/pohon/jam) di daerah Dramaga adalah sebagai berikut: daun krey payung sebesar 0,10; manggis hutan sebesar 0,60; melinjo sebesar 0,39; sawo kecik sebesar; 0,37; dan trengguli sebesar 0,06. Daya serap CO2 bersih per hektar luas lahan (g/Ha/jam) di daerah Dramaga dengan asumsi keseluruhan jarak tanam tanaman 5m x 5m adalah sebagai berikut: daun krey payung sebesar 40,8; manggis hutan sebesar 240,4; melinjo sebesar 156,0; sawo kecik sebesar; 146,8; dan trengguli sebesar 22,0. Keseluruhan tanaman ini memiliki kondisi iklim dan jenis tanah yang sama serta umur yang relatif sama. Jenis tanaman hutan kota di daerah Dramaga yang terbaik menyerap CO2 berdasarkan metode karbohidrat daun dari kelima jenis tanaman hutan kota ini berturut-turut adalah manggis hutan, melinjo, sawo kecik, krey payung dan trengguli.
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