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: Pengaruh Bentuk Hutan Kota Terhadap Kenyamanan Termal Di Sekitar Hutan Kota.
Abstrak: Penerapan konsep hutan kota dalam perencanaan tata kota merupakan cara yang efektif dan efisien untuk mengatasi masalah penurunan kualitas lingkungan hidup di perkotaan. Hutan kota diharapkan dapat berfungsi sebagai pengatur iklim mikro perkotaan. RTH di kota Malang telah banyak beralih fungsi sehingga banyak penelitian terdahulu melaporkan adanya menurunnya kualitas kenyamanan termal di Kota Malang. Tujuan penelitian ini adalah: (1) mengidentifikasi bentuk hutan kota, sebaran suhu, kelembaban, dan kecepatan angin di sekitar hutan kota; (2) menganalisis hubungan bentuk hutan kota dengan kenyamanan lingkungan perkotaan; dan (3) mengevaluasi persepsi dan preferensi masyarakat terkait kenyamanan terhadap hutan kota. Penelitian ini dilakukan di hutan kota di Kota Malang, Jawa Timur. Penelitian ini dilakukan dengan identifikasi diversitas vegetasi dengan pembuatan plot pengamatan di setiap hutan kota (Malabar, Velodrome, dan Jalan Jakarta), pengamatan suhu dan kelembaban, serta identifikasi persepsi dan preferensi masyarakat terhadap hutan kota. Data suhu dan kelembaban dianalisis dengan ANOVA tiga faktor (arah, waktu, dan jarak). Jika berpengaruh signifikan maka dilakukan uji beda rata-rata Duncan’s Multiple Range Test (DMRT). Data suhu udara rata-rata dikorelasikan dengan dominansi, Indeks Nilai Penting (INP), dan keragaman vegetasi. Data sosial berupa persepsi dan preferensi masyarakat dianalisis menggunakan uji chi-square. Berdasarkan hasil pengamatan didapatkan bahwa rata-rata suhu dan kelembaban yang terdapat di sekitar tiga hutan kota, suhu tertinggi adalah di Hutan Kota Jalan Jakarta sebesar 28.9°C dan rata-rata kelembaban tertinggi adalah Hutan Kota Malabar dengan nilai kelembaban 61.1%. Berdasarkan model persamaan regresi didapatkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan komposisi vegetasi di dalam hutan kota terhadap suhu di sekitar hutan kota. Hal ini menunjukkan bahwa komposisi hutan tidak mampu menjelaskan keragaman suhu di hutan kota. Nilai R2 (koefisien keragaman) dominansi hanya mampu menjelaskan keragaman suhu sebesar 90.27%, 9.62% untuk INP , dan 53.89% untuk indeks keragaman. Kelembaban dipengaruhi oleh indeks keragaman dengan nilai R2 sebesar 96.55%. Hasil analisis suhu dan kelembaban di sekitar hutan kota menunjukkan bahwa arah, waktu, dan interaksi antara arah dan waktu berpengaruh signifikan dengan taraf kesalahan <0.05, sedangkan jarak tidak berpengaruh signifikan terhadap suhu dan kelembaban. Ketiga hutan kota menunjukkan suhu terendah dan RH tertinggi pada waktu pagi hari. Suhu terendah di Jalan Jakarta pada pagi hari tidak berbeda signifikan dengan waktu sore hari. Selanjutnya RH tertinggi pada pagi dan sore hari juga tidak berbeda signifikan. Pada arah Timur dan Barat di Hutan Kota Malabar dan Hutan Kota Jalan Jakarta menunjukkan suhu terendah, sedangkan pada Hutan Kota Velodrome suhu terendah pada arah utara. Di Hutan Kota Malabar pada arah Timur, Barat dan Utara suhu rendahnya tidak berbeda signifikan. Berdasarkan analisa chi square, pengunjung menilai hutan kota di Kota Malang sudah nyaman, namun luas hutan kota dianggap masih kurang luas. Pengunjung akan merasa nyaman dengan kondisi suhu yang bekisar antara 26- 30°C. Pengunjung menginginkan hutan kota didesain secara teratur dengan jenis tanaman yang beragam dengan nilai chi-square 0.85.
Keyword: Iklim mikro, persepsi, preferensi, suhu, 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