Judul: Forest Ecosystem Utilization to Increase Human Health: Forest Therapy Trials in Taman Hutan Raya Ir H Djuanda
Abstrak: Indonesia memiliki 521 kawasan konservasi dengan total wilayah 27 juta ha. Salah satu fungsi kawasan konservasi adalah pengembangan dan penggunaan layanan ekosistem. Pemanfaatan dan kebutuhan jasa lingkungan hutan meningkat seiring dengan pertumbuhan populasi dan urbanisasi. Terapi hutan merupakan kegiatan memanfaatkan jasa lingkungan hutan untuk keperluan penyembuhan manusia. Terapi hutan telah diterapkan di berbagai negara dengan bentuk program intervensi yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan menganalisis bentuk program terapi hutan yang telah dilakukan oleh penelitian lain serta mengkonstruksi program terapi hutan yang aplikatif di Tahura Djuanda. Berdasarkan sintesis systematic literature review yang dilakukan, metode intervensi (program terapi hutan) yang aplikatif di Tahura Djuanda terdiri atas kegiatan peregangan, berjalan, menginderai hutan dan mengkonsumsi ubi rebus serta teh hangat. Analisis karakteristik Taman Hutan Raya Ir H Djuanda (Tahura Djuanda) sebagai lokasi terapi hutan, dilakukan dengan menganalisis suhu, kelembaban, intensitas cahaya dan tingkat kebisingan. Lokasi terapi hutan memiliki rentang suhu 22 oC sampai 25.6 oC, dengan kelembaban 61% sampai 87 %, dan intensitas cahaya 291 lux sampai 970 lux, serta tingkat kebisingan 49 dB sampai 52.5 dB. Mengacu pada peraturan Dinas Kesehatan untuk tempat penyembuhan, suhu dan tingkat kebisingan di Tahura Djuanda memenuhi syarat sebagai tempat penyembuhan. Tahura Djuanda merupakan kawasan hutan yang heterogen dengan tinggi pohon yang berbeda-beda. Karena Tahura Djuanda sudah berdiri sejak jaman Hindia-Belanda, lokasi terapi hutan didominasi mature trees dengan densitas yang sedang dan kerapatan tajuk sampai 90%. Namun, masih dengan intensitas cahaya yang memadai (291 lux sampai 970 lux). Secara keseluruhan, Tahura Djuanda merupakan kawasan hutan yang aman dan bebas sampah serta kebisingan. Semua karakteristik tersebut dapat berperan dalam peningkatan well-being manusia. Pengujian program terapi hutan yang telah dikonstruksi dilakukan dengan menganalisis saturasi oksigen dalam darah, denyut nadi per menit menggunakan oximeter dan keadaan mood responden menggunakan Profile of Mood States kepada 30 responden. Penelitian ini menemukan bahwa program terapi yang diterapkan berpengaruh signifikan terhadap denyut nadi per menit dan penurunan mood negatif namun, tidak berpengaruh signifikan terhadap saturasi oksigen responden. Penelitian ini menyimpulkan bahwa lokasi di Tahura Djuanda yang digunakan tepat untuk dijadikan area terapi hutan. Penelitian ini merupakan penelitian awal yang diharapkan dapat menjadi acuan untuk penelitian lain mengenai terapi hutan.
Keyword: karakteristik hutan, kawasan konservasi, terapi hutan, forest characteristics, forest conservation area, forest therapy

Judul: Potential Location and Health Response of  Healing Forest in Bogor Botanical Gardens
Abstrak: Perkembangan teknologi telah menyebabkan peningkatan urbanisasi dan kepadatan penduduk yang dapat memengaruhi kualitas hidup dan kesehatan mental. Pemulihan kesehatan mental dapat dilakukan dengan memanfaatkan ekosistem hutan sebagai healing forest. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi potensial dan respon kesehatan dari healing forest di Kebun Raya Bogor. Penentuan lokasi dilakukan dengan tiga tahap yaitu analisis spasial, pengukuran parameter biofisik lingkungan, dan pengukuran parameter kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan Kebun Raya Bogor dapat dikembangkan sebagai lokasi healing forest dengan memilih kondisi pagi hari, karena kondisi pagi menunjukkan nilai yang paling ideal dibandingkan dengan kondisi waktu lainnya. Aktivitas healing forest dapat menurunkan tekanan darah, menurunkan denyut jantung, menurunkan tingkat stres, dan meningkatkan saturasi oksigen. Terdapat perubahan yang signifikan dari setiap respon kesehatan saat sebelum dan sesudah melakukan healing forest kearah ideal (p<0,05). Hal ini menunjukkan bahwa berinteraksi dengan alam dan menghabiskan waktu di hutan dapat memberikan manfaat bagi kesehatan fisik dan mental., The development of technology has led to increased urbanization and greater population density that can affect the quality of life and mental health. Mental health recovery can be achieved by utilizing the forest ecosystem as a healing forest. This research aimed to determine potential locations and health response of healing forest in Bogor Botanical Gardens. The determination of locations was done through three stages, which are spatial analysis, measurement of biophysical environmental parameters and measurement of health response. Results found that Bogor Botanical Gardens can be developed as healing forest site by selecting morning conditions, as the most ideal time. Healing forest activities can lower blood pressure, reduce heart rate, decrease stress levels, and increase oxygen saturation. There were significant changes in each health response before and after participating in the healing forest towards the ideal condition (p<0.05). This indicates that interacting with nature and spending time in the forest can provide benefits for both physical and mental health.
Keyword: Bogor Botanical Gardens, healing forest, health response

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