Judul: Karakteristik dan Keandalan Termite Sheet Terimpregnasi Etofenprox sebagai Penghalang Serangan Rayap Tanah pada Bangunan Gedung
Abstrak: Produksi berbagai jenis penghalang fisik (physical barrier) serangan rayap tanah pada bangunan gedung semakin berkembang dalam satu dekade terakhir ini. Hal ini berkaitan dengan meningkatnya kesadaran masyarakat akan bahaya penggunaan termitisida cair (liquid termiticide). Beberapa produk penghalang fisik serangan rayap yang diperjualbelikan adalah termite sheet terimpregnasi deltamethrin di Perancis dan termite sheet terimpregnasi permethrin di Australia. Namun demikian keandalan termite sheet terimpregnasi etofenprox dalam mencegah serangan rayap tanah pada bangunan gedung di Indonesia belum banyak dilaporkan. Suatu penelitian laboratoris telah dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan keandalan termite sheet berbahan aktif etofenprox sebagai penghalang fisik (physical barrier) serangan rayap tanah pada bangunan gedung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa termite sheet berbahan aktif etofenprox 0.4% memiliki ketebalan 0.11 mm, kekuatan tarik 19.78 Mpa, elongasi 667.18%, dan keandalan yang tinggi sebagai penghalang fisik serangan rayap tanah Coptotermes curvignathus pada bangunan gedung. Konsentrasi 0.4% bahan aktif etofenprox mampu menyebabkan mortalitas rayap tanah C. curvignathus secara signifikan.
Keyword: termite sheet, etofenprox, Coptotermes curvignathus

Judul: Efikasi Thiamethoxam 240 SC Terhadap Rayao Tanah Coptotermes curvignathus Holmgren (Isoptera : Rhinotermitidae)
Abstrak: Di daerah tropika dan subtropika, rayap (ordo Isoptera) khususnya rayap tanah (subterranean termite) dikenal sebagai hama yang banyak menimbulkan kerusakan pada kayu dan bangunan gedung. Di Indonesia, kerugian ekonomis akibat serangan rayap tanah pada bangunan gedung setiap tahunnya mencapai Rp 1,67 triliyun (Rahmawati, 1996), sementara kerugian akibat serangan rayap tanah dari anggota genus Coptotermes (famili Rhinotermitidae) di Thailand mencapai $ 2,2 juta setiap tahun. Suatu penelitian laboratoris telah dilakukan untuk mengetahui efikasi Thiamethoxam 240 SC pada beberapa tingkat konsentrasi, yaitu: 0,0125 % b.a (bahan aktif) (w/v); 0,025 % b.a. (w/v); 0,05 % b.a. (w/v); 0,075 % b.a. (w/v); dan 0,1 % b.a. (w/v), serta kontrol (0%) terhadap rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren (Isoptera:Rhinotermitidae). Penelitian dilakukan dengan metode standar Modified Wood Block Test (MWBT). Dalam hal ini media pengujian berupa botol gelas (0 = 5 cm, tinggi = 6,5 cm) berisi 30 gram pasir dan contoh uji yang terbuat dari kayu pinus berukuran 2 x 2,5 x 0,5 cm. Ke dalam media pengujian dimasukkan 200 ekor rayap C. curvignathus Holmgren, terdiri dari 90 % kasta pekerja dan 10 % kasta prajurit. Media pengujian disimpan dalam ruang gelap (RR ± 80 %, T = 28 ± 2°C) selama 21 hari. Mortalitas rayap dan derajat proteksi contoh uji pada setiap media pengujian dievaluasi pada akhir pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada konsentrasi terendah (0,0125 % b.a (w/v)), mortalitas rayap mencapai 100 %, sedangkan pada perlakuan kontrol hanya 18,8 %. Derajat proteksi semua contoh uji yang mendapatkan perlakuan Thiamethoxam 240 SC mencapai 100 (artinya tidak ada serangan nyata pada permukaan kayu), sedangkan pada contoh uji kontrol 40 (terjadi kerusakan yang berat). Thiamethoxam 240 SC dengan konsentrasi terendah (0,0125 % b.a. (w/v)) mampu meningkatkan keawetan contoh uji dari serangan rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren. Penelitian ini menunjukkan keampuhan Thiamethoxam 240 SC yang cukup kuat pada selang konsentrasi 0,0125 % b.a. (w/v) dan 0,1 % b.a. (w/v) terhadap rayap tanah C. curvignahus Holmgren. Namun perlu dilakukan penelitian lapangan untuk mengetahui masa proteksi Thiamethoxam 240 SC.
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