Judul: Kajian Kenyamanan Termal di Jawa Barat.
Abstrak: Pertumbuhan penduduk yang pesat menyebabkan terjadinya perubahan tingkat kenyamanan termal yang dapat mengganggu aktivitas manusia. Identifikasi sebaran indeks kenyamanan dilakukan pada musim hujan dan kemarau selama tahun 2007 hingga 2016. Indeks kenyamanan di Jawa Barat dianalisis dengan menggunakan Temperature Humidity Index (THI), Wet Bulb Globe Temperature (WBGT), dan Heat Stress Index (HSI). WBGT membutuhkan nilai suhu bola hitam (Tbg) yang diduga dari unsur-unsur cuaca di stasiun Klimatologi Pendidikan Baranangsiang. Penyebaran ketiga indeks di wilayah Jawa Barat memiliki pola yang serupa yaitu wilayah dengan nilai indeks yang tinggi terdapat di wilayah utara dan semakin menurun ke arah tengah dan selatan. Pengamatan di dua sekolah dengan ketinggian < 500 mdpl menunjukkan tingkat tidak nyaman dari segi termal, sedangkan satu sekolah dengan ketinggan > 500 mdpl menunjukkan tingkat kenyamanan termal yang nyaman berdasarkan indeks THI dan HSI, tetapi persepsi para siswa yang tinggal dan beradaptasi dengan lingkungan di sekitar ketiga sekolah menyatakan kondisi termal berada pada tingkat agak nyaman meskipun berada pada ketinggian serta WBGT, THI, dan HSI yang berbeda-beda. Berdasarkan persepsi siswa di ketiga sekolah diperoleh bahwa kondisi nyaman berada pada THI (dalam oC) < 25.5, WBGT (dalam oC) < 28.6, HSI (dalam oF) < 85 dan kondisi tidak nyaman pada THI (dalam oC) > 25.5, WBGT (dalam oC) > 28.6, dan HSI (dalam oF) > 85.
Keyword: indeks kenyamanan, Jawa Barat, Heat Stress Index, Temperature Humidity Indeks, Wet Bulb Globe Temperature,

Judul: Modification of Termal Comfort Index in Bogor  and Jakarta Tourism Areas
Abstrak: Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat memiliki beragam destinasi wisata antara lain Taman Mini Indonesia Indah (TMII), Kebun Raya Bogor (KRB) dan Taman Safari Indonesia (TSI). Rata – rata jumlah kunjungan tiap tahun untuk tiga destinasi wisata tersebut lebih dari satu juta pengunjung. Jumlah kunjungan yang cukup besar memerlukan profil informasi kenyamanan di setiap lokasi wisata berupa indeks kenyamanan. Salah satu indeks yang didesain untuk sektor pariwisata adalah Holiday Climate Index (HCI). HCI dikembangkan di daerah sub tropis pada wisata yang letaknya di perkotaan, pedesaan dan laut. HCI didesain pada negara sub tropis yang karakter iklimnya berbeda dengan kawasan tropis lembab, sehingga ketidaksesuaian hasil perhitungan indeks dengan persepsi wisatawan lokal mungkin akan terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk 1) mengidentifikasi parameter iklim dan variabel non iklim yang berpengaruh pada kenyamanan berwisata, dan 2) melakukan parameterisasi indeks kenyamanan iklim untuk wilayah tropika lembab. Metode untuk mengetahui persepsi kenyamanan adalah melalui penyebaran kuisioner secara acak (pagi dan siang hari) pada tiga lokasi wisata sebanyak 552 orang. Data responden tersebut selanjutnya digunakan untuk analisis faktor kenyamanan termal yang dibagi menjadi tiga kelas yakni Tidak Nyaman (0), Nyaman (1) dan Sangat Nyaman (2) menggunakan regresi logistik ordinal. Evaluasi model seperti akurasi, presisi, recall dan F1-Score dihitung menggunakan confusion matrix. Proses parameterisasi indeks kenyamanan termal menitikberatkan pada pengubahan rating dan bobot yang disesuaikan dengan persepsi pengunjung. Penyesuaian bobot menggunakan sistem kombinasi pada setiap sub indeks kenyamanan termal (suhu, angin, awan dan hujan). Batasan nilai dari kategori kelas kenyamanan disederhanakan menjadi indeks hasil parameterisasi kenyamanan. Hasil analisis menunjukkan terdapat tiga faktor iklim yang mempengaruhi kenyamanan termal yakni suhu, tutupan awan dan kejadian hujan. Treshold suhu pada kondisi Nyaman berkisar 25°C – 26 °C, kecepatan angin 0 km/jam – 2.2 km/jam dan keawanan berada pada 40% – 50%. Selain itu, faktor non iklim seperti durasi atau lamanya berkunjung juga menentukan perasaaan nyaman seseorang berwisata. Karakter wisatawan pada wilayah tropis cenderung lebih berat pada curah hujan yang = 5 mm sehingga muncul persepsi negatif atau Tidak Nyaman. Penyederhanaan kategori menjadi 3 pada indeks hasil parameterisasi memudahkan untuk mengelompokkan nilai indeks berdasarkan data iklim. Performa HCI belum mampu mengidentifikasi kondisi Tidak Nyaman saat terjadinya perubahan cuaca yang signifikan seperti perubahan suhu dan hujan baik di pagi hari maupun siang hari. Sementara, penentuan nilai minimum untuk menyidik kondisi Cukup Nyaman dari indeks hasil parameterisasi ditentukan sebesar 61 yang lebih tinggi dibandingkan nilai HCI yang menentukan batas <40. Hasil validasi nilai indeks yang telah dilakukan parameterisasi menunjukkan lebih merepresentasikan semua kategori kenyamanan dibandingkan HCI., The provinces of DKI Jakarta and West Java offer a variety of tourist destinations, such as Taman Mini Indonesia Indah (TMII), Kebun Raya Bogor (KRB), and Taman Safari Indonesia (TSI). These destinations attract over one million visitors annually. This significant number of visitors necessitates a comprehensive comfort profile for each tourist site, represented through a comfort index. The Holiday Climate Index (HCI) is designed for the tourism sector but was developed in subtropical regions with different climatic characteristics compared to humid tropical areas, leading to potential discrepancies between index calculations and local tourist perceptions. This study aims to: 1) identify
Keyword: wisata, holiday climate index, modifikasi kenyamanan, tropis lembab

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