Judul: Evaluasi Kesehatan Pohon Kenari (Canarium indicum L) dalam Upaya Mitigasi Risiko Pohon Tumbang di Kebun Raya Bogor
Abstrak: Pohon kenari (Canarium indicum L) di Kebun Raya Bogor sudah berumur tua (>100 tahun), memerlukan perhatian untuk mencegah terjadinya risiko tumbang. Penelitian bertujuan mengevaluasi kondisi kesehatan pohon kenari dalam upaya mitigasi risiko pohon tumbang dengan metode Forest Health Monitoring (FHM) dan sonik tomografi, serta mengetahui korelasi dari kedua metode tersebut. Metode FHM merupakan pengamatan visual terhadap kesehatan pohon menggunakan satu indikator yaitu vitalitas pohon dengan satu parameter yaitu kerusakan pohon. Metode sonik tomografi mengevaluasi kesehatan pohon dengan menguji kerusakan bagian batang pohon berdasarkan kecepatan rambatan gelombang bunyi pada bagian kayu yang diuji. Pengamatan kerusakan dilakukan pada 100 pohon kenari. Hasil pengamatan dengan metode FHM menunjukkan bahwa 59 pohon mengalami 81 kerusakan. Sebagian besar kerusakan terjadi pada lokasi 1 (akar) sebanyak 22 kerusakan, diikuti kerusakan pada lokasi 7 (cabang) sebanyak 15 kerusakan dan lokasi 2 (pangkal batang) sebanyak 12 kerusakan. Kerusakan pada lokasi 1 umumnya disebabkan oleh faktor abiotik seperti luka terbuka akibat mesin potong rumput, vandalisme pengunjung, dan gangguan kegiatan proyek. Luka tersebut memudahkan akar terserang oleh jamur pelapuk. Kerusakan pada lokasi 2 juga umumnya disebabkan oleh luka terbuka, batang pecah, brum dan konk. Kerusakan batang pecah umumnya disebabkan oleh puntiran batang karena tiupan angin atau beban cabang yang terlalu besar. Luka terbuka dan batang pecah dapat menjadi pintu masuk spora jamur pelapuk. Hal tersebut dapat dicirikan oleh timbulnya konk dan brum. Konk atau tubuh buah jamur pada ketinggian tertentu juga mencerminkan terjadinya pelapukan pada lokasi tersebut. Selain itu, pelapukan dapat diikuti oleh serangan rayap sehingga batang pohon menjadi gerowong. Batang pecah dan gerowong oleh rayap dapat berlanjut hingga lokasi 3 (batang bawah), bahkan dapat mencapai pada lokasi 4 (batang atas). Hasil pengujian dengan metode sonik tomografi menunjukkan bahwa kerusakan bagian dalam batang terjadi pada 97 pohon berkisar antara 2.0-76.1%. Untuk mengatahui korelasi kedua metode, pengamatan difokuskan pada bagian batang 130 cm dari permukaan tanah. Terdapat 35 pohon kenari yang memiliki kerusakan pada tempat yang sama yaitu pada lokasi kerusakan 1, 2, dan 3. Lokasi kerusakan 1 adalah bagian perakaran terbuka. Lokasi kerusakan 2 adalah bagian pangkal batang. Lokasi 3 adalah batang bagian bawah. Hasil pengukuran tingkat kerusakan pohon dari kedua metode tersebut dibuat analisis korelasi untuk mengetahui tingkat komplementarinya. Nilai korelasi metode FHM dan sonik tomografi pada lokasi kerusakan 1 tidak kuat (r=0.5), pada lokasi kerusakan 2 kuat (r=0.7) dan pada lokasi kerusakan 3 sangat kuat (r=0.8). Penelitian ini membuktikan bahwa kedua metode tersebut dapat digunakan dan terdapat hubungan yang saling melengkapi dalam mengevaluasi kerusakan pohon kenari.
Keyword: FHM, kawasan wisata, kerusakan pohon, sonik tomografi, tomogram

Judul: Evaluasi Kesehatan Pohon di Taman Margasatwa Ragunan Berbasis Teknologi Sonic Tomograhpy
Abstrak: Taman Margasatwa Ragunan (TMR) bukan saja merupakan kebun binatang terbesar di Indonesia, tetapi juga merupakan “oase hijau” yang sangat luas dan asri di kota metropolitan Jakarta. Lanskap kebun binatang tersebut terhampar seluas 140 hektar dan ditumbuhi sekitar 52.700 pohon yang sangat penting fungsinya, baik secara sosial, ekonomis, maupun ekologis termasuk sebagai peneduh bagi satwa peliharaan. Namun demikian keberadaan pepohonan di TMR juga memiliki risiko berupa patah cabang atau tumbangnya pohon yang mengancam keselamatan satwa, pengunjung, atau properti. Apalagi di area tersebut tumbuh pohon-pohon tua berdiameter besar (old and large trees) yang memiliki nilai ekologis dan historis yang tinggi. Oleh karena itu kesehatan pepohonan di kawasan tersebut perlu dievaluasi secara berkala. Suatu penelitian telah dilakukan untuk mengevaluasi kesehatan pohon di TMR. Pohon sasaran dipilih yang berumur tua dan lokasinya berdekatan dengan target (satwa, pengunjung, properti) sebanyak 50 pohon. Evaluasi kesehatan pohon sasaran dilakukan baik secara visual maupun menggunakan teknologi sonic tomography. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lima pohon (10%) tergolong sehat dan tidak membahayakan, 31 pohon (62%) tergolong cukup sehat dan cukup aman, 12 pohon (24%) tergolong kurang sehat dan agak membahayakan, serta masing-masing satu pohon tidak sehat atau membahayakan dan sangat membahayakan. Cacat yang paling banyak ditemukan pada pohon sasaran adalah arsitektur pohon yang buruk (62%), masalah perakaran (58%), dan batang atau cabang kodominan (40%). Sangat penting dilakukan perawatan kondisi kesehatan pohon di TMR. Pohon dengan resiko kegagalan membahayakan atau sangat membahayakan perlu segera dilakukan tindakan berupa penebangan. Terhadap pohon miring dan memiliki batang kodominan perlu diperkuat biomekaniknya dengan bantuan slang dinamis, dan penopangan.
Keyword: evaluasi kesehatan pohon, sonic tomography, taman margasatwa ragunan

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