Judul: Potensi pertamanan dalam meningkatkan kenyamanan dan status air tanah di DKI Jakarta
Abstrak: Tujuan telaah lapang ini adalah mengetahui jenis- tanaman, taman serta fungsinya yang berhubungan jenis dengan kenyamanan lingkungan; susunan sistim organisasi, tata kerja, serta program-program yang dijalankan Dinas Pertamanan DKI Jakarta di tiga wilayah yaitu Suku Dinas Pertamanan Jakarta Utara, Suku Dinas Pertamanan Jakarta Pusat, dan Suku Dinas Pertamanan Jakarta Selatan. Luas daerah penghijauan di wilayah Jakarta seluas 23.750 ha Pertamanan yang dikeriakan oleh Dinas Perta- manan di lima wilayah kota seluas 1.893 ha. Dinas Perta- manan DKI Jakarta beserta Suku Dinas Pertamanan yang ber- ada di lima wilayah bertugas untuk membangun, menata dan memelihara serta mengamankan taman-taman, jalur hijau dan tata hias kota serta membimbing masyarakat di bidang per- tamanan dan keindahan kota agar terwujud kota yang indah, teduh, sehat, dan terencana dengan baik. Salah satu fungsi dari tumbuhan yang terdapat di taman-taman atau jalur hijau adalah meningkatkan kenyaman- an kota. Hasil pengukuran suhu di beberapa tempat, rata- rata sebesar 31.8°C dan nilai THI berkisar antara 80-85. Taman-taman yang berada di dalam kota Jakarta hanya ...
Keyword: 

Judul: Evaluasi Kenyamanan Termal, Persepsi, dan Preferensi Masyarakat pada Beberapa Hutan Kota di DKI Jakarta
Abstrak: Perkembangan dan pertumbuhan populasi penduduk ibukota selalu diiringi dengan perkembangan sarana dan prasarana untuk menunjang aktivitas penduduk perkotaan. Permasalahan yang timbul akibat hal tersebut, yaitu perubahan fisik kota dengan meningkatnya alih fungsi lahan dan kawasan terbangun. Akibat yang ditimbulkan dari perubahan tersebut adalah peningkatan suhu udara perkotaan. Suhu udara perkotaan sangat berpengaruh terhadap kenyamanan manusia. Salah satu ruang terbuka hijau perkotaan adalah hutan kota. Hutan kota merupakan suatu hamparan lahan yang didominasi oleh tumbuhan berkayu membentuk suatu kesatuan ekosistem yang kompak dan rapat. Penelitian ini berfokus pada tiga hutan kota di DKI Jakarta, yakni Hutan Kota Munjul, Hutan Kota Cipayung, dan Hutan Kota Pondok Labu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik hutan kota, menganalisis kenyamanan termal, persepsi-preferensi masyarakat, serta menyusun rekomendasi perbaikan hutan kota. Metode penelitian menggunakan metode deskriptif kuantitatif melalui perhitungan Thermal Humidity Index (THI) dengan menerapkan nilai suhu dan kelembapan udara yang diukur langsung dan Skala Likert pada kuesioner terhadap persepsi dan preferensi masyarakat. Berdasarkan hasil perhitungan THI, tingkat kenyamanan termal pada ketiga lokasi penelitian termasuk dalam kategori tidak nyaman, sedangkan responden menyatakan nyaman-cukup nyaman. Area hutan kota yang memiliki nilai kenyamanan terendah pada area pengukuran dengan naungan dan tertinggi pada area tanpa naungan. Berdasarkan hasil kuesioner, persepsi dan preferensi masyarakat menyatakan baik dan sangat baik terhadap pernyataan mengenai kondisi hutan kota, serta menyatakan perlu-sangat perlu terhadap penambahan dan perbaikan sarana-prasarana untuk menunjang aktivitas di hutan kota berupa tempat sampah, tempat duduk, papan informasi, signage, serta vegetasi pengontrol suhu, kelembapan, dan pengatur iklim mikro. Masyarakat dan pengunjung mengharapkan kepada pemerintah maupun pengelola hutan kota agar rutin menyelenggarakan penyuluhan dan meningkatkan perbaikan fasilitas untuk keberlanjutan hutan kota.
Keyword: Hutan Kota, Ruang Terbuka Hijau, Thermal Humidity Index (THI), Persepsi

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