Judul: Karakteristik Termal Pada Screenhouse Tipe Tunnel di Agribusiness and Technology Park Cikarawang Bogor
Abstrak: Di daerah yang beriklim tropika, suhu di dalam greenhouse yang terlalu panas seringkali menjadi masalah. Salah satu kendala penerapan teknologi rumah tanaman di daerah tropika khususnya Indonesia adalah suhu udara di dalam greenhouse dapat mencapai 35 oC pada siang hari ketika cuaca cerah. Konsep screenhouse memiliki ventilasi secara alami dimana udara dapat melewati screen yang menutupi struktur. Meskipun demikian, overheating masih menjadi masalah yang sering dihadapi dalam desain screenhouse di daerah tropika. Tujuan penelitian ini adalah menentukan nilai transmisivitas screenhouse dan koefisien pindah panas keseluruhan serta membuat dan menggunakan simulasi komputer sebagai alat untuk menguji nilai karakteristik termal yang telah diperoleh dan untuk memprediksi suhu di dalam screenhouse. Radiasi matahari di luar dan di dalam screenhouse diukur menggunakan piranometer untuk menentukan nilai transmisivitas rata-rata screenhouse. Suhu udara di dalam dan di luar serta suhu lantai screenhouse diukur untuk memperoleh nilai koefisien pindah panas keseluruhan sesuai dengan model pindah panas yang telah disusun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai transmisivitas rata-rata yang diperoleh sebesar 0.42 dan nilai koefisien pindah panas keseluruhan rata-rata sebesar 51.6 W/m2 oC dari 14 hari pengukuran. Hasil simulasi suhu udara di dalam screenhouse menunjukkan hasil yang cukup baik sehingga nilai transmisivitas dan nilai koefisien pindah panas keseluruhan dapat digunakan pada penelitian dengan kondisi serupa.
Keyword: koefisien pindah panas keseluruhan, screenhouse, suhu, transmisivitas

Judul: Analisis Pindah Panas Konveksi pada Screenhouse
Abstrak: Koefisien pindah panas konveksi pada screen (hci) dan tanah (hfi) di dalam screenhouse telah diteliti baik dengan kondisi ada dan tidak adanya tanaman di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan pendekatan yang dapat merepresentasikan hci dan hfi serta dampaknya terhadap iklim mikro di dalam screenhouse. Penelitian telah dilaksanakan pada bulan April-Mei 2017 di sebuah screenhouse berbentuk quonset dengan orientasi Utara-Selatan. Luas screenhouse 360 m2 (40 m x 9 m), volume 868 m3, dan tinggi max. 3 m. Screen yang digunakan adalah jenis knitted netting berbahan polyethylene (stabilized UV), warna putih dengan ukuran mesh 36. Tanaman kailan (Brassica Oleracea) ditanam di atas guludan tanah dengan kepadatan 16.4 tanaman per m2 di dalam screenhouse. Analisis pindah panas konveksi di dalam screenhouse (khususnya pada screen dan tanah) dilakukan pendekatan sebagai selubung yang terdiri atas porous layers dan fluid layer (fluid-porous layers model) yang kemudian digunakan dalam pengembangan model numeriknya berupa simplified formulas. Simplified formulas dihasilkan menggunakan dua pendekatan model empirik: 1) koefisien konveksi (h) sebagai fungsi dari perbedaan suhu; dan 2) bilangan Nusselt (Nu) sebagai fungsi dari bilangan Rayleigh (Ra). Simplified formulas untuk hci dan hfi yang dihasilkan meliputi mode konveksi bebas dan campuran dengan jenis aliran udara turbulent di dalam screenhouse. Hasil analisis sensitivitas koefisien pindah panas konveksi (h) dipengaruhi oleh: i) ketinggian dari screenhouse (𝐻�����), ii) rasio konduktivitas panas dari solid layers (screen/tanah) terhadap udara (ks/ki), iii) perbedaan suhu (T-Tz), dan iv) ketebalan dari solid layers (ΔY). Perpindahan panas yang terjadi antara screenhouse dengan lingkungan di sekitarnya menentukan kondisi iklim mikro di dalamnya. Model simulasi dinamik yang mencakup persamaan kesetimbangan panas sensibel dan latent, pertambahan dan atau kehilangan panas secara radiasi, konveksi maupun konduksi digunakan untuk memprediksi suhu udara di dalam screenhouse (Tdi). Semua hasil regresi linear yang dilakukan menunjukkan nilai prediksi 𝑇�����𝑑�����𝑖����� yang baik, sebagaimana ditunjukkan oleh gradient garis regresi (0.93 hingga 0.96) mendekati satu, nilai intersepnya 1.02 hingga 1.92 serta koefisien determinasi R2 > 90 %. Uji kinerja telah dilakukan dan menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) (0.74 hingga 1.34) < 5 %, Standard Error of Prediction (SEP) (0.74 hingga 1.34) < 4, Bias (-0.67 hingga 0.34) < 4, dan Coefficient of Variation (CV) (1.7 % hingga 3.9 %) < 5 %, sehingga disimpulkan bahwa model dapat digunakan untuk memprediksi suhu udara di dalam screenhouse. Model simulasi dinamik yang telah dihasilkan pada penelitian ini, kemudian dievaluasi pada berbagai ukuran mesh (36, 45, 50, 55, dan 60), lubang ventilasi dari screen (24.2 hingga 150.1 m2), dan leaf area index (LAI 0.25 hingga 4). Data hasil prediksi suhu udara di dalam screenhouse (Ti) menunjukkan adanya penuruan suhu pada kondisi LAI 0.25 hingga 4. Penurunan suhu udara juga terjadi seiring dengan berkurangnya ukuran mesh screen dan meningkatnya luasan lubang bukaan ventilasi/porositas dari screen. Hal tersebut sesuai dengan prinsip kesetimbangan panas sensibel dan latent yang digunakan pada model simulasi dinamik ini. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa model simulasi dinamik yang telah dibuat layak digunakan untuk perancangan screenhouse yang optimal bagi pertumbuhann tanaman
Keyword: koefisien pindah panas konveksi, selubung berpori, screenhouse

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