Judul: Kenyamanan Termal dan Audial Ruang Terbuka Hijau di Kota Bogor.
Abstrak: Kemampuan RTH untuk memodifikasi iklim mikro dan mengurangi kebisingan harus dipelajari untuk mengetahui seberapa efektif peran ruang terbuka hijau dalam memberikan kenyamanan lingkungan bagi pengunjung. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji kenyamanan termal dan kenyamanan audial di dua ruang terbuka hijau dan mengkaji persepsi masyarakat tentang kenyamanan termal dan kenyamanan audial di dua ruang terbuka hijau. Penelitian dilakukan pada bulan Juni 2018 di dua ruang terbuka hijau Kota Bogor, tepatnya di Taman Kencana dan Taman Heulang Kota Bogor. Metode pengumpulan data dilakukan untuk menentukan tingkat kebisingan, suhu dan kelembaban, serta persepsi pengunjung tentang kenyamanan termal dan audial di ruang terbuka hijau. Data lebih lanjut dianalisis menggunakan analisis suhu dan kelembaban, tingkat kebisingan, dan analisis skala likert. Hasil penelitian adalah ruang terbuka hijau di Taman Kencana dan Taman Heulang masingmasing memiliki nilai THI sebesar 27,18 dan 23,00 yang menunjukkan indeks kenyamanan udara di Taman Kencana tidak nyaman sedangkan di Taman Heulang nyaman bagi pengunjung. Tingkat kebisingan di Taman Kencana sebesar 63,28 dB(A) sedangkat di Taman Heulang sebesar 55,25 dB(A). Berdasarkan kedua nilai tersebut, masyarakat setuju jika ruang terbuka hijau memberikan kenyamanan termal yang ditunjukkan dengan nilai 4,44 dan kenyamanan audial dengan nilai 3,95 pada skala likert.
Keyword: kenyamanan audial, kenyamanan termal, ruang terbuka hijau

Judul: Penentuan Indeks Kenyamanan Ruang Terbuka Hijau Dan Lahan Terbangun Di Kota Bogor
Abstrak: Keberadaan ruang terbuka hijau pada suatu kota sangat diperlukan untuk menciptakan kondisi kota yang nyaman bagi penghuninya. Keberadaan ruang terbuka hijau seperti taman kota dapat memberikan rasa nyaman bagi penghuninya baik secara spasial, visual, audial, maupun termal. Kenyamanan termal dapat ditetapkan dengan menggunakan indeks yang disusun berdasarkan parameter iklim. Namun demikian, indeks kenyamanan termal belum tentu dapat mewakili rasa kenyamanan spasial, visual maupun audial karena hal tersebut juga sangat terkait pada kondisi psikologis dan metabolisme seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk menetapkan indeks kenyamanan termal yang dapat merepresentasikan rasa kenyamanan lainnya melalui interview rasa kenyamanan seseorang pada tiga kondisi waktu (pagi, siang, dan sore) dan dua kondisi spasial yaitu ruang terbuka hijau dan lahan terbangun. Nilai indeks kenyamanan termal dihitung berdasarkan data suhu dan kelembaban udara dan batas kenyamanan menurut nilai indeks ditetapkan berdasarkan hasil interview rasa kenyamanan responden pada beberapa lokasi (ruang) dan waktu. Tiga bentuk indeks kenyamanan termal yang digunakan ialah Temperature Humidity Index (THI), Relative Strain Index (RSI), dan Wet Bulb Globe Temperature (WBGT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai selang indeks kenyamanan untuk ruang terbuka hijau dan lahan terbangun di Kota Bogor ialah nyaman (THI≤27; RSI≤0.17; dan WBGT≤30.8), nyaman-cukup nyaman (27<THI<28.5; 0.17<RSI<0.22; dan 30.8<WBGT<33.4), dan tidak nyaman (THI≥28.5; RSI≥0.22; dan WBGT≥33.4). Batas indeks kenyamanan ini dapat dijadikan acuan dalam merancang RTH Kota Bogor ke depan.
Keyword: kelembaban relatif, suhu udara, Temperature Humidity Index (THI), Relative Strain Index (RSI), Wet Bulb Globe Temperature (WBGT),

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