Judul: Ecological and Physiological Studies of Urban Fruit Plants
Abstrak: Polusi udara adalah efek emisi polusi udara yang terbentuk dari partikel atau gas yang terlihat atau tidak terlihat di udara selain komposisi normalnya. Asap kendaraan merupakan salah satu pemicu polusi. Penghijauan dengan tanaman buah yang sesuai merupakan salah satu alternatif untuk meminimalisir pencemaran udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keragaman tanaman buah di kota, mengetahui karakteristik morfologi dan fisiologi tanaman buah terpapar gas pencemar kendaraan, dan mengetahui jenis tanaman buah yang mampu tumbuh baik terhadap stress emisi gas buang tinggi. Penelitian dilaksanakan pada bulan September 2020 hingga Mei 2021 di Pinggir Jalan Daan Mogot Kota Tangerang, bulan Desember 2021 hingga April 2021 di Kebun Percobaan Leuwikopo, Laboratorium Micro Technic, dan Pasca Panen, Fakultas Pertanian IPB University, serta bulan Juni 2021 hingga Agustus 2021 di Laboratorium Fitopatologi, Balai Peramalan Organisme Pengganggu Tanaman. Percobaan dilakukan dengan menggunakan metode Cluster/Random Sampling dengan 3 ulangan dan percobaan lapangan dilakukan dengan menggunakan Rancangan Petak Tersarang (Nested Design) dengan 3 ulangan. Petak utama yaitu waktu paparan gas pencemar terdiri atas tanpa paparan (kontrol), 07.00 – 10.00 WIB, 10.00 – 13.00 WIB, 13.00 – 16.00 WIB, dan 07.00 – 16.00 , serta anak petak yaitu pohon berbuah musiman (durian, mangga, manggis, dan rambutan) dan pohon berbuah terus sepanjang tahun (alpukat, belimbing, jambu biji, nangka, sirsak, dan sukun). Hasil pengamatan dianalisis menggunakan Analysis of variance (ANOVA) diuji lanjut menggunakan uji Tukey. Hasil identifikasi tanaman penghijau di sepanjang pinggir jalan pada masing-masing kelas jalan menunjukkan keragaman tanaman masuk dalam kategori sedang hingga tinggi yaitu H1 berkisar antara 2,40 hingga 3,40. Sedangkan keragaman pohon buah masuk dalam kategori rendah yaitu dengan kisaran H1 0,74 hingga 1,75. Hasil identifikasi faktor penghambat pertumbuhan tanaman buah menunjukkan total emisi CO2 kelas jalan primer sebesar 251.772.756,17 kg/tahun, sedangkan total emisi CO2 kelas jalan sekunder 1,2, dan 3 masing-masing sebesar 8.416.844,85 (kg/th); 2.087.838,38 (kg/th); 9.465.916,20 (kg/th). Pohon/tanaman masih dibutuhkan untuk memenuhi daya serap CO2 pohon terhadap adanya emisi CO2 dari gas buang kendaraan di wilayah sampel (Jalan Daan Mogot Kota Tangerang). Hasil analisis morfologi dan fisiologi menunjukkan bahwa aplikasi gas pencemar terhadap bibit pohon buah menurunkan nilai keseluruhan peubah kecuali laju transpirasi, kondunktansi stomata, dan CO2 interseluler. Respon pohon mangga menunjukkan respon yang paling baik saat terpapar gas pencemar dibandingkan dengan respon pohon lainnya yang ditandai dengan penurunan nilai (gugur daun, perubahan warna daun, luas daun, neksrosis, kadar air, fotosintesis, klorofil dan panjang serta lebar stomata) yang tidak terlalu signifikan dibanding dengan pohon tanpa tercemar gas buang (kontrol). Hasil analisis menunjukkan adanya recovery saat kondisi dua bulan setelah tanpa aplikasi gas buang kendaraan yang ditunjukkan dengan adanya flushing pada keseluruhan jenis pohon kecuali pohon durian.
Keyword: chlorophyll, leaf fall, necrosis, photosynthesis, stomata

Judul: Identification, Characterization, and Selection of Fruit Tree Species Toward Smart City
Abstrak: Penduduk dunia saat ini diperkirakan 70% tinggal di perkotaan dan berimplikasi pada permasalahan lingkungan, antropologi maupun ekonomi yang semakin kompleks. Smart city sebagai trend kota masa depan yang bertujuan mewujudkan kota layak huni dalam berbagai aspek, salah satunya lingkungan. Upaya memperkuat aspek lingkungan adalah dengan memilih vegetasi penghijauan kota yang sesuai. Vegetasi, khususnya tanaman buah memberikan manfaat pada aspek ekologis, ameliorasi iklim, ekonomi dan sosial. Penelitian ini memiliki tujuan memperoleh tanaman buah yang sesuai untuk perkotaan melalui identifikasi, karakterisasi berdasarkan karakteristik morfologi dan fisiologi dan seleksi jenis tanaman buah berdasarkan tingkat toleransi terhadap polusi udara dan melakukan rencana penanaman tanaman buah terpilih. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli 2019 sampai dengan bulan Januari 2021. Penelitian survei dilakukan di Kota Yogyakarta, Jakarta dan Bogor yang merupakan smart city. Penelitian karakterisasi morfologi dan fisiologi dilakukan di Kebun Buah Mekarsari, Cileungsi, Kabupaten Bogor dan Kebun Percobaan Lewikopo, IPB, Dramaga, Kabupaten Bogor. Percobaan toleransi tanaman buah dilakukan pada dua lokasi yaitu Gerbang Tol Bogor 1 (Tol Jagorawi) sebagai lokasi terpapar polusi udara dan Kebun Percobaan Pusat Kajian Hortikultura Tropis IPB di Pasir Kuda, Kota Bogor sebagai lokasi yang tidak terpapar polusi udara. Penggalian informasi menggunakan kuesioner dilakukan untuk mengidentifikasi tanaman buah berdasarkan preferensi masyarakat. Karakterisasi morfologi dan fisiologi dilakukan dengan observasi pada tanaman buah muda dan dewasa, serta melalui studi literatur. Percobaan toleransi tanaman buah terhadap polusi udara dilakukan menggunakan rancangan nested. Parameter pengamatan meliputi pertumbuhan tanaman, fisiologi dan mikroskopik tanaman buah. Hasil penelitian diperoleh metode identifikasi tanaman perkotaan yang dapat dilakukan berdasarkan preferensi masyarakat, yang selama ini dilakukan berdasarkan rekomendasi ahli pertamanan. Preferensi masyarakat berkorelasi positif dengan jenis kelamin dan pekerjaan. Responden dengan jenis kelamin perempuan pada Kota Jakarta (54,0%) dan Bogor (72,7%) lebih banyak dibandingkan jenis kelamin laki-laki, dan sebaliknya pada responden Yogyakarta, laki–laki lebih banyak (51,7%) dibandingkan perempuan (48,3%). Usia responden sebagian besar dengan usia < 39 tahun, sebagai generasi milenial. Responden menyatakan setuju bahwa tanaman buah digunakan sebagai tanaman perkotaan (Avg. 78,5%) dengan alasan utama adalah hasil buah dapat dikonsumsi (59,7%), fungsi ekologis tanaman (57,5%) dan fungsi estetika tanaman (47,4%). Responden juga menyatakan bahwa tanaman yang sesuai untuk perkotaan secara berurutan adalah pohon non buah, tanaman hias, tanaman buah, tanaman pangan dan tanaman sayur. Tanaman buah menduduki peringkat ketiga dengan jenis tanaman buah musiman yang lebih dipilih dan menarik bagi responden. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian masyarakat perkotaan setuju penggunaan tanaman buah tahunan di wilayah perkotaan. Responden menyatakan bahwa lokasi penanaman tanaman buah di kota yang sesuai adalah taman kota (Avg. 27,9%), tepi jalan raya (Avg. 20,7%), dan perumahan (Avg. 18,3%). Kepemilikan pohon besar dan tanaman buah di tempat tinggal responden kota Bogor lebih tinggi (72,0% dan 80,0%) dibandingkan kota Yogyakarta dan Jakarta. Responden dapat memilih rata-rata 22,0 tanaman buah sebagai pohon penghijauan perkotaan. Hasil evaluasi keragaman berdasarkan cultural significant index (CSI) tertinggi pada tanaman mangga (Mangifera indica L.) yaitu 8,0, sedangkan pada tanaman buah non komersial nilai CSI tertinggi pada mengkudu (1,18). Tanaman buah dipilih responden sebanyak 79 jenis dan sepuluh terbanyak dipilih responden yaitu mangga (Mangifera indica L.), rambutan (Nephellium lappaceum L.), jambu air besar (Syzygium samarangense (Blume)), jambu biji (Psidium
Keyword: air pollution tolerance index, fisiologi, morfologi, tanaman buah, preferensi, air pollution tolerance index, physiology, morphology, fruit tree, preference

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