Judul: Karakteristik dan Keandalan Termite Sheet Terimpregnasi Etofenprox sebagai Penghalang Serangan Rayap Tanah pada Bangunan Gedung
Abstrak: Produksi berbagai jenis penghalang fisik (physical barrier) serangan rayap tanah pada bangunan gedung semakin berkembang dalam satu dekade terakhir ini. Hal ini berkaitan dengan meningkatnya kesadaran masyarakat akan bahaya penggunaan termitisida cair (liquid termiticide). Beberapa produk penghalang fisik serangan rayap yang diperjualbelikan adalah termite sheet terimpregnasi deltamethrin di Perancis dan termite sheet terimpregnasi permethrin di Australia. Namun demikian keandalan termite sheet terimpregnasi etofenprox dalam mencegah serangan rayap tanah pada bangunan gedung di Indonesia belum banyak dilaporkan. Suatu penelitian laboratoris telah dilakukan untuk mengetahui karakteristik dan keandalan termite sheet berbahan aktif etofenprox sebagai penghalang fisik (physical barrier) serangan rayap tanah pada bangunan gedung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa termite sheet berbahan aktif etofenprox 0.4% memiliki ketebalan 0.11 mm, kekuatan tarik 19.78 Mpa, elongasi 667.18%, dan keandalan yang tinggi sebagai penghalang fisik serangan rayap tanah Coptotermes curvignathus pada bangunan gedung. Konsentrasi 0.4% bahan aktif etofenprox mampu menyebabkan mortalitas rayap tanah C. curvignathus secara signifikan.
Keyword: termite sheet, etofenprox, Coptotermes curvignathus

Judul: Pengujian keandalan Termi-Mesh sebagai perintang fisik serangan rayap tanah pada bangunan gedung
Abstrak: Perlindungan terhadap bangunan gedung dari serangan: rayap perlu mendapat perhatian serius, mengingat kerugian yang ditimbulkan serangga sosial berukuran kecil tersebut tidaklah sedikit. Di DKI Jakarta saja kerugian akibat serangan rayap telah mencapai Rp. 24 milyar (Anonymus, 1992). Bahkan serangan rayap pada gedung pemerintahan di Indonesia telah menyebabkan kerugian sebesar Rp 100 milyar per tahun (Nandika, 1990; Surjokusumo dan Hasan, 1993). Serangan rayap pada bangunan, 85% oleh rayap tanah dan 15% oleh rayap kayu kering (Anonymus, 1992). Ada beberapa cara untuk mengendalikan serangan rayap pada bangunan gedung, misalnya dengan cara mengawetkan kayu atau membe- rikan lapisan racun pada tanah dasar bangunan (Surjokusumo dan Hasan, 1993), tetapi penggunaan racun kimia ini, terutama racun kronis dapat menimbulkan pencemaran karena daya tahannya dalam lingkungan sangat lama (Anonymus, 1975). Oleh karena itu upaya menemukan metode baru yang lebih baik perlu terus dikembangkan. Pada saat ini telah berkembang teknologi perintang fisik terhadap serangan rayap yaitu termi-mesh. Termi- mesh merupakan kawat kasa yang terbuat dari baja anti karat (stainless steel) berkualitas tinggi yang dapat dihamparkan di bawah konstruksi bangunan untuk mencegah...
Keyword: 

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