Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book is concerned with the optimization problem of maximizing the number of spanning trees of a multigraph. Since a spanning tree is a minimally connected subgraph, graphs and multigraphs having more of these are, in some sense, immune to disconnection by edge failure. We employ a matrix-theoretic approach to the calculation of the number of spanning trees. The authors envision this as a research aid that is of particular interest to graduate students or advanced undergraduate students and researchers in the area of network reliability theory. This would encompass graph theorists of all stripes, including mathematicians, computer scientists, electrical and computer engineers, and operations researchers.--"

"ABSTRAKTeori graf dan aljabar merupakan cabang dari matematika yang berkembang menjadi kajian yang menarik. Penelitian aljabar dalam teori graf merupakan topik dari matematika yang mengkaji graf melalui sifat-sifat aljabar antara lain representasi graf dalam matriks. Lebih tepatnya lagi, teori spektral graf membahas sifat-sifat graf yang berhubungan dengan polinomial karakteristik, nilai eigen dan vektor eigen dari matriks yang merepresentasikan graf tersebut. Salah satu cara merepresentasikan graf tersebut adalah dengan menggunakan representasi matriks adjacency. Dalam tesis ini akan ditentukan bentuk umum dari polinomial karakteristik pada kelas graf berarah yaitu kelas graf pohon berarah yang memiliki akar yang disebut out-tree dan menggali informasinya menggunakan representasi matriks antiadjacency.

---

ABSTRACTGraph theory and linier algebra is the branch of mathematics that developed into an interesting study. The studies graph by algebraic research is a topic of mathematics that studies the properties of graphs through algebra, such as, in the matrix graph representation. More in particular, the spectral graph theory studies the properties of the graph associated with the characteristic polynomial, eigenvalues and eigenvectors of the matrix representing the graph. One way is to represent the graph using adjacency matrix representation. This thesis will be determined in the general form of the characteristic polynomial class of directed graph in which class directed graph that has a tree root called out tree and find out the information using the antiadjacency matrix representation."

"ABSTRAKAda banyak model mengenai pengambilan keputusan dalam manajemen bencana, terutama dalam alokasi sumber daya darurat sehingga alokasi personil pencarian dan penyelamatan dapat berjalan secara efisien. Namun, di Indonesia sendiri, penggunaan teknologi untuk membantu dalam mengambil keputusan dalam fase respons masih belum secara umum diimplementasikan sehingga keputusan masih dibuat secara subyektif. Makalah ini memberikan model pengambilan keputusan yang dapat membantu tim pencarian dan penyelamatan untuk menentukan jumlah personel dan alat berat yang digunakan. Model ini dapat memudahkan alokasi personel di area pencarian. Jumlah yang diperoleh ditentukan berdasarkan luas, kepadatan penduduk, jumlah korban prioritas, dan jumlah gedung tinggi. Variabel-variabel tersebut diproses menggunakan Fuzzy Inference System dan decision tree. Model yang Diajukan juga akan diintegrasikan ke dalam Sistem Informasi dan Komunikasi Operasi Pencarian dan Penyelamatan Indonesia. Data dan pengetahuan yang diperoleh sebagai referensi diperoleh dari para ahli dalam manajemen Bencana dan praktisi berpengalaman di bidang Pencarian dan Penyelamatan

---

ABSTRACTLast mile delivery is the last trip of an item before arriving at the final destination. There have been many models regarding decision making in disaster management, especially in emergency resources allocation so that the allocation of search and rescue personnel can run efficiently. However, in Indonesia itself, the use of technology to help in making decisions in response phase is still not generally implemented that decisions are still made subjectively. This paper gives a decision making model that can help search and rescue teams to determine the number of personnel and heavy equipment deployed. This can streamline the allocation of personnel in a search area. The amount obtained is determined based on area, population density, number of priority victims, and the number of tall buildings. Those variables are processed using a fuzzy expert system and decision tree. The model Proposed will also integrated into the Information and Communication System of Indonesias Search and Rescue Operation. Data and knowledge obtained as a reference are obtained from experts in Disaster management and experienced practitioners in the field of Search and Rescue"

"Abstrak. Imputasi missing values berperan penting dalam pre-processing data untuk menghasilkan data yang lengkap dan berkualitas. Dalam penelitian ini, dilakukan kombinasi dari Decision Tree dan algoritma Expectation Maximization (EM) sebagai metode imputasi dalam mengestimasi missing values. Namun, terdapat kekurangan pada metode ini, yaitu algoritma Expectation Maximization (EM) cenderung memberikan hasil imputasi yang lebih akurat jika terdapat banyak kemiripan antar atribut. Hal ini dapat diatasi dengan mempartisi segmen horisontal menggunakan algoritma Decision Tree. EM diterapkan pada berbagai segmen horisontal dari data set agar diperoleh banyak kemiripan antar atribut. Metode yang diusulkan ini kemudian dievaluasi dengan membandingkan kinerjanya dengan imputasi menggunakan mean dalam mengestimasi missing values data numerik dan dipilih Decision Tree sebagai classifier. Data yang digunakan untuk simulasi dalam penelitian ini yaitu data set PPOK-OSA. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode imputasi missing values yangdiusulkan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan menggunakan nilai mean dalam mengestimasi missing values. Hasil akurasi tertinggi dari metode ini yaitu83.3%, diperoleh pada saat persentase data training 10% dan rata-rata akurasi pada berbagai persentase data training sebesar 70.3%, sedangkan hasil akurasi tertinggi menggunakan nilai mean yaitu 58.3%, diperoleh pada saat persentase data training 20% dengan rata-rata akurasipada berbagai persentase data training sebesar 50.5%.

---

Abstract. Missing values imputation plays a vital role in data pre-processing for ensuring good quality of data. In this study, we present a combination of Decision Tree andExpectation Maximization (EM) algorithm as imputation method to estimate missing values. However, there are shortcomings of method, where the Expectation Maximization algorithm tends to give more accurate imputation results if there are many similarities among attributes. Therefore, this can be overcome by partitioning the horizontal segments using the DecisionTree algorithm. We applied EM on various horizontal segments of a data set where there are many similarities among attributes. Besides, we evaluate our proposed method by comparing its performance with mean values to impute missing values, and we choose the Decision Treeas a classifier. Data used in this research is COPD-OSA data set. In this study shows that ourproposed method leads to higher accuracy than mean imputation. The highest accuracy results obtained from our proposed method is 83.3% when the percentage of training data is10% and average accuracy in various percentage of training data is 70.3%, while the highest accuracy results using the mean value is 58.3% when the training data percentage is 20% and the average accuracy in various percentage of training data is 50.5%."

"Pada masa era digital, banyak perubahan yang terjadi seperti pola pikir dan gaya hidup masyarakat. Perubahan akibat perkembangan dunia yang semakin pesat mewajibkan orang yang berusia di atas 50 tahun untuk beradaptasi. Selain itu, pada usia tersebut banyak peristiwa yang dialami oleh seorang individu, seperti ditinggalkan anak menikah, pensiun, dan cemas menghadapi kematian. Permasalahan mengenai perubahan dan ketidakpastian atas peristiwa di masa depan menyebabkan perasaan cemas pada orang yang usianya di atas 50 tahun. Hal ini membutuhkan perhatian khusus agar kualitas hidup orang dengan usia tua menjadi lebih optimal. Kecemasan menghadapi masa depan pada usia tua dipengaruhi oleh beberapa faktor. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis deskripsi tingkat kecemasan menghadapi masa depan, menganalisis variabel-variabel yang secara signifikan menjelaskan kecemasan menghadapi masa depan pada orang yang berusia di atas 50 tahun dan menganalisis profil orang yang berusia di atas 50 tahun dengan tingkat kecemasan masa depan yang tinggi. Metode yang digunakan adalah regresi logistik untuk melihat variabel-variabel yang menjelaskan kecemasan menghadapi masa depan pada orang dengan usia di atas 50 tahun dan Classification and Regression Tree (CART) untuk melihat profil orang yang berusia di atas 50 tahun dengan tingkat kecemasan masa depan yang tinggi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari populasi orang yang berusia di atas 50 tahun di Provinsi DKI Jakarta. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa tingkat kecemasan menghadapi masa depan responden mayoritas masuk ke dalam kategori tinggi. Kemudian, variabel-variabel yang secara signifikan menjelaskan tingkat kecemasan menghadapi masa depan responden adalah dukungan sosial, status pernikahan, dan jumlah anak kandung. Profil orang dengan usia di atas 50 tahun yang memiliki tingkat kecemasan menghadapi masa depan yang tinggi yaitu responden yang mendapatkan dukungan sosial rendah, memiliki anak kandung lebih dari atau sama dengan 3 orang, dan berstatus menikah.

---

In the digitalization era, a lot of changes happen, such as changes in mindset or lifestyle. Changes happened due to rapid world evolution forces people aged above 50 to adapt. People in that age also experience many things as individuals, such as being left by their children to marry, retirement, and fear of death. This problem about changes and uncertainty of the future cause anxiety to people aged above 50. This needs special attention so the life quality of the elderly be more optimal. Anxiety of facing the future in old age is caused by several factors. The goal of this study is to do description analysis about anxiety facing the future, to analyze variables that significantly explain anxiety facing the future on people aged above 50, and to analyze profiles of people aged above 50 who have high anxiety level facing the future. The method used in this study is logistic regression to see which variables explain anxiety facing the future on people aged above 50 and Classification and Regression Tree (CART) to see profiles of people aged above 50 who have high anxiety level facing the future. Samples for this study are taken from population in DKI Jakarta Province of people aged above 50. Based on the results, it is seen that the anxiety level of most respondents are high. Variables that significantly explain anxiety level facing the future of the respondents are social support, marriage status, and number of biological children. The profile of people aged above 50 who have high anxiety level facing the future are respondents who are married, get low social support, and have 3 or more biological children."

"Cloud computing has revolutionized the IT industry by offering huge storage for data outsourcing and also for computation. Various security issues concerned with security and privacy of data arise in the context of data outsourcing. The framework enables clients to outsource encrypted data to the cloud, enables users to retrieve preferred documents using multiple keywords and allows the user to verify the response from the server. The strength of the proposed model relies on the discrete logarithmic problem of Hyper Elliptic Curve Cryptography (HECC) and the security of Merkle trees. The paper proposes a user verifiable multi-keyword search scheme, which focuses on: (i) construction of inverted index for the documents with keywords; (ii) index and document encryption by HECC; (iii) index and document authentication by the Merkle tree; and (iv) verification of the accuracy of response from server by top hash or root hash value of the Merkle tree. Security analysis and results demonstrate the correctness of proposed multiple keyword search (MKS) scheme. The search algorithm combined with the hash value verification process by the Merkle tree is strong enough to provide data security, privacy, and integrity. The proposed model reduces the storage overhead on both the client’s and user’s side. As the number of documents increases, the retrieval time is less, which reduces the storage overhead on both sides."

"Meningkatnya kasus COVID-19 di Indonesia mengakibatkan kebutuhan akan perawatan di rumah sakit bagi pasien COVID-19 juga meningkat. Oleh karena itu, perlu diketahui laju perbaikan kondisi klinis pasien COVID-19 serta faktor-faktor yang memengaruhinya agar pasien COVID-19 dapat diberikan perawatan yang tepat sehingga pasien dapat lebih cepat mengalami perbaikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui laju perbaikan kondisi klinis dari pasien COVID-19, sekaligus melihat karakteristik pasien yang berasosiasi dengan laju perbaikan kondisi klinis tersebut. Faktor-faktor yang digunakan dalam penelitian ini antara lain usia, jenis kelamin, jenis-jenis gejala, jenis-jenis komorbid, pengukuran darah perifer lengkap (DPL) dan hitung jenis leukosit, procalcitonin, C-Reactive Protein, urea, dan kreatinin. Metode yang digunakan berupa survival tree dan regresi Cox proportional hazard dalam menganalisis laju perbaikan kondisi klinis pasien COVID-19 berdasarkan beberapa faktor. Algoritma survival tree yang digunakan dalam penelitian ini adalah relative risk tree. Data yang digunakan merupakan data pasien COVID-19 salah satu rumah sakit di Jakarta yang berjumlah 286 observasi. Data diambil pada periode Maret 2020 hingga Maret 2021. Berdasarkan hasil analisis, terbentuk empat kelompok kelajuan perbaikan kondisi klinis yang berbeda berdasarkan masing-masing faktor yang berasosiasi. Faktor-faktor yang diketahui berasosiasi terhadap laju perbaikan klinis pasien COVID-19 berdasarkan hasil pembentukan survival tree antara lain usia, procalcitonin, trombosit, Platelete-to-Lymphocyte Ratio (PLR), leukosit dan jumlah komorbid. Pasien dengan karakteristik laju perbaikan kondisi klinis yang relatif lebih cepat memiliki risiko lebih besar untuk keluar dari ruang perawatan COVID, sedangkan pasien dengan karakteristik laju perbaikan kondisi klinis yang relatif lambat memiliki risiko lebih rendah untuk keluar dari ruang perawatan COVID.

---

The increased number of COVID-19 cases in Indonesia has resulted in a large increase in COVID-19 patient hospitalizations. As a result, it is necessary to understand the rate of clinical improvement in COVID-19 patients, as well as the factors that influence it, so that the patients can be given the right treatment in order for them to improve their conditions faster. The aim of this study was to determine the rate of clinical improvement in COVID-19 patients, as well as the patient characteristics that were associated to that rate. Age, gender, types of symptoms, types of comorbidities, complete blood count (CBC), white blood count (WBC), procalcitonin, C-Reactive Protein, urea, and creatinine were used in this study. The survival tree and Cox proportional hazard regression methods were applied in this study to analyze the rate of clinical improvement of COVID-19 patients based on several factors. Survival tree algorithm that used in this study is relative risk tree. Data used in this study was COVID-19 patients data from a hospital in Jakarta with 286 observations. Data was taken from March 2020 to March 2021. Based on the results of analysis, there are four different groups of rates of clinical improvement COVID-19 patients based on each covariate. Age, measurement of procalcitonin, platelets, Platelet-to-Lymphocyte Ratio (PLR), leukocytes, and the number of comorbidities are known to be associated with the rate of clinical improvement of COVID-19 patients based on survival tree results. Patients with a relatively faster rate of clinical improvement have a greater risk of leaving from COVID treatment room, whereas patients with a relatively slow rate of clinical improvement have a lower risk of leaving the COVID treatment room."

"Glukosa adalah salah satu indikator kesehatan tubuh yang dapat dideteksi oleh urin yang dapat membantu pendeteksian dini penyakit diabetes dan glikosuria. Glukosa dapat dideteksi oleh urine analyzer menggunakan metode pembacaan perubahan warna pada strip uji urin. Namun sayangnya, akses terhadap urine analyzer masih sangat terbatas dikarenakan ukurannya yang terlalu besar dan harganya yang terlalu mahal. Dalam penelitian ini sistem pengukuran kadar gula urin yang lebih murah dan lebih portabel dibuat menggunakan analisis citra berbasis ponsel pintar yang dipadukan dengan pemrosesan melalui komputer. Ponsel pintar yang digunakan pada penelitian ini adalah Huawei Nova 5T dan Samsung Galaxy A51 dengan bantuan aplikasi kamera OpenCamera. Citra strip uji diambil dengan menggunakan kotak khusus yang ditambahkan papan warna sebagai alat bantu untuk mengoreksi warna. Papan warna tersebut telah diuji menggunakan standar papan warna X-Rite ColorChecker. Citra yang telah diambil akan dikoreksi warnanya menggunakan metode Root-Polynomial Color Correction (RPCC) -yang telah diuji kemampuan koreksi warnanya pada variasi suhu warna lampu 2500K-8500K. Citra yang telah dikoreksi kemudian diprediksi kadar gulanya dengan model regresi Decision Tree menggunakan LSBoost. Hasil penelitian menunjukkan, Metode RPCC menunjukkan performa yang baik dengan nilai evaluasi koreksi warna (delta e) sebesar 1,8 – 2,6 ΔE. Hasil koreksi warna terbaik dimiliki oleh citra dengan suhu warna 4500K-7000K. Model regresi menghasilkan nilai evaluasi sebesar 0,21 – 0,01 RRMSE. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem pengukuran kadar gula urin dengan metode pembacaan strip uji berbasis ponsel pintar yang menggunakan model Decision Tree-LSBoost dapat digunakan untuk mendeteksi nilai kadar gula.

---

Glucose is one of the health indicators that can be detected from urine and it can be an early detection for diabetes and glycosuria. Glucose can be detected using a urine analyzer that uses the method of reading the color change on a urine test strip. However, access to urine analyzers is still very limited due to their large size and expensive price. In this study, a cheaper and more portable urine sugar measurement system was created using smartphone-based image analysis combined with computer processing. The smartphones that were used in this study are Huawei Nova 5T and Samsung Galaxy A51 who used the OpenCamera application. The image of the test strip is taken by using a special box with a color board inside as a tool for correcting colors. The color boards have been tested using the X-Rite ColorChecker standard. The image that has been taken will be color corrected using the Root-Polynomial Color Correction (RPCC) method, which has been tested for its color correction ability at the color temperature variation of the 2500K-8500K lamp. The corrected image then used to predict the sugar content using Decision Tree-LSBoost regression model. The results showed the RPCC method has a good performance with a color correction evaluation value (delta e) of 1.8 - 2.6 ΔE. The best color correction result is an image with a color temperature of 4500K-7000K. The regression model produces an evaluation value of 0,21 - 0,01 RRMSE. These results indicate that the urine sugar level measurement system with a smartphone-based test strip reading method using the Decision Tree-LSBoost model can be used to detect the value of sugar levels."

"Kindness merupakan tindakan fisik atau dukungan emosional yang bertujuan untuk membangun atau mempertahankan hubungan dengan orang lain Binfet Gaertner, 2015. Pembacaan cerita dapat menjadi salah satu cara untuk mengajarkan kindness pada anak melalui perilaku kindness dari tokoh cerita sebagai model. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas pembacaan buku cerita bergambar dalam meningkatkan kindness pada anak.Penelitian ini dilakukan dengan melibatkan 31 anak usia 5-6 tahun yang diambil dari Taman Kanak-Kanak di Bandung sebagai partisipan. Intervensi dilakukan dengan pembacaan 8 delapan buku cerita bergambar selama 8 delapan hari. Peningkatan kindness diukur dengan menggunakan alat ukur yang dibuat oleh peneliti, berupa sembilan kartu berwarna yang menggambarkan perilaku kindness serta dengan melakukan pengamatan melalui pohon kebaikan dan lembar observasi yang diisi oleh guru.Analisis data penelitian dengan menggunakan uji beda Wilcoxon signed-rank test menunjukkan perbedaan nilai rata-rata kindness yang signifikan p

---

Kindness is a physical act or emotional support aimed to build or maintain relationships with others Binfet Gaertner, 2015 . Storytelling can be one way of teaching kindness to children, through the kindness of a character rsquo s behavior as a model. This study aimed to determine the effectiveness of picture storybook reading to increase kindness in children.This study involving 31 children aged 5 6 years taken from Kindergarten in Bandung as participants. The intervention is done by reading 8 eight picture books for 8 eight days. Increased kindness is measured using a measurement instrument created by the researcher, in the form of nine colored cards that describe the behavior of kindness. Measurement also done by making observations through the ldquo kindness tree rdquo and observation sheets filled out by the teacher.Data analysis using Wilcoxon Signed rank test shows a significant difference on average score of kindness p"

"ABSTRAKSalah satu masalah yang dihadapi kota Jakarta sebagai ibukota negara adalah pencemaran udara dari emisi kendaraan bermotor. Pencemaran udara ini disebabkan tidakseimbangnya pertambahan jumlah kendaraan dengan pertambahan panjang jalan, yang menyebabkan terjadinya kemacetan. Data menunjukkan bahwa pertambahan jalan hanya sekitar 3,5% per tahun, sedang pertambahan kendaraan rata-rata 8,25% per tahun (KPPL DKI Jakarta, 1996: 1-2).Bergantung kadar dan lama pemaparannya, pencemaran udara dapat mengganggu dan membahayakan lingkungan hidup. Gangguan kesehatan pada manusia, kerusakan tumbuhan dan hewan, gangguan kenyamanan dan estetika, serta kerusakan benda-benda, adalah contoh gangguan yang terjadi akibat pencemaran udara (Kusnoputranto, 1996a: 214).Salah satu cara pemantauan pencemaran udara adalah dengan menggunakan tumbuhan sebagai bioindikator. Tumbuhan adalah bioindikator yang baik, dan daun adalah bagian tumbuhan yang paling peka pencemar (Kovacs, 1992: 7-9). Klorofil sebagai pigmen hijau daun yang berfungsi dalam kegiatan fotosintesis dan berlangsung dalam jaringan mesofil, akan mengalami penurunan kadarnya sejalan dengan peningkatan pencemaran udara (Mowli et aL, 1989: 54). Jaringan mesofil adalah jaringan pertama yang akan terpengaruh oleh pencemaran udara, di samping perubahan kadar klorofil (Heath dalam Mowli et al., 1989: 53).Pengaruh pencemaran udara pada daun. dapat dilihat dari kerusakan secara makroskopik seperti klorosis, nekrosis; atau secara mikroskopik (anatomi) seperti struktur sel; atau dari perubahan fisiologi dan biokimia, seperti perubahan klorofil, metabolisme (Mudd & Kozlowski, 1975: 4-5; Darral & Jager, 1984: 334; Steubing dalam Kovacs, 1992: 9-10)..Atas dasar hal-hal tersebut di atas, telah dilakukan penelitian pengaruh pencemaran udara terhadap daun tanaman peneduh jalan di wilayah Jakarta Selatan.Penelitian dilakukan di Jalan K.H. Akhmad Dahlan, Jl. Prof Dr. Supomo, SH, Jl. Jenderal Sudirman-Bunderan Senayan; dan Kebun Pembibitan Dinas Pertamanan DKI Jakarta di Cipedak sebagai kontrol. Penentuan lokasi ini didasarkan daerah yang mempunyai data kualitas udara hasil pemantauan Kantor Pengkajian Perkotaan dan Lingkungan (KPPL) DKI Jakarta, dan data tersebut digunakan sebagai data sekunder kualitas udara. Selain itu, kepadatan jalan juga menjadi kriteria pemilihannya dengan menggunakan data hasil pengamatan di lapangan dan data penghitungan Dinas Lalu Lintas dan Angkutan Jalan (DLLAJ) DKI Jakarta.Daun yang digunakan sebagai sampel adalah daun angsana dan mahoni yang ditanam sebagai tanaman peneduh di tepi jalan raya. Dengan menggunakan alat spektrofotometer, kadar klorofil daun dianalisis. Kemudian dilakukan uji Kruskal-Wallis atas hasil kadar klorofil ini untuk melihat perubahan yang terjadi pada masing-masing lokasi. Selain itu, dibuat pula preparat anatomi daun dengan potongan melintang dan permukaan daun, untuk melihat perubahan yang terjadi pada sel-sel akibat pencemaran udara. Atas dasar hasil uji dan analisis tadi dievaluasi hubungan antara kadar klorofil dengan kualitas udara.Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat diperoleh informasi bahwa:(1) pada daun tanaman angsana terjadi perubahan sebagai berikut:a. kadar klorofil a dan b dengan NO, berkorelasi negatif (kenaikan NO, menyebabkan penurunan kadar klorofil),b. kadar klorofil a dengan SO2 berkorelasi negatif (kenaikan SO2 menyebabkan penurunan kadar klorofil), dan kadar klorofil b dengan SO2 berkorelasi positif (peningkatan SO2 menyebabkan peningkatan kadar klorofil);(2) pada daun tanaman mahoni terjadi perubahan sebagai berikut:a. kadar kiorofil a dan b dengan NO, berkorelasi negatif (kenaikan NOx menyebabkan penurunan kadar klorofil),b. kadar klorofil a dan b dengan SO2 berkorelasi positif (peningkatan SO2 menyebabkan peningkatan kadar klorofil);(3) terjadi kerusakan secara mikroskopik dan makroskopik pada jaringan daun angsana dan jaringan daun mahoni, akibat NO, dan SO2;(4) uji Kruskal-Wallis membuktikan kadar klorofil a dan b daun angsana dan mahoni pada keempat lokasi penelitian berbeda nyata;(5) uji Kruskal-Wallis untuk kualitas udara DKI Jakarta bulan Oktober, November, dan Desember 1996 menunjukkan adanya perbedaan nyata dalam NO, dan SO2.Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa:1. pencemaran udara pada umumnya mengakibatkan terjadinya perubahan pada daun tanaman, baik secara makroskopik, mikroskopik, maupun kadar klorofil;2. pada daun angsana, hubungan antara kadar klorofil a dan b dengan NO, berkorelasi negatif; hubungan antara kadar klorofil a dengan SO2 berkorelasi negatif, dan klorofil b dengan SO2 berkorelasi positif; pada daun mahoni, hubungan antara kadar klorofil a dan b dengan NO, berkorelasi negatif; hubungan antara kadar klorofil a dan b mahoni dengan SO2 berkorelasi positif;3. tanaman mahoni mempunyai kemampuan bertahan lebih baik terhadap pencemaran khususnya NOx dan SO2 daripada tanaman angsana;4. daun tanaman angsana dan mahoni dapat digunakan sebagai bioindikator pencemaran udara, khususnya NO, dan SO2;5. tanaman angsana dan mahoni yang selama ini telah ditanam di lingkungan perkotaan, memang berfungsi baik sebagai tanaman peneduh jalan dan dapat mengurangi pencemaran udara khususnya NO, dan SO2 ;6. daun tanaman peneduh jalan dapat dimanfaatkan sebagai bioindikator tahap pertama dalam pemantauan kualitas udara;7. penelitian bioindikator lainnya masih diperlukan dalam mengidentifikasi pencemaran khususnya pencemaran udara di Indonesia; .8. tanaman peneduh jalan sangat diperlukan sebagai peneduh jalan, penyejuk dan penyaman, mengurangi pencemaran udara, laboratorium alam, dan estetika.

---

ABSTRACT

Leaf Damage As Bioindicator Of Air Pollution (A Case Study of Shelter Trees Angsana and Mahoni with Air Pollutants NOx and SO2)One of the problems of Jakarta as the capital of the Republic of Indonesia is air pollution caused by motor vehicles emission. Air pollution is caused by imbalance between vehicles and road growth which cause traffic jams. Data of road growth is about 3.5% per year, and vehicles growth 8.25% per year (KPPL DKI Jakarta, 1996: 1-2).

Air pollution may disturb and create a danger to the environment in accordance with its concentration and time exposure. Human health effect, damage of plants and animals, pleasure and aesthetic effect and damage of property, all of them are examples of the air pollution impacts (Kusnoputranto, 1996a: 214).

Plant as bioindicator is one of the air pollution monitoring methods. Plant is a good bioindicator, and leaf is the most sensitive part of the plant to air pollution (Heck & Brandt, 1977: 161-162; Kovacs, 1992: 7-9). Chlorophyll as green pigment of leaves has a photosynthetic function which takes place primarily within mesophyll cells. The chlorophyll content decreases, in line with the increase of air pollution concentration (Mowli et al., 1989: 54). Mesophyll cells are the first cells which are influenced by air pollutants, in addition to changing chlorophyll contents (Heath in Mowli et al., 1989: 53).

Air pollution effect on leaf can be evaluated through macroscopic symptoms such as chlorosis and necrosis, or through microscopic symptoms such as cell structure changes; or physiological and biochemical changes such as chlorophyll content and metabolism changes (Mudd & Kozlowski, 1975: 4-5; Dural & Jager, 1984: 334; Steubing in Kovacs, 1992: 9-10).

Based on above mentioned phenomenon, a research of air pollution impact on shelter trees leaves was done in Jakarta Selatan District.

Sampling locations of this research were in Jl. K.H. Achmad Dahlan, Jl. Prof.Dr. Supomo, SH., Jl. Jenderal Sudirman - Bunderan Senayan; and at the nursery of Dinas Pertamanan DKI Jakarta as control area. These locations were selected based on air quality monitoring data done by Kantor Pengkajian Perkotaan dan Lingkungan (KPPL) DKI Jakarta, which was used as secondary data. Traffic counts on these locations were monitored by Dinas Lalu Lintas dan Angkutan Jalan (DLLAJ) DKI Jakarta.

Angsana and mahoni leaves were used as samples of which the trees were planted as shelter trees along above mentioned roads. Chlorophyll contents were analysed by spectrophotometer. The results were analysed statistically by the Kruskal-Wallis test for chlorophyll content changes. Microscopic symptoms were also analysed through microscopic anatomic preparations of cross sectional and surface view of leaves for identifying the impacts of air pollution. Regression-correlation analysis was carried out to analyze the correlation between chlorophyll content and air quality.

Based on this research, the following informations were obtained:

(1) chlorophyll of angsana leaves changed as followed:

a. chlorophyll a and b with NOx showed a negative correlation (increased NO, caused decrease of chlorophyll concentration);

b. chlorophyll a with S02 showed a negative correlation (increased SO2 caused decrease of chlorophyll concentration), and chlorophyll b with SO2 showed a positive correlation (increased SO2 caused increase of chlorophyll concentration);

(2) chlorophyll of mahoni leaves changed as followed:

a. chlorophyll a and b with NO, showed a negative correlation (increased NOx caused decrease of chlorophyll concentration),

b. chlorophyll a and b with SO2 showed a positive correlation (increased SO2 caused increase of chlorophyll concentration);

(3) NOx and SO2 air pollutants did cause angsana and mahoni leaf tissue damage which were demonstrated microscopically and macroscopically;

(4) the result of Kruskal-Wallis test for different chlorophyll contents of angsana and mahoni leaves of those locations was significant;

(5) the result of Kruskal-Wallis test for air quality of DKI Jakarta in October, November, and December 1996 showed significant difference in NO, and SO2.

Based on this research, the following conclusions were made:

(1) air pollutants generally cause changes of tree leaves, as showed macroscopically, microscopically, and in chlorophyll contents;

(2) chlorophyll a and b of angsana leaves and NO, show negative correlation; chlorophyll a of angsana leaves and SO2 show negative correlation, but chlorophyll b of angsana leaves and SO2 show positive correlation; chlorophyll a and b of mahoni leaves and NO, show negative correlation; chlorophyll a and b of mahoni leaves and SO2 show positive correlation;

(3) mahoni has a better adaptive ability to environmental air pollution, especially NOx and SO2 than angsana;

(4) angsana and mahoni tree leaves can be used as bioindicator of air pollution, especially NO,, and SO2;

(5) angsana and mahoni trees which are grown in urban environment have demonstrated perfect functions as shelter trees and also as reducer of air pollution, especially NOx and SO2;

(6) advantages of using shelter tree leaves as bioindicator may help preliminary air quality monitoring;

(7) further research is needed to link the use of other bioindicators to identify pollution, especially air pollution in Indonesia;

(8) shelter trees are needed as shelter, air cooler, reducer of air pollution, nature laboratories, and aesthetics."