Judul: Analisis Hubungan Emisi Gas Rumah Kaca dan Pendapatan Per Kapita di Negara Maju dan Berkembang
Abstrak: Perkembangan peningkatan emisi GRK yang cukup pesat dalam beberapa tahun terakhir seiring dengan peningkatan pendapatan (PDB) yang terjadi di negaranegara maju dan berkembang, mendasari pentingnya mengetahui dinamika peningkatan emisi GRK dalam hubungannya dengan tingkat pendapatan per kapita di negara-negara berkembang dan maju. Setiap negara memerlukan input sumber daya alam untuk menghasilkan barang dan jasa. Sumber daya alam menghasilkan barang dan jasa untuk proses produksi yang berbasis sumber daya alam maupun yang langsung dikonsumsi oleh rumah tangga. Dari proses industri, dihasilkan barang dan jasa yang kemudian dapat digunakan oleh rumah tangga untuk konsumsi. Kegiatan produksi oleh industri dan konsumsi oleh rumah tangga menghasilkan residual atau limbah (waste). Residual hasil kegiatan produksi oleh industri dan konsumsi oleh rumah tangga mengalir ke dalam sistem lingkungan. Akumulasi aliran residual yang diproduksi melebihi kapasitas penyerapan lingkungan menimbulkan pencemaran lingkungan. Perman et al. (1996) melihat bahwa residual merupakan bagian intrinsic atau bagian yang tidak terpisahkan dari aktivitas ekonomi dan akan meningkat sejalan dengan peningkatan aktivitas tersebut. Residual yang dihasilkan diantaranya berupa emisi gas seperti carbon dioksida (CO2), metana (CH4), nitrous oksida (NO2) yang terakumulasi dan menjadi stock pollutan, dikenal dengan istilah emisi Gas Rumah Kaca (GRK) atau Greenhouse Gas (GHG). Emisi GRK berperanan besar dalam meningkatnya peristiwa efek rumah kaca yang dalam skala besar akan mengakibatkan terjadinya pemanasan global (global warming). Hubungan antara emisi GRK yang dihasilkan dan pendapatan nasional (PDB) di suatu negara merupakan suatu paradoks, dimana peningkatan pendapatan nasional (PDB) berdampak pada meningkatnya emisi GRK, lebih jauh lagi menyebabkan terjadinya perubahan iklim global (climate change). Hubungan antara emisi GRK yang dihasilkan dan pendapatan nasional (PDB) di suatu negara menunjukkan seberapa besar kemampuan negara dalam mengelola penggunaan sumber daya secara efektif untuk setiap satu satuan PDB yang dihasilkan. Selain itu, hubungan antara emisi GRK yang dihasilkan dan pendapatan nasional (PDB) sekaligus juga dapat dijadikan tolak ukur kualitas lingkungan pada suatu negara.
Keyword: 

Judul: Estimasi Emisi Gas Rumah Kaca Berbasis Aktivitas Rumah Tangga di Desa Sinarsari, Kecamatan Dramaga, Kabupaten Bogor
Abstrak: Perubahan iklim merupakan dampak dari pemanasan global. Pemanasan global diakibatkan oleh peningkatan konsentrasi gas rumah kaca (GRK) di atmosfer. Salah satu sektor penyumbang GRK paling besar adalah sektor energi yang di dalamnya terdapat unit rumah tangga (RT) dengan beragam aktivitas di dalamnya. Aktivitas rumah tangga diantaranya adalah aktivitas penggunaan LPG, listrik, bensin, aktivitas penghasil sampah, dan aktivitas bertani dan beternak yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan di dalam rumah tangga. Tingginya emisi GRK yang dihasilkan dalam rumah tangga dipengaruhi oleh pendapatan, lama belajar, dan tingkat pengetahuan emisi. Tujuan penelitian ini yaitu mengestimasi besar emisi GRK yang dihasilkan dari aktivitas rumah tangga, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi emisi GRK, dan mengestimasi besar nilai ekonomi karbon. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif kuantitatif, metode IPCC (2006), regresi linear berganda, dan analisis nilai ekonomi karbon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Emisi CO2-eq yang dihasilkan di Desa Sinarsari terhadap 100 responden sebesar 32.011,68 kg CO2-eq/bulan dan besar emisi GRK dalam satu lingkup desa sebesar 853.431,36 kg CO2-eq/bulan. (2) Pendapatan, lama belajar, dan dummy pengetahuan emisi memiliki pengaruh terhadap emisi GRK. 3) Nilai ekonomi karbon yang didasarkan pada carbon pricing sebesar Rp287.415.199,70/bulan., Climate change is the impact of global warming. Global warming is caused by increasing concentrations of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere. One of the biggest GHG contributing sectors is the energy sector, which contains household units (RT) with various activities. Household activities include activities using LPG, electricity, gasoline, waste producing activities, and farming and livestock activities which aim to meet household needs. The high GHG emissions produced in a household are influenced by income, years of study, and level of knowledge about emissions. The aim of this research is to estimate the amount of GHG emissions resulting from household activities, analyze the factors that influence GHG emissions, and estimate the economic value of carbon. The analytical methods used are quantitative descriptive analysis, the IPCC (2006) method, multiple linear regression, and analysis of the economic value of carbon. The research results show that: (1) The CO2-eq emissions produced in Sinarsari Village for 100 respondents were 32,011.68 kg CO2-eq/month and the amount of GHG emissions within one village was 853,431.36 kg CO2-eq/month. (2) Income, length of study, and emissions knowledge dummy have an influence on GHG emissions. 3) The economic value of carbon based on carbon pricing is IDR 287,415,199.70/month.
Keyword: IPCC, economic value of carbon, income, influence, regression

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: