Judul: Hubungan Tinggi Muka Air Gambut dengan Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kabupaten Musi Banyuasin, Sumatera Selatan
Abstrak: Kabupaten Musi Banyuasin merupakan salah satu wilayah di Sumatera Selatan yang sering terjadi kebakaran di lahan gambut. TMA (Tinggi Muka Air) merupakan indikator terjadinya kebakaran di lahan gambut, selain itu faktor seperti curah hujan dan titik panas (hotspot) dapat mendukung kejadian kebakaran. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis hubungan curah hujan dengan hotspot, serta tinggi muka air gambut, dan hubungan tinggi muka air gambut dengan hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan. Penelitian ini menggunakan data sekunder hotspot yang di dapatkan dari MODIS NASA, curah hujan dari satelit TRMM dan TMA dari BRG (Badan Restorasi Gambut). Untuk mengetahui hubungan curah hujan dengan hotspot, serta tinggi muka air gambut dilakukan uji korelasi bivariate pearson. Hasil penelitian menunjukan distribusi hotspot di lahan gambut Kabupaten Musi Banyuasin saat musim kering di bulan Juli – Agustus meningkat tajam diikuti penurunan curah hujan. Hasil uji stastistik korelasi hotspot dengan curah hujan menyatakan tidak berpengaruh nyata, namun pada uji statistik arah korelasi menunjukan hubungan yang terbalik, peningkatan curah hujan akan diikuti penurunan hotspot. Hasil uji stastistik korelasi curah hujan dengan TMA menyatakan berpengaruh nyata dengan korelasi rendah. Hal ini karena kondisi lahan gambut yang sudah terdegdrasi dan kering sehingga gambut tidak dapat menyerap air dan menyimpan air dengan baik. Hasil uji statistik TMA dengan hotspot tidak berpengaruh nyata dengan arah korelasi terbalik. Hal ini menjelaskan hotspot memberikan dampak kekeringan terhadap tinggi muka air gambut
Keyword: TMA, hotspot, curah hujan, korelasi

Judul: Hubungan Tinggi Muka Air dan Potensi Kebakaran Lahan Gambut di Kabupaten Bengkalis Provinsi Riau.
Abstrak: Salah satu permasalahan kebakaran hutan dan lahan yang menjadi topik saat ini adalah kebakaran di lahan gambut. Faktor yang mempengaruhi kebakaran di lahan gambut antara lain: tinggi muka air dan curah hujan. Tujuan penelitian ini adalah untuk 1) menganalisis hubungan tinggi muka air gambut dengan hotspot sebagai indikator kebakaran; 2) menganalisis hubungan tinggi muka air gambut dengan curah hujan; dan 3) menganalisis hubungan hotspot dengan curah hujan di Kabupaten Bengkalis Provinsi Riau. Kabupaten Bengkalis memiliki jumlah hotspot sebanyak 991 titik panas (hotspot) pada periode Oktober 2018 – Oktober 2019, dengan peningkatan jumlah hotspot terbanyak pada bulan Februari 2019 – Maret 2019 serta bulan Juli 2019 – September 2019. Hasil uji korelasi hubungan hotspot dengan curah hujan mendapatkan nilai korelasi sedang dengan nilai -0.408 dan P-Value 0.001, hal ini menunjukkan bahwa curah hujan dengan hotspot memiliki hubungan positif, yang artinya semakin tinggi curah hujan maka nilai hotspot akan semakin rendah, sedangkan pada tinggi muka air dengan hotspot memiliki korelasi cukup dengan nilai P-Value sebesar 0.001 serta nilai korelasi -0.245 , dan memiliki notasi negatif atau terbalik, yang artinya penurunan tinggi muka air akan diikuti dengan kenaikan hotspot. Hasil uji statistik tinggi muka air dan curah hujan memperoleh nilai korelasi sedang sebesar 0.388 dengan nilai P-Value 0.001 uji statistik tersebut menunjukkan adanya hubungan positif, notasi positif menyatakan bahwa nilai tinggi muka air akan meningkat setelah memperoleh pasokan air hujan yang tinggi dan menurun jika curah hujan rendah.
Keyword: Curah Hujan, hotspot, lahan gambut, uji korelasi

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