Judul: Estimasi Emisi Gas CO2 Akibat Kebakaran Lahan dan Hutan Tahun 2015 di Kabupaten Rokan Hilir Berdasarkan Pendekatan Biomassa
Abstrak: Kebakaran lahan dan hutan banyak terjadi pada wilayah yang memiliki biomassa yang tinggi. Perhitungan estimasi kehilangan cadangan karbon dan emisi gas CO2 dilakukan pada wilayah Kabupaten Rokan Hilir tahun 2015. Luas lahan yang terbakar dapat diketahui dengan menggunakan metode NBR (Normalized Burn Ratio). Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi wilayah kebakaran menggunakan sifat reflektansi pada panjang gelombang near infra red (NIR) dan short wave infra red (SWIR). Luas lahan dan hutan yang terbakar pada musim kebakaran dengan metode NBR tersebut sebesar 3 227.74 Ha. Total kehilangan cadangan karbon selama periode tersebut sebesar 0.32 Mton dengan kontribusi tertinggi dari perkebunan dan hutan. Emisi gas CO2 yang dihasilkan setelah melakukan perhitungan pada musim kebakaran diketahui bahwa total emisi yang dikeluarkan untuk gas CO2 sebesar 1.18 Mton. Perkebunan dan hutan memiliki nilai emisi yang tinggi akibat cadangan karbon yang tersedia pada tutupan lahan tersebut yang tinggi. Stok karbon yang tinggi dipengaruhi oleh vegetasi yang rapat pada jenis tutupan lahan tersebut.
Keyword: kehilangan cadangan karbon, NBR, musim kebakaran, El- Niño

Judul: Estimasi Deforestasi Lahan Gambut Akibat Kebakaran di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Menggunakan Pendekatan Spatial Data Mining
Abstrak: Indonesia tercatat memiliki 14.9 juta hektar lahan gambut yang terus mengalami deforestasi akibat kegiatan alih fungsi tutupan lahan atau dikenal sebagai Land Use, Land Use Change and Forestry (LULCF). Lahan gambut berperan penting dalam pelestarian sumber daya air, peredam banjir, pendukung keanekaragaman hayati, pengendali iklim, dan khususnya sebagai penambat karbon yang berkonstribusi mengurangi emisi gas rumah kaca. Kebakaran hutan gambut akan mendekomposisi karbon ke atmosfer. Pembakaran hutan gambut alami diduga menjadi awal pembukaan lahan baru dalam kegiatan LULUCF. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan mengestimasi deforestasi lahan gambut dan melihat keterkaitannya dengan insiden kebakaran yang ditandai dengan sekuens titik panas. Area studi adalah Rokan Hilir yang merupakan salah satu kabupaten dengan kejadian kebakaran tertinggi di tahun 2015 Citra landsat 8 yang digunakan ada tiga periode, yaitu 11 Mei 2014 (sebelum kebakaran), 2 Agustus 2015 (kebakaran), dan 19 Juli 2016 (setelah kebakaran). Citra tahun 2014 dan 2016 yang dianalisis adalah tutupan lahannya sedangkan citra tahun 2015 fokus pada wilayah kebakaran. Ketiga periode citra tersebut diklasifikasikan dengan algoritme C5.0. Hasil klasifikasi citra tahun 2014 dibandingkan dengan klasifikasi citra tahun 2016, khususnya terhadap perubahan tutupan wilayah gambut. Perbandingan yang dilakukan merupakan perbandingan berbasis piksel. Kebakaran tahun 2015 yang diindikasikan sekuens titik panas akan diplot posisi di atas citra hasil klasifikasi tahun 2015 untuk meyakinkan area kebakaran.. Estimasi luas deforestasi dilakukan dengan menggunakan teknik spatiotemporal data mining. Rokan Hilir menjadi area studi pilihan karena merupakan area yang masih memiliki banyak hutan alami dan mengalami tingkat kebakaran yang tinggi di Riau pada tahun 2015. Penerapan algoritme C5.0 menghasilkan model dengan akurasi sebesar 85% dan mengestimasi bahwa luas kebakaran pada tahun 2015 mencapai 18949 ha dan 12622 ha di antaranya tutupan lahannya berubah. Dari total luas 1936.9 ha lutan gambut, 643.7 ha mengalami deforestasi. Penelitian diharapkan dapat mengetahui estimasi deforestasi lahan gambut serta kaitannya dengan kebakaran hutan sehingga berguna bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan pembangunan dan pengendalian kebakaran hutan.
Keyword: data mining, deforestasi, lahan gambut, LULUCF, spasial, titik panas

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