Judul: Sebaran Total Column Carbon Monoxide (TCO) berdasarkan Pola Angin Diurnal dan Musiman Wilayah Indonesia
Abstrak: Total column carbon monoxide (TCO) merupakan besaran yang menggambarkan karbon monoksida (CO) yang terlarut dalam suatu luasan wilayah dan waktu tertentu. TCO dapat dimanfaatkan untuk menganalisis distribusi sebaran CO di suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan, mengidentifikasi pergerakan distribusi TCO berdasarkan pola angin diurnal dan musiman wilayah Indonesia, menganalisis pengaruh kecepatan angin terhadap sebaran TCO, serta mengidentifikasi pengaruh kecepatan angin wilayah Indonesia bagian utara, ekuator dan selatan terhadap sebaran TCO di wilayah tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini di antaranya, TCO, komponen angin zonal, dan meridional pada ketinggian 1000 mb. Pengolahan data TCO dan data angin menggunakan software The Gridded Analysis and Display System (GrADS) dengan hasil berupa peta sebaran TCO dan pola angin wilayah Indonesia. Besarnya pengaruh kecepatan angin terhadap CO dapat diketahui melalui pengolahan statistik, yaitu korelasi dan regresi, dengan melihat koefisien korelasi dan koefisien determinasi. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu, pola distribusi TCO wilayah Indonesia mengikuti pola arah angin diurnal maupun musiman. Nilai TCO saat siang hari lebih rendah dibandingkan pada malam hari, akan tetapi pada saat terjadinya kebakaran hutan periode 2014-2015 nilai TCO tinggi sepanjang hari. Nilai TCO pada periode musiman diperoleh nilai tertinggi pada SON 2014 dan 2015 pada saat terjadinya kebakaran lahan dan hutan. Hubungan kecepatan angin terhadap TCO lebih kuat pada bulan-bulan Desember-Januari periode 2013-2014, April 2015 dan April 2016 dengan nilai korelasi berturut-turut sebesar -0.5, 0.43 dan -0.31. Pengaruh angin musiman terhadap nilai TCO lebih kuat pada wilayah Indonesia bagian selatan yaitu Tangerang, Jakarta dan Banyuwangi.
Keyword: diurnal, GrADS, musiman, pola angin, TCO

Judul: Pendugaan Konsentrasi Karbon Monoksida (CO) Harian Terkait Musim (Studi Kasus: Indonesia).
Abstrak: Kemampuan The Gridded Analysis and Display System (GrADS) dalam memvisualisasikan curah hujan dan konsentrasi karbon monoksida di Indonesia akan dicobakan dengan melakukan analisis antara data Tropical Rainfall Measurement Mission ( TRMM) 3B42 V7 periode 1 Desember 2012 hingga 30 November 2014 dengan data Total Column Carbon Monoxide (TCO) keluaran European Centre for Medium Range Weather Forecast. Kemampuan GrADS yang dievaluasi yaitu kemampuan dalam memvisualisasikan data curah hujan TRMM 3B42 V7 dan karakteristik (TCO) dari European Centre for Medium Range Weather Forecast pada empat waktu pengukuran yaitu 00.00 UTC, 06.00 UTC, 12.00 UTC, 18.00 UTC. Adapun pola tersebut dilukiskan oleh grafik timeseries. Selain itu, analisis puncak kemarau maupun puncak hujan dilakukan untuk mengetahui tingkat keterkaitan nilai curah hujan dalam mempengaruhi kadar TCO di atmosfer Indonesia. Hasil evaluasi GrADS menunjukkan nilai keluaran TCO pada saat musim kemarau lebih tinggi jika dibandingkan dengan data nilai keluaran pada saat musim hujan. Nilai TCO dominan tertinggi terjadi di Timur Sumatera sepanjang tahun. Pada grafik regresi dapat diketahui hubungan TCO terhadap tingkat curah hujan TRMM di Indonesia adalah bervariasi berdasarkan tipe curah hujan wilayah. Adapun tipe curah hujan tersebut adalah monsunal, ekuatorial dan lokal. Korelasi TCO terhadap tipe hujan monsunal dan lokal di wilayah Indonesia adalah semakin tinggi curah hujan maka semakin rendah tingkat konsentrasi TCO. Hal yang berbeda terjadi pada kadar TCO di wilayah dengan tipe hujan ekuatorial di wilayah Indonesia. Korelasi tersebut adalah semakin tinggi curah hujan di wilayah ekuatorial maka semakin tinggi pula tingkat konsentrasi Total Column Carbon Monoxide di wilayah tersebut.
Keyword: GrADS, musim hujan, musim kemarau, TCO, TRMM 3B42 V7

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