Judul: Evaluasi Tingkat Kesehatan Tegakan Jati (Tectona grandis F.) Pasca Kebakaran Berulang Di BKPH Dander, KPH Bojonegoro, Jawa Timur
Abstrak: BKPH Dander merupakan salah satu bagian dari KPH Bojonegoro yang memiliki hutan tanaman Jati (Tectona grandis) dengan luasan 1370 ha. Jati merupakan salah satu jenis pohon kehutanan yang memiliki nilai ekonomi yang sangat tinggi namun sering terjadi kebakaran hutan jati dengan berbagai sebab. Kebakaran hutan yang terjadi dalam satu tahun terakhir ini (2018) sebanyak 4 – 5 kali pada musim kering (April-Oktober). Kebakaran yang terjadi dapat menurunkan kualitas tegakan atau kayu sehingga dapat menurunkan nilai ekonominya. Kebakaran berulang mengakibatkan beberapa kerusakan pada pohon yang berpengaruh terhadap kuantitas dan kualitas produktivitas, kualitas tapak, dan vitalitas sehingga hutan menjadi tidak sehat. Hutan dikatakan sehat jika hutan masih dapat memenuhi fungsinya sebagaimana fungsi yang ditetapkan. Oleh karena itu perlu diukur status kesehatan hutan pasca kebakaran berulang dengan menggunakan metode Forest Health Monitoring (FHM). Indikator yang digunakan dalam metode FHM adalah produktivitas (LBDS), kualitas tapak (pH dan KTK), dan vitalitas (kondisi tajuk dan kerusakan pohon). Klaster plot dibangun dengan menggunakan desain klaster plot FHM pada areal terbakar berulang, tidak terbakar, dan berada pada tegakan berumur 9 tahun (petak 22b), 8 tahun (petak 22b1), 5 tahun (petak 13d), dan 4 tahun (petak 15) dengan setiap petak dibuat dua klaster plot FHM sehingga terdapat 8 klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LBDS pada areal tidak terbakar lebih besar dibandingkan LBDS pada areal terbakar. Kerusakan yang mendominasi pada areal terbakar dan tidak terbakar adalah kerusakan pada bagian tajuk (vitalitas) yang disebabkan oleh hama ulat dan sarang rayap pasca kebakaran, sedangkan kerusakan lainnya yang ditemukan adalah liana dan cabang patah atau mati. Dampak kebakaran terhadap kualitas tegakan dan kematian pohon masih sangat kecil karena api kebakaran hutan termasuk api permukaan. Dampak kebakaran hutan terhadap kualitas tapak termasuk tinggi hingga sangat tinggi. Hasil akhir nilai kesehatan hutan pada semua klaster plot areal terbakar dengan kategori sehat hingga sangat sehat dengan masing masing skor akhir 26-31, sedangkan areal tidak terbakar dengan status kesehatan sangat sehat atau ideal dengan skor akhir 32.
Keyword: FHM, hutan tanaman jati, kebakaran berulang

Judul: Evaluasi Tingkat Kesehatan Tegakan Jati (Tectona grandis F.) Pasca Kebakaran Berulang Di BKPH Dander, KPH Bojonegoro, Jawa Timur
Abstrak: BKPH Dander merupakan salah satu bagian dari KPH Bojonegoro yang memiliki hutan tanaman Jati (Tectona grandis) dengan luasan 1370 ha. Jati merupakan salah satu jenis pohon kehutanan yang memiliki nilai ekonomi yang sangat tinggi namun sering terjadi kebakaran hutan jati dengan berbagai sebab. Kebakaran hutan yang terjadi dalam satu tahun terakhir ini (2018) sebanyak 4 – 5 kali pada musim kering (April-Oktober). Kebakaran yang terjadi dapat menurunkan kualitas tegakan atau kayu sehingga dapat menurunkan nilai ekonominya. Kebakaran berulang mengakibatkan beberapa kerusakan pada pohon yang berpengaruh terhadap kuantitas dan kualitas produktivitas, kualitas tapak, dan vitalitas sehingga hutan menjadi tidak sehat. Hutan dikatakan sehat jika hutan masih dapat memenuhi fungsinya sebagaimana fungsi yang ditetapkan. Oleh karena itu perlu diukur status kesehatan hutan pasca kebakaran berulang dengan menggunakan metode Forest Health Monitoring (FHM). Indikator yang digunakan dalam metode FHM adalah produktivitas (LBDS), kualitas tapak (pH dan KTK), dan vitalitas (kondisi tajuk dan kerusakan pohon). Klaster plot dibangun dengan menggunakan desain klaster plot FHM pada areal terbakar berulang, tidak terbakar, dan berada pada tegakan berumur 9 tahun (petak 22b), 8 tahun (petak 22b1), 5 tahun (petak 13d), dan 4 tahun (petak 15) dengan setiap petak dibuat dua klaster plot FHM sehingga terdapat 8 klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LBDS pada areal tidak terbakar lebih besar dibandingkan LBDS pada areal terbakar. Kerusakan yang mendominasi pada areal terbakar dan tidak terbakar adalah kerusakan pada bagian tajuk (vitalitas) yang disebabkan oleh hama ulat dan sarang rayap pasca kebakaran, sedangkan kerusakan lainnya yang ditemukan adalah liana dan cabang patah atau mati. Dampak kebakaran terhadap kualitas tegakan dan kematian pohon masih sangat kecil karena api kebakaran hutan termasuk api permukaan. Dampak kebakaran hutan terhadap kualitas tapak termasuk tinggi hingga sangat tinggi. Hasil akhir nilai kesehatan hutan pada semua klaster plot areal terbakar dengan kategori sehat hingga sangat sehat dengan masing masing skor akhir 26-31, sedangkan areal tidak terbakar dengan status kesehatan sangat sehat atau ideal dengan skor akhir 32.
Keyword: FHM, hutan tanaman jati, kebakaran berulang

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