Judul: Pendugaan Potensi Simpanan Karbon Jabon Merah (Anthocephalus macrophyllus) dan Trembesi (Samanea saman).
Abstrak: Kegiatan reklamasi yang dilakukan dengan cara revegetasi berperan dalam mengurangi peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK). Tanaman menyerap gas karbon dioksida untuk berfotosintesis dan menghasilkan biomassa tumbuhan. Tujuan penelitian ini yaitu menghitung biomassa dan kadar karbon pada bagian-bagian jabon merah, menduga potensi simpanan karbon pada areal reklamasi pascatambang silika dan shale PT. Holcim Indonesia Tbk., serta menduga potensi simpanan karbon pohon trembesi (menggunakan metode destruktif). Hasil penelitian menunjukkan potensi simpanan karbon jabon merah di lokasi tanah silika sebesar 0.009 ton ha-1, lebih besar dibandingkan dengan simpanan karbon jabon merah di lokasi tanah shale sebesar 0.003 ton ha-1. Hasil ini menunjukkan lokasi silika lebih baik kondisinya bagi pertumbuhan jabon merah dibandingkan dengan lokasi shale. Potensi simpanan karbon trembesi adalah 0.21 ton ha-1, lebih besar dibandingkan dengan potensi simpanan karbon jabon merah dari kedua lokasi reklamasi.
Keyword: jabon merah, reklamasi, simpanan karbon, trembesi

Judul: Potensi Simpanan Karbon pada Tegakan Revegetasi Lahan Pasca Tambang PT Holcim Indonesia Tbk
Abstrak: Pemanasan global adalah fenomena meningkatnya temperatur rata-rata suhu bumi yang diakibatkan oleh peningkatan konsentrasi Gas Rumah Kaca (GRK) seperti Karbon dioksida, Metana, dan Nitrous oksida. Gas tersebut terakumulasi pada lapisan bawah atmosfer, sehingga menyebabkan tertahannya pantulan cahaya dari bumi atau biasa disebut efek rumah kaca. Kegiatan reklamasi merupakan upaya untuk mengurangi gas rumah kaca (GRK) melalui kegiatan penanaman pohon. Penelitian ini bertujuan untuk menduga simpanan total karbon yang ada di tegakan pinus tahun tanam 2005 atau 11 tahun dan 2012 atau 4 tahun serta membandingkannya dengan pengukuran tahun sebelumnya pada areal revegetasi lahan pasca tambang PT Holcim Indonesia Tbk. Pengukuran biomassa pohon, tiang, dan pancang dilakukan dengan metode non destruktif sedangkan pengukuran biomassa tumbuhan bawah dan serasah menggunakan metode destruktif. Hasil penelitian pada tegakan tahun tanam 2005 untuk nilai biomassa dan stok karbon diperoleh sebesar 75.31 ton/ha dan 35.39 ton/ha. Tegakan tahun tanam 2012 untuk nilai biomassa dan stok karbon diperoleh sebesar 12.72 ton/ha dan 5.98 ton/ha atau meningkat dari pengukuran tahun sebelumnya. Peningkatan kandungan biomassa dan stok karbon disebabkan oleh beberapa faktor seperti meningkatnya riap diameter dan meningkatnya kualitas tempat tumbuh.
Keyword: biomassa, karbon, reklamasi

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