Judul: Dinamika Partikel Debu (PM₁₀) saat Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan (Studi Kasus Kota Banjarbaru dan Palangka Raya Periode September-Oktober 2015)
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu sumber utama polusi udara selama musim kemarau di Kalimantan. Tahun 2015, kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menghasilkan emisi yang besar dan menyebabkan kabut asap yang membuat penurunan kualitas udara. Kabut asap adalah suatu peristiwa yang ditandai dengan tingginya konsentrasi partikulat. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis trayektori dan pola sebaran (dispersi PM₁₀) di kota Banjarbaru dan Palangka Raya, menganalisis dinamika dari PM₁₀ dari hasil observasi di kota Banjarbaru dan Palangka Raya, serta menganalisis keterkaitan faktor meteorologis terhadap konsentrasi PM₁₀ saat kejadian kebakaran hutan dan lahan tahun 2015. Analisis kondisi iklim periode September-Oktober 2015 menunjukkan musim kemarau dengan curah hujan yang jauh berkurang di tahun ENSO. Trayektori PM₁₀ menggunakan data asimilasi GDAS (Global Data Assimilation System) sebagai input model. Model HYSPLIT digunakan untuk melacak pergerakan dan sebaran konsentrasi ke daerah terdampak dari sumber. Data time series PM₁₀ didapatkan dari stasiun BMKG di Banjarbaru (Kalimantan Selatan) dan Palangka Raya (Kalimantan Tengah). Pola dispersi PM₁₀ menunjukkan distribusinya sangat dipengaruhi oleh arah angin dan topografi. Analisis fluktuasi dan diurnal harian konsentrasi PM₁₀ Palangka Raya lebih tinggi daripada Banjarbaru siang hari dan malam hari karena luasnya kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Tengah. Konsentrasi PM₁₀ di Palangka Raya dalam keadaan ekstrim. Keterkaitan unsur meteorologi terhadap PM₁₀ berupa parameter angin dan curah hujan berpengaruh nyata dan mempunyai kaitan erat dengan konsentrasi PM₁₀ di Palangka Raya. Kontribusi faktor meteorologi sangat kecil terhadap konsentrasi PM₁₀ karena faktor emisi yang paling utama. Kebakaran hutan dan lahan dapat diindikasikan dengan peningkatan jumlah hotspot dan dilanjutkan dengan peningkatan konsentrasi partikulat. Jumlah hotspot yang tinggi terjadi saat curah hujan yang rendah, terutama bulan September-Oktober di Kalimantan. Sifat hujan di atas normal menyebabkan penurunan jumlah hotspot dan sebaliknya sifat hujan di bawah normal akan meningkatkan jumlah hotspot. Jumlah hotspot adalah fungsi dari musim kemarau. Ada jeda waktu satu bulan antara kejadian kekeringan karena ENSO dan peningkatan kejadian kebakaran hutan serta lahan.
Keyword: diurnal harian, ENSO, hotspot, HYSPLIT, PM₁₀

Judul: Pengaruh Faktor Meteorologi terhadap Fluktuasi Konsentrasi PM10 di Kota Padang pada Periode Kebakaran Hutan dan Lahan Tahun 2019.
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Sumatera khususnya Provinsi Riau dan Jambi memengaruhi kualitas udara daerah lain yang ada disekitarnya. Salah satu kota yang selalu terdampak adalah Kota Padang. Kota Padang mengalami peningkatan konsentrasi PM10 pada periode kebakaran hutan dan lahan tahun 2019. Dispersi asap kebakaran hutan dan lahan dipengaruhi oleh faktor meteorologi, terutama angin. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor meteorologi yang memengaruhi fluktuasi konsentrasi PM10 di Kota Padang serta mengidentifikasi sumber dominan partikulat yang memengaruhi kabut asap di Kota Padang pada periode kebakaran hutan dan lahan tahun 2019. Metode yang digunakan yaitu analisis sebaran hotspot, analisis arah angin, dan analisis trajektori massa udara. Data yang digunakan adalah data hotspot, konsentrasi PM10, curah hujan, kelembaban udara, dan suhu udara yang dianalisis menggunakan analisis statistik yaitu regresi berganda, data arah dan kecepatan angin serta data meteorologi GDAS dan NCEP/NCAR reanalysis untuk analisis trajektori massa udara menggunakan metode potential source contribution function (PSCF) dan model HYSPLIT. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah hotspot di Provinsi Jambi memengaruhi konsentrasi PM10 di Kota Padang lebih tinggi daripada Provinsi Riau. Faktor meteorologi yang paling memengaruhi konsentrasi PM10 di Kota Padang adalah arah dan kecepatan angin serta suhu udara. Berdasarkan hasil PSCF dari Kota Padang, lokasi sumber pemapar PM10 berasal dari arah selatan atau tenggara Kota Padang dengan probability tertinggi sebesar 18%. Hal ini menunjukkan bahwa Provinsi Riau tidak berpotensi sebagai daerah pemapar. Berdasarkan hasil dari frequency trajectory menggunakan model HYSPLIT dari titik karhutla di Provinsi Riau (Kab. Indragiri Hilir), pergerakan massa udara tidak melewati Kota Padang, sedangkan hasil dari titik karhutla di Provinsi Jambi (Kab. Muaro Jambi), pergerakan massa udara melewati Kota Padang pada tanggal 8-20 September 2019. Dengan demikian berdasar penelitian ini sumber utama kabut asap yang memengaruhi kualitas udara kota Padang pada periode kebakaran lahan dan hutan tahun 2019 adalah kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Jambi.
Keyword: faktor meteorologi, HYSPLIT, kebakaran hutan dan lahan, PM10, PSCF

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