Judul: Penyebab Kebakaran Hutan di Kawasan Hutan Pendidikan Gunung Walat, Jawa Barat
Abstrak: Kebakaran hutan terjadi akibat aktivitas manusia seperti penggunaan api dalam pembukaan lahan. Musim kemarau yang panjang, kondisi hutan yang semakin rawan pada kebakaran, kesadaran masyarakat yang rendah, serta sarana/prasarana pengendalian kebakaran yang terbatas merupakan faktor-faktor yang berkaitan dengan kejadian kebakaran hutan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi penyebab kebakaran hutan di Hutan Pendidikan Gunung Walat. Kejadian kebakaran hutan di Hutan Pendidikan Gunung Walat selama lima tahun terakhir (2011-2015) terjadi pada tahun 2012, 2014 dan 2015. Kebakaran hutan pada tahun 2015 memiliki frekuensi yang paling tinggi yaitu sebanyak tiga kali dengan luas kebakaran mencapai 8.4 ha. Curah hujan di Kecamatan Cibadak cenderung tinggi namun terdapat bulan dengan curah hujan yang rendah. Terdapat korelasi dari beberapa parameter yang dianalisis antara karakteristik responden dengan kejadian kebakaran hutan. Karakteristik responden seperti pekerjaan, pendapatan dan jarak ke hutan di Desa Batununggal menunjukan korelasi yang positif terhadap kejadian kebakaran hutan.
Keyword: curah hujan, karakteristik responden, kebakaran hutan

Judul: Struktur dan Komposisi Vegetasi Pascakebakaran Hutan di Hutan Pendidikan Gunung Walat, Jawa Barat
Abstrak: Kebakaran hutan dapat menyebabkan perubahan vegetasi sesuai tergantung kepada intensitas kebakaran yang terjadi, sehingga akan membentuk pola mosaik yang terdiri atas berbagai fase suksesi. Kebakaran hutan selain terjadi pada hutan tanaman dan alam juga dapat terjadi pada hutan pendidikan seperti kebakaran yang terjadi pada Hutan Pendidikan Gunung Walat (HPGW). Kebakaran hutan yang terjadi di HPGW dimulai sejak tahun 2002 dimana kebakaran yang terjadi menimbulkan dampak yang cukup besar baik secara ekologis, ekonomis, dan sosial. Banyaknya pohon yang terbakar menyebabkan terjadinya perubahan pada kondisi hutan di HPGW. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa dampak kebakaran hutan terhadap vegetasi terutama dalam hal perubahaan struktur dan komposisi tegakan pada areal bekas terbakar. Jenis tumbuhan bawah mendominasi pada tingkat tumbuhan bawah yaitu jenis Rolandra fruticosa, Centotheca lappacea, Clibadium surinamnsis, dan Oldenlandia auricularia sedangkan pada plot pengamatan tidak terbakar didominasi oleh Salaginella plana, Oldenlandia auricularia, dan Clidemia hirta. Pada tingkat semai jenis yang mendominasi ialah jenis Schima wallichi. Komposisi jenis pada tingkat pertumbuhan semai, pancang, tiang, pohon, dan tumbuhan bawah pada vegetasi terbakar lebih beranekaragam dan merada dibandingkan dengan vegetasi tidak terbakar. Indeks kesamaan komunitas pada tingkat pertumbuhan pohon menunjukkan kesamaan pada kedua komunitas tersebut, sedangkan pada tingkat semai, pancang, tiang dan tumbuhan bawah menunjukkan kedua komunitas tersebut dikatakan berbeda.
Keyword: Dampak kebakaran hutan, Hutan Pendidikan Gunung Walat, Kebakaran huta

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