Judul: Studi emisi gas metana dari hasil proses dekomposisi gambut pada tingkat kematangan berbeda
Abstrak: Efek rumah kaca adalah suatu kondisi dimana temperatur bumi meningkat disebabkan oleh terhalangnya proses radiasi kembali (reradiasi) dari permukaan bumi dalam bentuk gelombang panjang, karena melimpahnya gas-gas rumah kaca di atmosfer melebihi konsentrasi normal. Yang termasuk gas-gas rumah kaca adalah CO2, CH4, N2O dan CFCs. Metana (CH4) merupakan gas yang dapat dihasilkan melalui proses dekomposisi anaerobik dari bahan organik, pembakaran biomassa, dan pelepasan langsung dari kebocoran gas alam. Sebagai salah satu lingkungan anaerobik, lahan gambut dapat menghasilkan gas metana. Mengingat potensi lahan gambut di Indonesia cukup tinggi, yaitu sekitar 17 juta hektar maka informasi mengenai emisi gas metana dari dekomposisi tersebut perlu untuk diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari emisi gas metana dari hasil dekomposisi anaerobik pada gambut dengan tingkat kematangan berbeda. Berdasarkan tingkat kematangannya, gambut dibedakan ke dalam fibrik, hemik, dan saprik. Fibrik merupakan tingkat kematangan awal, hemik tingkat kematangan sedang dan saprik tingkat kematangannya sudah lanjut. ...
Keyword: 

Judul: Emisi Karbon Dioksida (CO2) pada Berbagai Tutupan Lahan Gambut (Studi Kasus : PT. BSS 1, Ketapang, Kalimantan Barat).
Abstrak: Lahan gambut merupakan rosot karbon yang bersifat tidak stabil sehingga berpotensi menjadi sumber emisi karbon. Gangguan terhadap kondisi alami lahan gambut dapat disebabkan oleh pembukaan dan drainase lahan yang dapat mengubah nilai parameter fisik gambut dan emisi CO2. Salah satu metode untuk menilai kondisi lahan gambut yaitu pengukuran CO2. Pengukuran emisi CO2 dilakukan di tiga tutupan lahan pada kawasan konservasi dan restorasi gambut PT. BSS 1 Ketapang, Kalimantan Barat dengan menggunakan metode closed chamber. Tujuan penelitian ini meliputi : (1) mengukur dan menganalisis parameter fisik gambut dan emisi CO2 berdasarkan tutupan lahan dan waktu pengukuran yang berbeda; (2) menganalisis pengaruh parameter fisik gambut terhadap emisi CO2. Parameter fisik gambut yang diukur terdiri dari suhu gambut yang menunjukkan nilai cenderung menurun dengan bertambahnya kedalaman pada semak dan belukar serta relatif konstan pada hutan sekunder di semua kedalaman, lengas tanah menunjukkan nilai tinggi (>90%) dan cenderung konstan pada tiga tutupan lahan serta tidak terpengaruh oleh fluktuasi water level secara signifikan. Fluks CO2 rata-rata dari belukar sebesar 340,7 mg/m2/jam yang lebih tinggi dibandingkan dari semak sebesar 315,6 mg/m2/jam dan hutan sekunder sebesar 269,5 mg/m2/jam. Berdasarkan waktu pengukuran, fluks CO2 rata-rata tertinggi berasal dari pengukuran siang hari dibandingkan dengan waktu pengukuran lain. Fluks CO2 pada semak dan belukar cenderung akan naik pada pagi sampai siang hari dan kemudian menurun, sedangkan pada hutan sekunder mengalami peningkatan pada siang sampai sore. Hasil regresi menunjukkan bahwa peningkatan lengas tanah, suhu udara di dalam chamber dan nilai Ta-Ts akan menyebabkan peningkatan laju emisi CO2 pada semak dan belukar, sedangkan peningkatan suhu permukaan gambut akan menyebabkan peningkatan laju emisi CO2 pada ketiga tutupan lahan.
Keyword: Ta-Ts, closed chamber, lengas tanah, suhu gambut, suhu udara

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