Judul: Potensi karbon di atas permukaan tanah pada hutan rakyat
Abstrak: Kerusakan lingkungan terutama pencemaran udara olch Gas Rumah Kaca (GRK) seperti CO2, CH4, N2O, HFCs, PFCs dan SF6 yang merupakan gas buang industri telah memberikan pengaruh besar dalam perubahan iklim dimana dicirikan oleh peningkatan suhu udara dan perubahan distribusi serta besaran curah hujan. Kegiatan kehutanan yang bertujuan mengurangi pemanasan global yaitu: Carbon Conservation, Carbon Sequestration dan Carbon Substitution Negara Indonesia mempunyai peluang sangat besar untuk ikut melaksanakan kegiatan pengurangan pemanasan global melalui kegiatan hutan rakyat. Metode yang digunakan dengan pendekatan biomassa. Pengukuran dilaksanakan menggunakan petak ukur berukuran 5 m x 40 m. Biomassa tumbuhan bawah dan serasah diperoleh dengan melakukan pemanenan. Untuk menduga biomassa tegakan, tunggak dan nekromass dihitung dengan persamaan alometrik. Potensi karbon tegakan dan tunggak dihitung dengan mengalikan biomassa dengan faktor konversi 0,5. Sedangkan potensi karbon nekromass, tumbuhan bawah dan serasah diperoleh dengan mengalikan faktor konversi sebesar 0,4 terhadap nilai biomassa. Penelitian ini bertujuan mempelajari kandungan karbon di atas permukaan tanah dalam pengelolaan hutan rakyat dan faktor-faktor yang mempengaruhi kandungan karbon. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh potensi karbon total berkisar antara 15,56 MgC/ha hingga 194,97 MgC/ha untuk umur 0,5 tahun sampai 7,5 tahun. Peningkatan karbon dipengaruhi oleh pertambahan bidang dasar tegakan. Data bervariasi pada setiap petak ukur dengan umur yang sama. Variasi meliputi ukuran diameter, kerapatan pohon, bidang dasar dan jenis tanaman disebabkan oleh perbedaan pola pengelolaan (penanaman, pemupukan, penjarangan, pemeliharaan dan penebangan) dari setiap pemilik lahan. Kandungan karbon pohon memberikan konstribusi terbesar yaitu sebesar 86,77%. Potensi karbon non pohon cenderung sama pada setiap kenaikan umur dengan konstribusi sebesar 2,71% terhadap nilai karbon total. Potensi karbon tunggak menurun dengan bertambahnya umur sedangkan nilai karbon nekromass hampir sama dengan pertambahan umur. Potensi karbon tunggak dan nekromass dipengaruhi oleh oleh aktifitas penebangan untuk memenuhi kebutuhan ekonomi. Potensi karbon tunggak dan nekromass memberikan konstribusi sebesar 3,10% dan 0,73% terhadap nilai karbon total. Potensi karbon tumbuhan bawah dan serasah tidak konstan mengikuti pertambahan umur yang dipengaruhi oleh kerapatan tegakan dan pembersihan lahan. Tumbuhan bawah dan serasah memberikan konstribusi sebesar 0,33% dan 1,70% terhadap nilai karbon total...
Keyword: Karbon Hutan, kandungan karbon, pengelolaan hutan rakyat

Judul: Potensi simpanan karbon diatas permukaan tanah pada hutan tanaman Pinus merkusii Jungh. et. De Vriese di KPH Lawu Ds. Perum Perhutani
Abstrak: Isu lingkungan yang hangat dibicarakan sejak awal tahun 1990-an adalah global warming (pemanasan global) akibat akumulasi gas-gas rumah kaca seperti CO2, N2O, CFC's, dan CH4. Hutan tanaman di Indonesia mempunyai potensi mengurangi akumulasi gas tersebut. Hutan tanaman ini memberi kontribusi dalam penyerapan karbon di atmosfer. Dalam penelitian ini dilakukan perhitungan potensi simpanan karbon dan faktor-faktor yang mempengaruhi besarnya kandungan karbon pada hutan tanaman pinus di KPH Lawu DS dengan pendekatan perhitungan biomassa menggunakan rumus allometrik. Data potensi karbon tegakan diperoleh dengan cara non destruktif sedangkan data tumbuhan bawah diperoleh dengan cara destruktif. Data yang diperoleh diolah dan dianalisis dengan membandingkan hasil perhitungan potensi karbon pada tiap kelas umur/kelas hutan dan melihat pola/trend peningkatan karbon dengan peningkatan umur tanaman pinus. Hasil perhitungan potensi karbon pada hutan tanaman pinus diperoleh akumulasi karbon pada kelas umur (KU) I-IV adalah 9,43; 34,33; 85,24; 101,13 ton/ha, pada KU V dan VI adalah 93,44 dan 89,87 ton/ha, pada KU VII dan masak tebang (MT) adalah 98,88 dan 103,95 ton/ha, dan pada kelas hutan tak produktif (TPR), tanaman kayu lain (TKL) dan hutan lindung (HL) adalah 17,83; 78,18; 71,65 ton/ha. Selanjutnya pola peningkatan potensi simpanan karbon meningkat dari KU I- IV dan pertambahan yang relatif konstan pada KU IV-MT. Pola ini terjadi pada tegakan yang berbonita rendah, sedang, dan baik serta untuk rata-rata keseluruhan. Besarnya potensi karbon yang terakumulasi pada masing-masing kelas umur dipengaruhi oleh umur tegakan, bonita, dan kerapatan tegakan. Rata-rata potensi karbon tumbuhan bawah pada masing-masing kelas umur sebesar 2,23 % atau tidak mencapai 3% dari total potensi karbon tegakan.
Keyword: pemanasan global, biomassa, karbon, allometrik, hutan tanaman pinus., pemanasan global, biomassa, karbon, allometrik, hutan tanaman pinus

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