Judul: Workers Who Bike to work in DKI  Jakarta: Financial and Economic Benefits
Abstrak: Aktivitas pembakaran bahan bakar fosil pada sektor transportasi menjadi penyumbang emisi gas rumah kaca (GRK) terbanyak kedua di Indonesia. Masyarakat mulai menyadari pentingnya melakukan aksi mitigasi bencana iklim, salah satunya melalui active transportation (berjalan kaki, bersepeda, dan skuter listrik) yang berpotensi menjadi solusi untuk mengurangi emisi GRK di sektor transportasi. Sejak 2019, bersepeda mulai banyak ditemui di DKI Jakarta, terutama pada kalangan pekerja atau biasa disebut ‘bike to work’. Dukungan fasilitas bersepeda dari instansi pemerintah dan swasta menimbulkan pro dan kontra di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris dari manfaat mitigasi iklim di sektor transportasi melalui bike to work. Secara khusus penelitian ini mengidentifikasi karakteristik pekerja bike to work’, motif utama mereka, dan mengestimasi manfaat finansial dan ekonominya. Metode penelitian meliputianalisis deskriptif, regresi logistik multinomial, analisis perubahan biaya perjalanan, dan metode clean development mechanism. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pekerja bike to work didominasi pemuda kalangan menengah ke atas dan berkeluarga dengan tipe full bike to work, berjarak tempuh lebih dari 25 km dan waktu tempuh kurang dari satu jam. Bike to work menghemat biaya perjalanan hingga Rp 43 miliar/ tahun dan mereduksi emisi CO2 hingga 2099 tCO2e/tahun atau senilai Rp 62,97 juta/tahun.
Keyword: active transportation, emisi gas rumah kaca, manfaat finansial, manfaat ekonomi, perubahan iklim

Judul: Emisi Karbondioksida Ekuivalen (CO2eq) Perkapita dan Mitigasi Berbasis Hutan di Provinsi DKI Jakarta
Abstrak: Setiap aktivitas penduduk Jakarta akan mengeluarkan emisi gas rumah kaca (GRK). Peningkatan emisi GRK Jakarta perlu adanya upaya mitigasi untuk meningkatkan serapan karbon dan pengurangan emisi GRK. Oleh karena itu perlu adanya upaya untuk menghitung, mengidentifikasi faktor-faktor, dan membuat skenario mitigasi emisi yang dikeluarkan penduduk. Faktor-faktor yang mempengaruhi emisi perkapita Jakarta, yaitu: konsumsi bahan bakar, pemakaian listrik, pernapasan, dan sampah penduduk. Berdasarkan hasil perhitungan data dengan selang kesalahan 7% didapatkan hasil rata-rata emisi penduduk Jakarta pada tahun 2017 yaitu 4.0021 ton CO2eq/ tahun/ kapita. Hasil emisi perkapita tersebut dijadikan sebagai acuan untuk tindakan mitigasi penurunan karbon dan evaluasi kepada penduduk terhadap emisi yang dikeluarkan. Skenario mitigasi untuk menurunkan emisi penduduk Jakarta yaitu dengan penanaman agroforestri dan karbon kredit. Penduduk Jakarta untuk menetralkan emisinya memerlukan dana Rp. 474 068/ tahun untuk penanaman atau Rp. 533 320/ tahun untuk pembelian karbon kredit.
Keyword: emisi, gas rumah kaca, Jakarta, mitigasi, perkapita

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