Judul: Respon Karakteristik Tanah Gambut Terhadap Kebakaran
Abstrak: Lahan gambut merupakan lahan yang didominasi oleh lapisan bahan organik yang jenuh air, yang terbentuk dari endapan yang berasal dari penumpukan sisa-sisa tumbuhan yang sebagian belum melapuk sempurna dengan ketebalan 50 cm atau lebih, dan kandungan karbon organik (C-organik content) sekurang-kurangnya 12% berdasarkan berat kering. Lahan gambut yang telah dibuka rentan terhadap kebakaran yang memberikan dampak lingkungan yang besar. Tujuan penelitian ini adalah mengukur dan menganalisa dampak kebakaran pada perubahan sifat fisik dan kimia tanah gambut. Pengolahan data dianalisa menggunakan independent sample t-test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar air, derajat keasaman pH dan C-organik lahan tidak terbakar dan terbakar menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan pada selang kepercayaan 95%. Sedangkan hasil analisis statistik pada bulk density (bobot isi) antara lahan tidak terbakar dan terbakar menunjukkan tidak adanya perbedaan yang signifikan pada selang kepercayaan 95%. Dengan demikian dampak kebakaran hutan gambut berpengaruh nyata terhadap kadar air, pH, dan C-organik tetapi tidak berpengaruh nyata terhadap bulk density.
Keyword: lahan gambut, kebakaran, kadar air, bulk density, C-organik, pH

Judul: Dampak kebakaran hutan terhadap perubahan sifat tanah histosol di Hutan Rawa gambut : Studi kasus di HPH PT.SBA Wood Industries, BKPH Tulung Selapan Sumatera Selatan
Abstrak: Kebakaran yang terjadi pada hutan rawa gambut akan sangat mempengaruhi sifat-sifat tanah gambut. Kebakaran akan mengakibatkan perubahan ketebalan gambut sifat-sifat fisik tanah dan kimia serta akan mempengaruhi sifat biologi tanah gambut yang sangat berhubungan erat dengan aktifitas mikroorganisme. Perubahan sifat-sifat tanah akibat kebakaran hutan akan mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan vegetasi yang terdapat di hutan rawa gambut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak kebakaran hutan terhadap sifat fisik dan kimia tanah yang penting pada hutan rawa gambut serta perubahan aktifitas mikroorganisme tanah. Metode penelitian ini adalah dengan melakukan pengambilan contoh tanah di areal gambut tidak terbakar, gambut terbakar ringan (jumlah individu pohon/ha 20) dan areal gambut terbakar berat (jumlah inidividu pohon/ha < 20). Pada masing-masing areal dibuat 3 petak pengambilan contoh tanah. Pengambilan contoh tanah untuk sifat kimia pada kedalaman O 30 cm dan 30-60 cm sebanyak 4 titik, untuk sifat biologi 10 titik di permukaan tanah sedangkan untuk sifat fisik dilakukan. penganıbilan 1 contoh tanah utuh untuk setiap areal. Kemudian contoh tanah dianalisis di Laboratorium Tanah Jurusan Tanah Fakultas Pertanian IPB. Hasil penelitian menunjukkan ketebalan gambut mengalami penipisan ketebalan setelah kebakaran. Penipisan terbesar terdapat pada areal gambut terbakar berat kemudian gambut terbakar rmgan. Tingkat kematangan gambut dari ketiga lokasi termasuk saprik dan hemik. Kebakaran mengakibatkan ketebalan tingkat kematangan saprik mengalami peningkatan, peningkatan terbesar terdapat pada areal terbakar berat.
Keyword: kebakaran hutan

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