Judul: Simulasi Pola Dispersi PM10 dan CO menggunakan WRF-Chem di Provinsi Kalimantan Tengah: Studi Kasus 19 Oktober 2015
Abstrak: Kejadian kebakaran hutan tanggal 19 Oktober 2015 merupakan salah satu kejadian yang dipicu oleh aktivitas manusia di Indonesia. Kejadian tersebut telah disimulasi menggunakan Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem) untuk mengetahui pola dispersi asap kebakaran hutan yang mengandung PM10 dan CO. Simulasi ini dimulai tanggal 13 Oktober 2015 jam 00:00 UTC hingga 22 Oktober 2015 jam 00:00 UTC atau tanggal 13 Oktober 2015 jam 07:00 WIB hingga 22 Oktober 2015 jam 07:00 WIB. Data yang digunakan adalah data meteorologi global dari Global Forecast System (GFS) dengan resolusi 0.5o x 0.5o dan Fire Inventory From NCAR (FINN) Fire Emissions dengan Model for Ozone and Related chemical Tracers version 4 (MOZART-4). Hasil simulasi konsentrasi Carbon Monoxide (CO) hasil luaran model WRF-Chem menunjukkan pola yang mirip dengan Total Column CO dari Atmospheric Infrared Sounders (AIRS-NASA) secara spasial. Konsentrasi PM10 dan CO mengalami peningkatan pada waktu malam hingga pagi hari dan menurun pada waktu siang hingga sore hari yang dipengaruhi oleh suhu udara dan pergerakan arah angin. Suhu udara di wilayah tersebut meningkat di pagi hari dan menurun di sore hari sedangkan arah angin cenderung bergerak menuju Provinsi Kalimantan Tengah bagian Barat dan Timur, sehingga pencemar menyebar ke beberapa titik di wilayah tersebut. Analisis korelasi, RMSE dan bias hasil luaran model WRF-Chem dan observasi menunjukkan model WRF-Chem cukup baik untuk melakukan simulasi konsentrasi CO dan PM10 hal tersebut ditandai dengan nilai koefisien korelasi antara hasil luaran model dan observasi suhu udara dan kecepatan angin berturut-turut adalah 0.64 dan -0.01, RMSE adalah 3.76 oC dan 5.58 knot, serta bias adalah 1.73 oC dan 5.15 knot.
Keyword: AIRS, asap, GFS, kebakaran hutan, pencemaran udara

Judul: Dinamika Partikel Debu (PM₁₀) saat Kejadian Kebakaran Hutan dan Lahan (Studi Kasus Kota Banjarbaru dan Palangka Raya Periode September-Oktober 2015)
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu sumber utama polusi udara selama musim kemarau di Kalimantan. Tahun 2015, kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah menghasilkan emisi yang besar dan menyebabkan kabut asap yang membuat penurunan kualitas udara. Kabut asap adalah suatu peristiwa yang ditandai dengan tingginya konsentrasi partikulat. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis trayektori dan pola sebaran (dispersi PM₁₀) di kota Banjarbaru dan Palangka Raya, menganalisis dinamika dari PM₁₀ dari hasil observasi di kota Banjarbaru dan Palangka Raya, serta menganalisis keterkaitan faktor meteorologis terhadap konsentrasi PM₁₀ saat kejadian kebakaran hutan dan lahan tahun 2015. Analisis kondisi iklim periode September-Oktober 2015 menunjukkan musim kemarau dengan curah hujan yang jauh berkurang di tahun ENSO. Trayektori PM₁₀ menggunakan data asimilasi GDAS (Global Data Assimilation System) sebagai input model. Model HYSPLIT digunakan untuk melacak pergerakan dan sebaran konsentrasi ke daerah terdampak dari sumber. Data time series PM₁₀ didapatkan dari stasiun BMKG di Banjarbaru (Kalimantan Selatan) dan Palangka Raya (Kalimantan Tengah). Pola dispersi PM₁₀ menunjukkan distribusinya sangat dipengaruhi oleh arah angin dan topografi. Analisis fluktuasi dan diurnal harian konsentrasi PM₁₀ Palangka Raya lebih tinggi daripada Banjarbaru siang hari dan malam hari karena luasnya kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan Tengah. Konsentrasi PM₁₀ di Palangka Raya dalam keadaan ekstrim. Keterkaitan unsur meteorologi terhadap PM₁₀ berupa parameter angin dan curah hujan berpengaruh nyata dan mempunyai kaitan erat dengan konsentrasi PM₁₀ di Palangka Raya. Kontribusi faktor meteorologi sangat kecil terhadap konsentrasi PM₁₀ karena faktor emisi yang paling utama. Kebakaran hutan dan lahan dapat diindikasikan dengan peningkatan jumlah hotspot dan dilanjutkan dengan peningkatan konsentrasi partikulat. Jumlah hotspot yang tinggi terjadi saat curah hujan yang rendah, terutama bulan September-Oktober di Kalimantan. Sifat hujan di atas normal menyebabkan penurunan jumlah hotspot dan sebaliknya sifat hujan di bawah normal akan meningkatkan jumlah hotspot. Jumlah hotspot adalah fungsi dari musim kemarau. Ada jeda waktu satu bulan antara kejadian kekeringan karena ENSO dan peningkatan kejadian kebakaran hutan serta lahan.
Keyword: diurnal harian, ENSO, hotspot, HYSPLIT, PM₁₀

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