Judul: Pendugaan Potensi Karbon Jenis-Jenis Tanaman Berkayu Di Pekarangan Desa Tegalwaru, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor
Abstrak: Isu lingkungan yang terkait dengan kehutanan adalah terjadinya pemanasan global. Cara untuk mengurangi emisi gas rumah kaca adalah dengan adaptasi dan mitigasi. Salah satu contoh upaya mitigasi adalah agroforestri. Salah satu bentuk sistem agroforestri yang terdapat di masyarakat adalah pekarangan. Pekarangan merupakan suatu sistem penggunan lahan yang terletak di sekitar tempat tinggal. Penelitian ini bertujuan untuk menduga total potensi simpanan karbon yang terdapat pada seluruh jenis tanaman berkayu di pekarangan Desa Tegalwaru, Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor. Penelitian ini adalah metode alometrik. Penelitian dilakukan di 30 pekarangan Desa Tegalwaru yang dipilih secara acak. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 31 jenis tanaman berkayu. Tanaman yang mendominasi, yaitu: rambutan (Nephelium lappaceum), jambu air (Syzygium aqueum), mangga (Mangifera indica), dan nangka (Artocarpus heterophyllus). Jumlah total biomassa dan kandungan karbon untuk tanaman berkayu di pekarangan Desa Tegalwaru sebesar 14.98 ton ha-1 dan 7.04 ton ha-1. Stok karbon tersebut masuk dalam kategori stok karbon rendah.
Keyword: alometrik, Desa Tegalwaru, pekarangan, potensi karbon, tanaman berkayu

Judul: Kuantifikasi Daun dari Tanaman Berkayu di Pekarangan Studi Kasus di Desa Wangunjaya Kecamatan Cugenang Kabupaten Cianjur
Abstrak: Saat ini 74% kebutuhan energi di ASEAN dipenuhi dari bahan bakar fosil. Bahan bakar fosil merupakan bahan bakar yang tidak dapat terbaharukan, dan suatu saat akan habis. Dengan demikian diperlukan alternatif sumber energi yang dapat terbaharukan, salah satunya adalah bahan bakar biomassa yang berasal dari limbah tanaman. Hingga saat ini limbah tanaman berkayu telah dimanfaatkan untuk berbagai tujuan, salah satunya sebagai bahan bakar. Limbah tanaman berkayu yang digunakan sebagai bahan bakar langsung adalah batang, cabang, dan ranting. Sedangkan daun tanaman berkayu hanya dimanfaatkan sebagai pupuk kompos, padahal potensi daun cukup besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi daun tanaman berkayu. Penelitian ini dilaksanakan di Desa Wangunjaya Kecamatan Cugenang Kabupaten Cianjur. Data yang diambil adalah potensi daun tanaman berkayu pada lahan contoh yang terpilih dan mengukur dimensi tanaman yang diamati. daun tersebut kemudian ditimbang dan dioven untuk mengetahui berat basah dan berat kering, serta kadar air. Dimensi pohon yang diamati meliputi diameter batang, tinggi pohon, tinggi tajuk, dan diameter tajuk. Jenis tanaman berkayu penghasil daun yang ditemukan di Desa Wangunjaya adalah kelompok tanaman kayu non pertukangan yang meliputi alpukat (Persea americana), belimbing (Averrhoa carambola), cempoleh (Lucumma nervosa), huni (Antidesma bunius L. Spreng), jambu air (Syzygium aqueum), jambu batu (Psidium guajava), jambu bol (Syzigium mallacense), jeruk bali (Citrus grandis), jeruk nipis (Citrus aurantifolia), jeruk purut (Citrus hystrix), cokelat (Theobroma cocoa), kopi arabika (Coffea arabica), kopi robusta (Coffea robusta), kupa (Syzygium cumini), lengkeng (Dimocarpus longan), lobi-lobi (Flacourta inermis), mangga (Mangifera indica), melinjo (Gnetum gnemon), pisitan (Lancium domesticum), cengkeh (Eugenia aromatica L.) dan mahkota dewa (Phaleria macrocarpa) dan sirsak (Annona muricata). Kemudian kelompok tanaman kayu pertukangan adalah durian (Durio zibethinus), nangka (Artocarpus integra Merr), dan rambutan (Nephelium lappaceum), kayu afrika (Maesopsis eminii) dan ki sampang (Evodia latifolia DC). Potensi daun tanaman berkayu di Desa Wangunjaya yang terendah adalah 0,0021 ton/hari/ha dan tertinggi 0,0253 ton/hari/ha. Rata-rata potensi daun di pekarangan rumah di Desa Wangunjaya sebesar 0,0106 ton/hari/ha.
Keyword: 

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