Judul: Studi emisi gas metana dari hasil proses dekomposisi gambut pada tingkat kematangan berbeda
Abstrak: Efek rumah kaca adalah suatu kondisi dimana temperatur bumi meningkat disebabkan oleh terhalangnya proses radiasi kembali (reradiasi) dari permukaan bumi dalam bentuk gelombang panjang, karena melimpahnya gas-gas rumah kaca di atmosfer melebihi konsentrasi normal. Yang termasuk gas-gas rumah kaca adalah CO2, CH4, N2O dan CFCs. Metana (CH4) merupakan gas yang dapat dihasilkan melalui proses dekomposisi anaerobik dari bahan organik, pembakaran biomassa, dan pelepasan langsung dari kebocoran gas alam. Sebagai salah satu lingkungan anaerobik, lahan gambut dapat menghasilkan gas metana. Mengingat potensi lahan gambut di Indonesia cukup tinggi, yaitu sekitar 17 juta hektar maka informasi mengenai emisi gas metana dari dekomposisi tersebut perlu untuk diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari emisi gas metana dari hasil dekomposisi anaerobik pada gambut dengan tingkat kematangan berbeda. Berdasarkan tingkat kematangannya, gambut dibedakan ke dalam fibrik, hemik, dan saprik. Fibrik merupakan tingkat kematangan awal, hemik tingkat kematangan sedang dan saprik tingkat kematangannya sudah lanjut. ...
Keyword: 

Judul: Pendugaan cadangan karbon dan emisi gas rumah kaca  pada tanah gambut di hutan dan semak belukar yang telah  di Drainase
Abstrak: Indonesia memiliki lahan gambut yang cukup luas, diperkirakan 17 juta ha yang tersebar di 3 pulau besar yaitu Sumatera, Kalimantan, dan Papua. Tingginya cadangan karbon di lahan gambut serta cukup luasnya lahan gambut Indonesia menjadikan Indonesia salah satu negara yang harus ikut serta mengambil peran dalam isu global saat ini yaitu perubahan iklim. Semakin luasnya lahan gambut yang dibuka untuk kepentingan industri maupun upaya intensifikasi pertanian dengan jalan pembukaan dan pembuatan saluran drainase di lahan gambut mengakibatkan cadangan karbon di lahan gambut semakin cepat berkurang dan terjadi peningkatan emisi CO2. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur cadangan karbon dan emisi CO2 pada tanah gambut kaitannyadengan jarak dari saluran drainase dan penggunaan lahan. Penelitian ini dilakukan di Desa Simpang Kecamatan Kaway XVI, Meulaboh- Aceh Barat. Pengambilan sampel dilakukan pada 5 transek dimana 2 transek pada lahan hutan dan 3 transek pada semak belukar. Di 5 transek tersebut ditentukan 5 titik sampling untuk setiap transeknya. Titik sampling tegak lurus dengan saluran drainase dengan jarak masing-masing 5 m, 10 m, 50 m, 250 m, dan 500 m dari saluran drainase.
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