Judul: Karakteristik Kebakaran Hutan dan Lahan di Taman Nasional Baluran, Kabupaten Situbondo, Jawa Timur
Abstrak: Kejadian kebakaran di Taman Nasional (TN) Baluran pada Mei – November 2018 terjadi pada musim kemarau dan terjadi secara periodik di TN Baluran. Dampak kebakaran berupa perubahan aspek fisik, kimia, dan biologi yang dapat diilustrasikan sebagai keparahan kebakaran. Informasi penting bagi pengelolaan habitat yaitu vegetasi dan suhu udara sebagai aspek biologi dan fisik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah terbakar dan kelas keparahan kebakaran dan menjelaskan karakteristik kebakaran dari aspek vegetasi dan suhu udara selama periode kebakaran. Karakteristik kebakaran digambarkan dengan analisis normalized burn ratio (NBR) dan normalized difference vegetation index (NDVI) serta perhitungan suhu udara pada kondisi sebelum terbakar, setelah terbakar, dan selisih nilainya. Daerah kebakaran di TN Baluran teridentifikasi seluas 1798.92 ha dan tersebar dalam kelas rendah (1252.71 ha), sedang (543.79 ha), dan parah (2.43 ha). Savana memiliki nilai dNDVI sebesar 0.2543 yang diantaranya disebabkan oleh penebangan kayu akasia untuk kayu bakar dan dNBR 0.0677 yang diindikasikan adanya pembakaran oleh masyarakat untuk pertumbuhan rumput sebagai pakan ternak. Perubahan suhu udara pada savana sebesar 8.6 0C. Perubahan suhu udara semakin meningkat pada setiap kelas keparahan kebakaran yang diekstrak dengan nilai dNBR dibandingkan dNDVI.
Keyword: kebakaran, NBR, NDVI, suhu udara

Judul: Potensi Kebakaran berdasarkan Indeks Kekeringan dan Bahan Bakar di Kawasan Taman Nasional Berbak Sembilang
Abstrak: Pada tahun 1997/1998, kebakaran yang terkait dengan peristiwa kekeringan yang disebabkan oleh El-Nino/Southern Oscillation (ENSO) menghancurkan kawasan hutan hujan tropis yang di seluruh dunia keberadaan api selalu digunakan sebagai alat untuk mengubah kawasan gambut untuk keperluan pertanian, telah meningkat pesat di Indonesia selama beberapa dekade terakhir. Bukti menunjukkan bahwa pada hutan hujan tropis proses ketersediaan terhadap bahan bakar dapat menyebabkan peningkatan kerentanan hutan untuk terbakar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk 1) Mengkaji pola kondisi kekeringan cuaca serta karakteristik bahan bahan di TNBS; 2) Mengkaji pola sebaran bahan bakar di kawasan TNBS di Taman Nasional Berbak Sembilang selama periode 2013-2018 dengan menggunakan Normalized Difference Dried Index (NDDI) yang kami peroleh melalui Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Difference Water Index (NDWI) serta pengukuran biomassa untuk memperkirakan beban bahan bakar di area TNBS berdasarkan indeks kekeringan. Hasil menunjukkan, kondisi kekeringan di area TNBS terjadi pada pertengahan tahun dari Juni hingga Desember. Setiap tahun ada periode kering yang bervariasi dalam intensitas dan durasi kekeringan dan kebakaran cenderung terjadi di lahan gambut setiap tahun, selama periode El Nino atau La Nina di TNBS.
Keyword: Muatan bahan bakar, Taman Nasional Berbak Sembilang, El Nino/Southern Oscillation, Normalized Difference Dried Index

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