Judul: Sebaran Total Column Carbon Monoxide (TCO) berdasarkan Pola Angin Diurnal dan Musiman Wilayah Indonesia
Abstrak: Total column carbon monoxide (TCO) merupakan besaran yang menggambarkan karbon monoksida (CO) yang terlarut dalam suatu luasan wilayah dan waktu tertentu. TCO dapat dimanfaatkan untuk menganalisis distribusi sebaran CO di suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan, mengidentifikasi pergerakan distribusi TCO berdasarkan pola angin diurnal dan musiman wilayah Indonesia, menganalisis pengaruh kecepatan angin terhadap sebaran TCO, serta mengidentifikasi pengaruh kecepatan angin wilayah Indonesia bagian utara, ekuator dan selatan terhadap sebaran TCO di wilayah tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini di antaranya, TCO, komponen angin zonal, dan meridional pada ketinggian 1000 mb. Pengolahan data TCO dan data angin menggunakan software The Gridded Analysis and Display System (GrADS) dengan hasil berupa peta sebaran TCO dan pola angin wilayah Indonesia. Besarnya pengaruh kecepatan angin terhadap CO dapat diketahui melalui pengolahan statistik, yaitu korelasi dan regresi, dengan melihat koefisien korelasi dan koefisien determinasi. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu, pola distribusi TCO wilayah Indonesia mengikuti pola arah angin diurnal maupun musiman. Nilai TCO saat siang hari lebih rendah dibandingkan pada malam hari, akan tetapi pada saat terjadinya kebakaran hutan periode 2014-2015 nilai TCO tinggi sepanjang hari. Nilai TCO pada periode musiman diperoleh nilai tertinggi pada SON 2014 dan 2015 pada saat terjadinya kebakaran lahan dan hutan. Hubungan kecepatan angin terhadap TCO lebih kuat pada bulan-bulan Desember-Januari periode 2013-2014, April 2015 dan April 2016 dengan nilai korelasi berturut-turut sebesar -0.5, 0.43 dan -0.31. Pengaruh angin musiman terhadap nilai TCO lebih kuat pada wilayah Indonesia bagian selatan yaitu Tangerang, Jakarta dan Banyuwangi.
Keyword: diurnal, GrADS, musiman, pola angin, TCO

Judul: Spatio - Temporal Distribution of Tropospheric Ozone over Indonesia
Abstrak: Ozon troposferik merupakan ozon yang berada di lapisan troposfer dengan kelimpahan 10% di seluruh dunia. Ozon di troposfer dapat mempengaruhi kesehatan dan pertumbuhan tanaman. Pengamatan ozon troposferik di Indonesia secara spasial diperlukan untuk memetakan wilayah yang terkena dampak dan wilayah yang berpotensi terkena dampak serta menganalisis sumber peningkatan konsentrasinya. Secara temporal diharapkan dapat mengetahui kapan saja konsentrasi ozon di troposfer meningkat. Salah satu proses pembentukan ozon di lapisan troposfer adalah pembakaran biomassa. Dalam studi ini, pembakaran biomassa direpresentasikan dengan data hotspot. Menanggapi isu tersebut maka tujuan penelitian ini adalah menganalisis variasi spasial dan temporal ozon troposferik, menghitung perubahan konsentrasi ozon troposferik di tahun 2015 terhadap rata-rata ozon troposferik selama 10 tahun per bulan, dan menganalisis hubungan antara ozon troposferik dengan hotspot di Indonesia menggunakan Ozone Monitoring Instrument (OMI). OMI adalah satelit yang bernaung bersama Aura dan menyediakan data ozon troposferik bulanan dengan resolusi spasial 1.25°×1°. Data hotspot yang digunakan adalah data Terra Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) dengan resolusi spasial 1 km × 1 km dan resolusi temporal harian. Analisis spasial ozon troposferik selama 10 tahun adalah rata-rata kolom ozon troposferik (TCO) selama 2005 sampai 2014. Kelas konsentrasi TCO selama sepuluh tahun bervariasi secara spasial terbagi menjadi tiga kelas, yaitu kelas konsentrasi tinggi, sedang dan rendah. Kelas konsentrasi tinggi memiliki varisi TCO 30 DU – 40 DU. Kelas konsentrasi sedang adalah TCO yang bervariasi dari 20 DU – 30 DU. Kelas konsentrasi rendah adalah TCO yang bervariasi dari 10 DU hingga 20 DU. Penentuan kelas berdasarkan distribusi data dan perhitungan piksel masing-masing pulau di Indonesia. Berdasarkan pembagian konsentrasi, analisis temporal dilakukan di lokasi tersebut dan secara umum di Indonesia. Anomali TCO pada tahun 2015 dibandingkan dengan rata-rata 10 tahun TCO menunjukkan nilai positif dan negatif. Nilai positif menunjukkan bahwa ada peningkatan TCO pada tahun 2015 di lokasi tersebut. Sebaliknya, nilai negatif menunjukkan penurunan TCO pada tahun 2015. Anomali TCO pada tahun 2015 didapatkan dengan pengurangan TCO pada tahun 2015 dengan rata-rata TCO selama 10 tahun. Histori data TCO pada analisis temporal dari tahun 2005 – 2014 mendukung hasil dari analisis spasial TCO pada tahun 2015 dan juga pada tiga wilayah yang telah terbagi. Analisis korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan hotspot dan ozon troposferik. Kemudian analisis regresi digunakan untuk mendukung analisis korelasi sederhana yang dilakukan. Hasil menunjukkan ata-rata bulanan TCO selama 10 tahun menunjukkan adanya variasi spasial TCO di Indonesia selama Januari – Desember. Kelas konsentrasi tinggi terdiri dari wilayah Sumatera, Jawa, Bali, dan Nusa Tenggara, yang selanjutnya akan disebut wilayah barat dan selatan Indonesia. Kelas konsentrasi sedang termasuk Kalimantan, Sulawesi, dan Maluku, yang selanjutnya akan disebut sebagai wilayah tengah Indonesia. Kelas konsentrasi rendah terdiri dri Papua yang selanjutnya akan disebut wilayah timur Indonesia. Pola temporal TCO di tiga wilayah, yang juga ditunjukkan pada analisis spasial, menunjukkan adanya kecenderungan konsentrasi tinggi, sedang dan rendah. Punca konsentrasi TCO selama setahun terjadi pada bulan Maret/April dan Oktober. Variasi temporal di Indonesia menunjukkan konsentrasi tinggi pada tahun 2015 dibandingkan tahun-tahun lainnya. Setelah dibandingkan antara anomali TCO pada 2015 dengan rata-rata sepuluh tahun TCO, menunjukkan adanya peningkatan TCO di Indonesia yang ditunjukkan dengan nilai positif. Peningkatan TCO
Keyword: ozone monitoring instrument, pola spasial, pola temporal, ozon troposferik

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