Judul: Analisis tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan salah satu masalah yang menjadi perhatian masyarakat nasional maupun internasional. Kabupaten Rokan Hilir merupakan salah satu daerah di Provinsi Riau yang setiap tahunnya mengalami kebakaran dengan jumlah dan intensitas cukup tinggi. Akibat dampak buruk yang ditimbulkan oleh kebakaran hutan dan lahan, maka perlu dilakukan deteksi dini sebagai upaya pengendalian agar kebakaran dapat dicegah atau dikurangi. Salah satu upaya pengendalian adalah dengan mengetahui lokasi yang rawan terhadap kebakaran dan pemantauan titik panas. Tujuan penelitian adalah untuk memantau pola sebaran titik panas (hotspot) di Kabupaten Rokan Hilir tahun 2003 sampai 2014, mengidentifikasi perubahan penutupan atau penggunaan lahan di Kabupaten Rokan Hilir, dan memetakan tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan.Tahapan penelitian yang digunakan terdiri atas tiga tahap, yaitu tahap persiapan, tahap pengumpulan data, dan tahap analisis data spasial. Berdasarkan hasil pemantauan titik panas diketahui jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2013 sebanyak 3 084 titik, sedangkan titik panas terendah terjadi pada tahun 2003 sebanyak 431 titik. Titik panas tinggi umumnya dimusim kemarau (Juni, Juli dan Agustus), sedangkan titik panas rendah terjadi dimusim penghujan (Oktober, November dan Desember). Selama periode 2003 sampai 2014 penutupan/penggunaan lahan belukar rawa dan perkebunan bertambah luas, diikuti berkurangnya luasan pertanian lahan kering campur, hutan rawa primer dan hutan rawa sekunder. Hasil analisis tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan berdasarkan korelasi antara kerapatan titik panas dan faktor pendorong kebakaran (jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari desa dan penutupan/penggunaan lahan) menunjukan bahwa sebagian besar wilayah Kabupaten Rokan Hilir rentan terhadap kebakaran dengan tingkat kerentanan tinggi sampai sangat tinggi (41%). Kata Kunci: titik panas, perubahan penutupan/penggunaan lahan, kebakara
Keyword: hotspot, land cover and land use Change, land and forest fires, level

Judul: Analisis kejadian kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Rokan Hilir Propinsi Riau
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu bentuk gangguan yang paling sering terjadi di hutan alam maupun hutan tanaman di Indonesia. Beberapa kali kebakaran hutan yang luas terjadi sejak awal tahun 1980-an, yaitu pada tahun 1982-1983, 1987, 1991, 1994 dan 1997-1998, telah menimbulkan kerugian besar secara ekonomi maupun terhadap kerusakan ekosistem (Anonimous, 1998). Pendugaan terhadap kebakaran hutan yang mungkin timbul merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam rangka pengendalian kebakaran hutan. Kegiatan ini salah satunya dapat dilakukan melalui analisa keberadaan hotspot di lapangan. Hotspot merupakan titik panas yang dapat dimonitor oleh satelit NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) yang dilengkapi dengan sensor Advance Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Di samping itu unsur iklim (curah hujan) sangat erat pengaruhnya terhadap kebakaran hutan dan lahan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai hubungan antara curah hujan dengan penyebaran hotspot sebagai indikator kejadian kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Rokan Hilir Propinsi Riau dan menganalisis penyebaran hotspot di Kabupaten Rokan Hilir Propinsi Riau pada periode tahun 1997-2005. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kebakaran Hutan dan Lahan Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor selama dua bulan, dari bulan Maret 2006 sampai April 2006. Data hotspot bulanan Kabupaten Rokan Hilir, Propinsi Riau Periode 1997-2005 diperoleh dari Kementrian Negara Lingkungan Hidup Republik Indonesia, data luas lahan terbakar dari Pusat Pengendalian Kebakaran Hutan dan Lahan (PUSDALKARHUTLA) Provinsi Riau dan data iklim bulanan (curah hujan bulanan) Kabupaten Rokan Hilir, Propinsi Riau Periode 1997-2004 dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) Jakarta. Analisis data dilakukan dengan uji ANOVA untuk mengetahui hubungan antara unsur iklim (curah hujan) dengan hotspot dengan perhitungan nilai jumlah hari hujan per bulan, perhitungan nilai intensitas curah hujan. Untuk mengetahui signifikan atau tidak hubungan antara beberapa parameter curah hujan yang meliputi nilai curah hujan bulanan, nilai curah hujan bulanan rata-rata, nilai intensitas curah hujan dan jumlah hari hujan per bulan dengan jumlah deteksi hotspot dilakukan uji ANOVA dengan sofware SPSS 12. Dilakukan analisis data y (hotspot) dan x (jumlah hari hujan) yang dihubungkan menggunakan model regresi linear atau model regresi non-linear dengan menggunakan program Curve Expert untuk menemukan model persamaan yang terbaik dari hubungan antara hotspot dan curah hujan.
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