Judul: Analysis of Weather Changes and Community Resilience to the Frost Phenomenon in Dieng Kulon Village, Banjarnegara
Abstrak: Fenomena embun beku di Desa Dieng Kulon Banjarnegara terjadi setiap tahun yang berdampak pada bidang pertanian. Studi ini bertujuan menganalisa pola perubahan cuaca yang terjadi sebelum hingga terjadinya embun beku, mengidentifikasi kerentanan embun beku di wilayah kajian, dan mengetahui resiliensi masyarakat terhadap fenomena embun beku. Hasil analisis menunjukkan pola perubahan parameter suhu mengalami penurunan tren dan mencapai suhu 0,7℃ hingga -3,43℃ saat terjadinya embun beku. Parameter kelembapan relatif dan tekanan udara mengalami kenaikan dengan nilai kelembapan relatif mencapai 100% dan tekanan udara berada pada rentang 795-798 mBar/hPa. Wilayah kajian yang rentan terhadap embun beku berada pada lahan pertanian yang datar dengan jarak >100meter dari badan air. Upaya yang telah dilakukan untuk mengurangi kerugian mencakup proses mitigasi atau sebelum kejadian dengan menutup lahan menggunakan jarring/mulsa, saat terjadinya embun beku dengan menyiram air, dan setelah terjadinya embun beku dengan memanen kentang lebih awal. Adaptasi yang telah dilakukan petani untuk mengurangi kerugian akibat embun beku yaitu dengan mengganti tanggal tanam dan komoditas tanam. Fenomena embun beku menyebabkan kerugian bagi petani kentang. Masyarakat Dieng Kulon memiliki tingkat resilien tinggi terhadap fenomena embun beku dibuktikan dengan Upaya mitigasi dan adaptasi yang telah dilakukan.
Keyword: frost, frost impact, frost vulnerability, resilience, weather patterns

Judul: Prediksi Embun Beku di Wilayah Dieng Menggunakan Luaran Model Subseasonal to Seasonal (S2S).
Abstrak: Dataran Tinggi Dieng terletak di Kabupaten Wonosobo dan Banjarnegara. Wilayah ini memiliki fenomena unik yaitu embun beku ( frost) yang terjadi pada musim kemarau (Juli, Agustus, dan September). Fenomena tersebut menyebabkan naiknya jumlah wisatawan yang ingin berkunjung ke wilayah Dieng. Namun, akibat embun beku beberapa tanaman hortikultura menjadi mati. Informasi mengenai prediksi embun beku dibutuhkan untuk meminimalisir dampak negatif kejadian tersebut. Lokasi yang dipilih dalam penelitian ini yaitu di sekitar Candi Arjuna dan Bukit Sikunir. Konsep lapse rate digunakan untuk memperoleh nilai suhu udara minimum harian secara spasial. Data DEMNAS dan suhu udara minimum harian observasi digunakan dalam perhitungan tersebut. Data suhu udara minimum harian luaran model S2S digunakan untuk menduga kejadian embun beku. Data model S2S diambil dari luaran model ECMWF. Model S2S dapat digunakan dalam layanan iklim bagi masyarakat untuk mengatasi peristiwa ekstrem. Teknik koreksi bias digunakan untuk mengurangi nilai bias yang dihasilkan oleh model. Nilai suhu udara minimum harian hasil luaran model yang dikoreksi diharapkan mendekati nilai observasi. Hasil studi ini menunjukkan bahwa data prediksi yang dihasilkan dari koreksi model S2S ECMWF dapat menunjukkan pola penurunan suhu yang hampir sama dengan nilai observasi ketika terjadi beberapa peristiwa embun beku. Prediksi S2S ECMWF memiliki potensi untuk informasi peringatan kejadian embun beku dengan jangka waktu 46 hari sebelum kejadian.
Keyword: Dieng, embun beku, koreksi bias, lapse rate, S2S

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