Judul: Pendugaan Biomassa Pohon Bagian Bawah Tanah di Hutan Primer dan Hutan Bekas Tebangan (Studi Kasus di Hutan Tri Dharma IPB, Dusun Aro Jambi).
Abstrak: Hampir 50% dari biomassa pada vegetasi hutan tersusun atas unsur carbon. Apabila hutan dibakar atau ditebang habis sebagai salah satu jalan keluar hara, unsur carbon dilepas ke atmosfir dalan~ bentuk carbondioksida (CO,), sehingga konsentrasinya meningkat di atmosfir dan menjadi masalah lingkungan hidup. Siklus global biogeokimia, terutama siklus carbon dan efek rumah kaca (Green House Effect) sangat terkait dengan ha1 ini. Oleh karena itu, pengukuran terhadap biomassa sangat dibutuhkan untuk mengetahui berapa besar jumlah carbon yang tersimpan di dalam hutan dan pengaruhnya terhadap siklus biogeokimia, terutama siklus carbon dan pemanasan global.
Keyword: 

Judul: Model pendugaan biomassa pohon pinus (Pinus merkussi Jungh et de Vriese) di kesatuan pemangkuan hutan Cianjur PT Perhutani Unit III Jawa Barat
Abstrak: Isu perubahan iklim telah menjadi bahan perbincangan umum sejak dilaksanakannya konferensi tingkat tinggi di Rio de Jeneiro Brasil pada tahun 1992. Perbincangan tersebut semakin meluas sejak diadopsinya Protokol Kyoto Jepang pada tahun 1997 yang menghasilkan beberapa produk (Kyoto Protocol) yang diantaranya mengenai perdagangan karbon (carbon trading) dan Clean Development Mechanism (CDM) yang ditandatangani oleh sejumlah negara maju dan negara transisi pada waktu konferensi para pihak III untuk UNFCC (United Nation Framework on Climate Change) menghasilkan keputusan untuk menurunkan tingkat emisi karbon ketingkat 5% di bawah tingkat emisi tahun 1990 (Boer, 2000). Perubahan tataguna lahan merupakan penyebab penting dalam perubahan global, yang ditunjukkan dengan perubahan penutupan lahan yang berpengaruh pada penyerapan dan refleksi radiasi matahari dan kapabilitas ekosistem terestrial terhadap tanah dan serasah. Perubahan global telah mempengaruhi ekosistem terestrial, yaitu dengan terjadinya perubahan suhu dan ketersediaan air dan meningkatnya akumulasi karbon karena meningkatnya konsentrasi CO₂. Beranjak dari kontribusi hutan sebagai pelindung ekologi, diperlukan suatu studi untuk menduga besarnya karbon yang diserap dan dihasilkan oleh hutan schingga mampu menjamin dan melindungi bumi dari pengaruh efek rumah kaca (green house effect). Biomassa hutan merupakan pendekatan yang relevan untuk isu yang berhubungan dengan masalah penyerapan dan pelepasan karbon karena 50% dari komponen vegetasi hutan terdiri dari karbon (Brown, 1997). Biomassa hutan didefinisikan sebagai bobot dari bahan organik per unit area yang ada dalam beberapa komponen ekosistem pada waktu tertentu, yang secara umum dinyatakan dengan istilah bobot kering (dry weight) atau kadang-kadang diberi istilah bobot kering bebas abu (ash free dry weight). Untuk menduga berat kering oven (biomassa) Chapman (1976) mengelompokan metode penanenan dan metode tidak langsung. Salah satu metode tidak langsung yang sering digunakan adalah penggunaan model pendugaan biomassa. Model pendugaan ini dibentuk atas dasar adanya hubungan yang erat antara peubah bebas dengan peubah tidak bebasnya. Di dalam hal ini yang menjadi peubah tidak bebas adalah biomassa sedangkan dimensi pohon seperti diameter dan tinggi total menjadi peubah bebas...
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