Judul: Emisi Gas Co2, Ch4 Dan N2o Pada Ekosistem Hutan Rawa Gambut: Studi Kasus Di Kabupaten Katingan, Kalimantan Tengah
Abstrak: Perbedaan tutupan lahan dapat menjelaskan variasi fluks CO2, CH4 dan N2O yang dihasilkan dari lahan gambut. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengukur dan mengkaji emisi pada hutan sekunder dan semak di hutan gambut PT Rimba Makmur Utama Katingan, Kalimantan Tengah pada bulan Mei dan Agustus 2014. Fluks CO2 diukur dengan EGM-4 serta inkubasi dengan perlakuanWFPS, sedangkan CH4 dan N2O dianalisis melalui khromatografi gas dengan metode sungkup tertutup. Pada bulan Agustus, fluks CO2 pada tutupan lahan semak (53,52 Mg/ha/tahun) lebih tinggi dibanding emisi pada hutan rawa sekunder (51,53 Mg/ha/tahun) seiring peningkatan suhu dan penurunan tinggi muka air. Fluks CH4 tertinggi dicapai pada kondisi tergenang di tutupan lahan semak (2,10 Mg/Ha/tahun) dan menurun pada kondisi kering di hutan rawa sekunder (0,08 Mg/Ha/tahun). Fluks N2O pada tutupan lahan semak mencapai 0,65 Mg/ha/tahun pada musim hujan, dan menurun pada musim kemarau hingga -0,16 kg/Ha/tahun yang menunjukkan mekanisme serapan N2O. Hasil inkubasi menunjukkan fluks CO2 maksimum pada WFPS 40% pada contoh tanah dari hutan rawa sekunder dan WFPS 100% dari tutupan lahan semak.
Keyword: fluks, hutan rawa sekunder, inkubasi, khromatografi gas, semak

Judul: Respirasi Autotrofik Dan Heterotrofik Hutan Rawa Gambut (Studi Kasus: Hutan Rawa Gambut Pt Rimba Makmur Utama, Katingan, Kalimantan Tengah)
Abstrak: Pengukuran emisi CO2 dari hutan rawa gambut perlu dilakukan untuk mengetahui seberapa besar dampak dari kerusakan hutan rawa gambut. Emisi CO2 dari hutan rawa gambut berasal dari respirasi perakaran tumbuhan (respirasi autotrofik) dan dekomposisi bahan organik (respirasi heterotrofik). Untuk mengetahui emisi CO2 dari dampak kerusakan gambut adalah dengan mengukur CO2 yang hanya berasal dari respirasi heterotrofik, karena CO2 dari respirasi autotrofik sebagian besar akan diserap kembali oleh tumbuhan untuk proses fotosintesis. Pengukuran emisi CO2, tinggi muka air tanah, dan suhu gambut dilakukan di hutan rawa gambut Katingan Kalimantan Tengah. Pengukuran ini menggunakan metode trenching untuk memisahkan respirasi heterotrofik dan respirasi autotrofik dari emisi CO2 total. Fluks CO2 dari area non-trenching sebagai emisi total dan dari area trenching sebagai respirasi heterotrofik. Selisih antara emisi total dan respirasi heterotrofik adalah respirasi autotrofik. Pengukuran emisi total, respirasi heterotrofik, dan suhu gambut dilakukan di 9 subplot pada bulan Juni dan Agustus. Rata-rata emisi CO2 total pada bulan Agustus (504.63 ± 36.93 mgm-2jam-1) dan ini lebih tinggi dibandingkan bulan Juni (486.83± 30.84 mgm-2jam-1). Dari hasil akumulasi bulan Juni dan Agustus, respirasi autotrofik berkontribusi lebih banyak terhadap emisi CO2 total dengan kontribusi sebesar 52 % dibandingkan respirasi heterotrofik yang berkontrbusi sebesar 48%. Mikrotofograpi, tinggi muka air tanah, dan suhu gambut memiliki pengaruh terhadap emisi CO2 total. Emisi total dan respirasi heterotrofik yang terukur pada mikrotopografi hummock selalu lebih tinggi dibandingkan hollow. Tinggi muka air tanah menunjukan korelasi yang signifikan terhadap emisi total, namun tidak signifikan terhadap respirasi heterotrofik. Tinggi muka air tanah berkorelasi negatif dengan emisi CO2 total. Penurunan 1 cm tinggi muka air tanah dari permukaan menyebabkan peningkatan emisi CO2 total sebesar 0.342 mg m-2 jam-1. Suhu gambut berkorelasi positif dengan emisi total dan respirasi heterotrofik. Kenaikan 1°C suhu gambut menyebabkan emisi total meningkat sebesar 102.52 mgm-2jam-1 dan respirasi heterotrofik meningkat sebesar 14.44 mgm-2jam-1.
Keyword: fluks CO2, hollow, hummock, metode trenching, tinggi muka air tanah

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