Judul: The Potency of Forest Fires in Madiun FMU, East Java
Abstrak: Potensi kebakaran dapat dijadikan dasar untuk menentukan tingkat kerawanan kebakaran hutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis besarnya potensi kebakaran hutan di KPH Madiun, Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan data primer berupa wawancara dan observasi lapang untuk muatan bahan bakar dan data sekunder berupa data curah hujan, titik panas (hotspot), serta frekuensi dan luas kebakaran hutan diperoleh dari BMKG, NASA MODIS, dan KPH Madiun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah curah hujan rata-rata tahunan periode tahun 2017 sampai dengan 2021 sebesar 2.633 mm/tahun yang termasuk dalam kelas tidak rawan. Jumlah titik panas (hotspot) pada periode tahun 2017-2021 di KPH Madiun yaitu sebanyak 73 titik panas. Frekuensi terjadinya kebakaran hutan di KPH Madiun selama tahun 2017-2021 sebanyak 113 kejadian. Luas kebakaran hutan selama tahun 2017-2021 di KPH Madiun adalah seluas 182,3 ha. Jangka musim kemarau yang panjang berpengaruh terhadap pengeringan bahan bakar, sehingga dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. Tegakan jati memiliki produktivitas muatan bahan bakar permukaan paling tinggi yaitu sebanyak 1,64 ton/ha. Penyebab kebakaran di KPH Madiun 100% disebabkan oleh perbuatan manusia.
Keyword: kebakaran hutan, curah hujan, muatan bahan bakar, titik panas

Judul: Penilaian bahaya kebakaran hutan di KPH madiun dengan menggunakan indeks Angstrom dan indeks kekeringan Keetch-Byram
Abstrak: Pendugaan bahaya kebakaran hutan merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam rangka pengendalian kebakaran hutan. Kegiatan pendugaan itu menjadi penting karena menentukan langkah kegiatan selanjutnya dalam rangka pengendalian kebakaran hutan. Apabila bahaya kebakaran hutan di suatu tempat dapat diperkirakan sebelumnya, maka tindakan pencegahan dan pemadamannya dapat dilakukan dengan baik dan efisien. Sehubungan dengan hal tersebut, sejauh ini masih dirasakan kurang mengenai informasi dan penelitian tentang penilaian bahaya kebakaran hutan, padahal informasi tersebut sangat diperlukan dalam pencegahan maupun pemadaman kebakaran hutan. Setiap negara mempunyai sistem penilaian bahaya kebakaran yang sesuai bagi negaranya, misalnya dengan menggunakan indeks kekeringan Metode Keetch Byram di Amerika Serikat, Canadian Fire Danger Tables di Kanada, metode Indeks Angstrom di Swedia, Indeks Penyulutan Nesterov di Uni Soviet. Indonesia belum mempunyai sistem penilaian tersendiri tetapi masih menggunakan beberapa metode di negara lain. Metode-metode tersebut perlu diuji kecocokannya. Dalam penelitian ini akan diuji kecocokan antara metode Indeks Angstrom dan Keetch-Byram. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode penilaian bahaya kebakaran hutan yang cocok untuk diterapkan di KPH Madiun, dan untuk mengetahui musim kejadian kebakaran hutan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder mengenai unsur-unsur iklim dari Stasiun Meteorologi dan Geofisika Lanud Iswahyudi yang terdiri dari suhu, curah hujan, kelembaban dan data penunjang dari KPH Madiun yang terdiri dari tanggal kejadian kebakaran, luas areal yang terbakar, tipe kebakaran hutan, penyebab kebakaran, dan waktu kritis terjadinya kebakaran. Data ini diolah dengan menggunakan metode pengukuran indeks kekeringan Angstrom dan Keetch-Byram. ...
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