Judul: Pemetaan Tingkat Kerawanan Kebakaran Hutan di Taman Nasional Gunung Ciremai.
Abstrak: Intensitas kebakaran hutan di Taman Nasional Gunung Ciremai (TNGC) terbilang tinggi. Kebakaran hutan di TNGC biasanya terjadi pada musim kemarau, yaitu pada bulan Mei – Oktober. Berdasarkan hal tersebut, perlu adanya upaya mitigasi dan pembangunan sistem peringatan dini. Sistem Informasi Geografi dapat diaplikasikan untuk mendukung hal tersebut dengan membuat peta kerawanan kebakaran. Variabel kebakaran hutan dibagi menjadi faktor alam dan faktor manusia. Faktor alam berupa tutupan lahan, kemiringan lereng, indeks vegetasi, indeks kelembaban, dan suhu permukaan. Faktor manusia terdiri dari jarak dari aksesiblitas dan pusat aktivitas masyarakat. Skoring dan pembobotan dilakukan pada dua faktor tersebut. Pembobotan dilakukan dengan lima kasus berbeda dan diuji. Nilai hasil pembobotan ditumpang susun dan kerawanan kebakaran hutan dikelompokan menjadi tiga kelas yaitu tinggi, sedang dan rendah. Formula yang lebih akurat merupakan fomula yang memberikan nilai bobot 0.7 pada faktor alam dan 0.3 pada faktor manusia. Evaluasi peta kerawanan berdasarkan formula tersebut menunjukkan kelas tingkat kerawanan kebakaran tinggi sebesar 37.42%, tingkat kerawanan sedang sebesar 54.83% dan tingkat kerawanan rendah sebesar 7.75%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa faktor alam memiliki peranan lebih penting dari faktor manusia dalam hal terjadinya kebakaran hutan di TNGC.
Keyword: Kebakaran hutan, sistem informasi geografi, Taman Nasional Gunung Ciremai, kerawanan, penginderaan jauh

Judul: Pemetaan Kerawanan Kebakaran Hutan Di Taman Nasional Way Kambas
Abstrak: Taman Nasional Way Kambas (TNWK) selalu mengalami kebakaran hutan, terutama pada musim kemarau. Diperlukan dukungan dalam upaya mitigasi dan tindakan berdasarkan sistem peringatan dini. Sistem informasi geografis dan penginderaan jauh dapat diaplikasikan dalam mengembangkan peta kerawanan kebakaran untuk mendukung hal tersebut. Beberapa metode telah dirumuskan, tetapi akurasinya dipertanyakan apabila diaplikasikan pada lokasi yang berbeda terkait dengan keberagaman kondisi lokal. Penelitian bertujuan menentukan formula pemetaan kerawanan kebakaran hutan di TNWK. Variabel kebakaran hutan dibagi menjadi faktor alam dan faktor manusia. Faktor alam terdiri dari tutupan lahan, indeks vegetasi, indeks kelembaban, dan suhu permukaan. Faktor manusia terdiri dari jarak dari aksesibilitas dan pusat aktivitas masyarakat. Skoring dan pembobotan dilakukan. Dua kasus pembobotan diuji, faktor manusia dan faktor alam diberi bobot 0.9 dan 0.1, kemudian sebaliknya. Berdasarkan nilai agregat peta hasil tumpang susun, kerawanan kebakaran hutan dikelompokkan ke dalam tingkat tinggi, sedang, atau rendah. Evaluasi peta kerawanan dilakukan dengan menggunakan titik kejadian kebakaran. Formula kasus kedua lebih akurat dan dapat diterima. Sebesar 42.57% dari daerah TNWK memiliki tingkat kerawanan tinggi, 47.83% sedang, dan 9.59% rendah. Hal tersebut berarti faktor alam (ketersediaan bahan bakaran) memiliki peran penting memicu terjadinya kebakaran di TNWK.
Keyword: kebakaran hutan, kerawanan, penginderaan jauh, sistem informasi geografis, Taman Nasional Way Kambas

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