Judul: Pengaruh Antropogenik terhadap Kondisi Iklim yang Berpotensi Meningkatkan Kebakaran Lahan Di Kalimantan
Abstrak: Kalimantan merupakan wilayah dengan hutan primer dan sekunder yang digunakan untuk melindungi berbagai bencana alam, selain itu Kalimantan juga merupakan wilayah yang rentan terhadap fenomena ENSO. Selain disebabkan karena fenomena el nino, potensi peningkatan kebakaran lahan juga dipengaruhi oleh faktor manusia/antropogenik. Pengaruh antropogenik menyebabkan peningkatan temperatur sehingga jumlah hotspot mengalami peningkatan yang dalam hal ini merupakan indikator kebakaran hutan dan lahan. Sehingga diperlukan penelitian mengenai pengaruh antropogenik terhadap curah hujan dan temperatur menggunakan hasil luaran GCM dan RegCM. Penelitian ini belum banyak dilakukan, sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor antropogenik terhadap kondisi iklim yang berpotensi meningkatkan kebakaran hutan di Kalimantan. Penelitian ini menggunakan data curah hujan, temperatur, visibility https://www.ogimet.com/gsodc.phtml.en, serta data hotspot bulanan dari masingmasing propinsi di Kalimantan yang didapatkan dari BMKG dari tahun 2007- 2016. Analisis periode dasarian untuk propinsi Kalimantan Tengah yang digunakan sebagai studi kasus untuk membangun sistem peringatan dini kebakaran hutan. Analisis statistik dari data observasi tidak bisa mengidentifikasi faktor antropogenik karena tidak ada data terkait faktor antropogenik sehingga diperlukan pemodelan iklim dengan menggunakan simulasi RegCM. Simulasi RegCM memerlukan data inputan berupa kelembaban (huss), tekanan (ps), temperatur (ta), angin zonal (ua) dan meridional (va). Simulasi RegCM dilakukan melalui tiga tahap yaitu (1) tahap preprocessing (2) tahap processing dan (3) tahap post-processing. Dalam penelitian ini menggunakan model GFDL-ESM2M dengan resolusi spasial sebesar 30 km x 30 km, dari bulan Juni, Juli dan Agustus (JJA) untuk masing-masing tahun 1993, 1994, 1997, 1998, 2013, 2014, dan 2015. Analisis pengaruh antropogenik didapatkan dengan mengurangkan antara data Historis-NAT. Jumlah hotspot memiliki hubungan yang erat dengan visibility dan kondisi iklim pada periode yang sama. Nilai Pvalue < 0.05 menunjukkan signifikan terhadap faktor iklim, korelasi yang dihasilkan -0.69 tanpa lagtime, dan -0.79 dengan lagtime di wilayah Kalimantan Tengah. Persamaan yang digunakan sebagai sistem peringatan dini disusun dari kondisi iklim 1 dekade sebelumnya. Pengaruh antropogenik akan sangat berperan dalam kondisi iklim yang berpotensi meningkatkan kebakaran hutan apabila meyebabkan curah hujan menurun, dan temperatur meningkat pada musim kemarau. Perubahan curah hujan akibat pengaruh antropogenik pada tahun El Nino, normal dan La nina sebesar -5 ~ 5% per bulan berturut-turut dari (0~450), (-150~450), dan (-150~450) mm/bulan. Kenaikan temperatur akibat pengaruh antropogenik tidak signifikan, karena kenaikannya sangat kecil yaitu 0.002-0.003% untuk tahun el nino, (0.0025- 0.003% & 0.0025-0.0035%) untuk tahun normal, 0.001-0.0035% per bulan untuk tahun la nina dari (-10C~1.80C). Sehingga diperlukan analisis pada bulan JuliAgustus- September (JAS) untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada simulasi lanjutan di RegCM mengenai proyeksi curah hujan dan temperatur 10-20 kedepan.
Keyword: antropogenik, faktor iklim, kebakaran lahan, regcm

Judul: Risiko Kebakaran Hutan Dan Lahan Berdasarkan Kajian Proyeksi Iklim Di Kalimantan Barat
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan merupakan salah satu bencana yang berulang hampir setiap tahun di Sumatra dan Kalimantan. Salah satu kejadian terbesar adalah pada tahun 1997/98 dimana kebakaran hutan dan lahan terjadi hampir di seluruh Sumatra dan Kalimantan termasuk Kalimantan Barat. Dampak yang dihadapi akibat kebakaran hutan dan lahan terutama adalah masalah asap yang tidak hanya mengganggu kesehatan, tetapi juga mengganggu aktivitas perekonomian masyarakat. Kebakaran hutan dan lahan juga menyebabkan degradasi lahan dan fungsinya. Tingginya dampak kebakaran hutan dan lahan tentunya memerlukan tindakan untuk meminimalkan kejadian kebakaran. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji risiko kebakaran hutan dan lahan di Propinsi Kalimantan Barat menggunakan analisis iklim ekstrim dan analisis kerentanan. Dalam analisis iklim ektrim, informasi data iklim hitoris dan proyeksi diperoleh melalui dynamical downscaling menggunakan model iklim regional RegCM4.4. Data curah hujan luaran model RegCM.4.4 untuk Kalimantan Barat secara umum menunjukkan nilai lebih tinggi (overestimate). Oleh karena itu diperlukan proses koreksi bias data luaran model RegCM.4.4 sebelum digunakan dalam analisis iklim ekstrim. Proses koreksi dilakukan melalui dua tahap yaitu (1) koreksi bias data curah hujan CHIRPS menggunakan data curah hujan observasi dan (2) koreksi bias data luaran model RegCM4.4 menggunakan data curah hujan CHIRPS yang sudah dikoreksi. Analisis kerentanan dilakukan dengan metode analisis pemetaan komposit (composite mapping analysis) yang menghubungkan hotspot dengan 11 (sebelas) indikator penentu kerentanan. Indikator mewakili komponen tingkat keparahan dan sensitivitas, sedangkan komponen kemampuan adaptif dianggap konstan. Hasil analisis koreksi bias tahap pertama menunjukkan bahwa data curah hujan CHIRPS memiliki kemiripan dengan data curah hujan observasi. Nilai faktor koreksi untuk data curah hujan CHIRPS berkisar antara 0.82 – 1.26. Pada analisis koreksi tahap kedua, dari simulasi koreksi bias pertama kami mendapati bahwa koreksi bias menggunakan regresi linier yang digunakan untuk seluruh bulan tidak memperbaiki distribusi spasial dan pola hujan. Begitu pula pada simulasi kedua yang menggunakan regresi linier tetapi untuk setiap bulan tidak mampu memperbaiki pola hujan spasial. Namun demikian, dengan menggunakan regresi polynomial seperti pada simulasi ketiga dan keempat, koreksi bias menunjukkan hasil yang lebih baik terutama dengan regresi polinomial orde 3. Lebih dari itu, regresi polinomial orde 3 yang dikombinasikan dengan nilai intersep yang dikembalikan pada titik (0,0) seperti pada simulasi kelima memberikan hasil yang terbaik sehingga digunakan untuk melakukan analisis iklim dan kekeringan lahan. Kekeringan lahan di Kalimantan Barat pada periode historis (periode tahun 1981-2005) secara umum memiliki hubungan dengan kondisi anomali hujan. Akan tetapi kekeringan dengan intensitas kuat terjadi pada tahun El-Nino. Pada periode proyeksi (periode tahun 2016-2040), kondisi kekeringan diproyeksikan akan terjadi sebanyak (7) tujuh kali yaitu periode tahun 2017/2018, periode tahun 2021/2022, periode tahun 2023/2024, periode tahun 2026/2027, periode tahun 2029/2030, periode tahun 2033/2034 dan periode tahun 2037/2038. Periode kekeringan diproyeksikan akan berulang setiap 2 hingga 5 tahun sekali. Periode ulang tersebut berkaitan dengan kejadian El-Nino yang juga memiliki periode ulang 2 hingga 5 tahun. Dari hasil analisis hujan ekstrim kering dapat diketahui bahwa tingkat curah hujan ekstrim kering berada pada wilayah selatan dan sepanjang wilayah pantai barat Kalimantan Barat. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh curah hujan tahunan di Kalimantan Barat yang berkisar antara 1753 – 4861 mm. Curah hujan rendah terjadi pada di wilayah bagian selatan
Keyword: dynamical downscaling, koreksi bias, curah hujan ekstrim kering, pemodelan kerentanan, tingkat risiko kebakaran

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