Judul: Emisi gas rumah kaca di Wilayah Kabupaten Bogor
Abstrak: Meningkatnya jumlah penduduk yang diikuti dengan perubahan pola konsumsi ternyata telah berdampak terhadap meningkatnya kerusakan alam dan pencemaran lingkungan. Sumber pencemaran dapat dibagi menjadi dua golongan yaitu sumber pencemaran yang tidak bergerak (industri dan kegiatan rumah tangga) dan sumber pencemaran yang dapat bergerak (kendaraan bermotor). Masalah lingkungan yang ditimbulkan antara lain sampah serta limbah buangan yang dapat menimbulkan bau menyengat dan terbentuknya gas diantaranya CH4, CO2, CO, H2S dan gas lainnya. Berbagai zat atau gas yang dilepaskan ke atmosfer telah menyebabkan efek rumah kaca yang berperan dalam pemanasan global dan perubahan iklim. Pemanasan global dipengaruhi oleh faktor suhu atmosfer. Suhu atmosfer ini ditentukan oleh gas-gas yang terkandung di dalamnya yang disebut sebagai gas rumah kaca (GRK). GRK yang penting dalam atmosfer antara lain CO2, CH4, dan N₂O (Murdiyarso, 1994). Kemudian beberapa tahun belakang ini (tahun 1990-an) diketahui bahwa gas CFC's juga merupakan gas rumah kaca karena CFC's merupakan zat perusak yang dapat mengurangi lapisan ozon stratosferik di atmosfer. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan inventarisasi sumber-sumber emisi gas rumah kaca di Kabupaten Bogor serta menghitung besar emisi gas rumah kaca dari masing-masing sumber emisi. Menurut Darmstadter (1993), efek rumah kaca (ERK) merupakan suatu fenomena dimana radiasi matahari menuju bumi yang melewati atmosfer, sebagian besar diserap oleh permukaan bumi untuk memanaskan bumi dan sebagian dipantulkan kembali ke luar angkasa. Selain itu, ada sebagian radiasi matahari tidak dapat melewati atmosfer sehingga dipantulkan kembali oleh atmosfer ke luar angkasa. Permukaan bumi meradiasikan sinar infra merah menuju luar angkasa. Sebagian sinar infra merah ini dapat melewati atmosfer menuju ke luar angkasa dan sebagian ada yang diserap oleh molekul gas rumah kaca di atmosfer dan di pancarkan kembali ke permukaan bumi. Proses ini dapat berlangsung berulang kali, sementara radiasi matahari yang masuk juga terus bertambah. Akibatnya terjadi akumulasi panas di atmosfer. Penelitian dilakukan di wilayah Kabupaten Bogor, dimulai pada bulan Februari 2004 dan berakhir pada bulan Juli 2004. Data diperoleh dari sejumlah perusahaan serta DLLAJR (Dinas Lalu Lintas dan Angkutan Jalan Raya) di wilayah Kabupaten Bogor. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang meliputi: data penggunaan bahan bakar industri yang diperoleh dari quesioner, data penggunaan bahan bakar kendaraan bermotor dan data jumlah kendaraan bermotor, data dari KBDA (Kabupaten Bogor Dalam Angka) tahun 2002, serta data dari Laporan Status Lingkungan Hidup Kabupaten Bogor tahun 2002. ...
Keyword: 

Judul: Analisis Neraca Massa Gas Rumah Kaca di Kota Bekasi, Kota Depok, dan Kabupaten Bogor
Abstrak: Efek rumah kaca (ERK) adalah peristiwa tertahannya gelombang panjang yang dipancarkan bumi sebagai reaksi atas penerimaan cahaya matahari di dalam atmosfer bumi oleh gas-gas rumah kaca (GRK). Konsentrasi gas rumah kaca di atmosfer, terutama karbon dioksida (CO₂), metana (CH4), dan nitro oksida (N₂O), semakin meningkat dari tahun ke tahun akibat semakin besarnya emisi dari sumber anthropogenik gas-gas tersebut. Salah satu upaya mendasar dalam mengurangi emisi gas mah kaca adalah dengan menganalisis besarnya emisi gas yang dihasilkan oleh masing-masing Sumber gas rumah kaca sehingga upaya pengurangan emisi gas rumah kaca tersebut dapat dilakukan dungan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung emisi GRK di tiga wilayah, yaitu Kota Bekasi, Kota Depok, dan Kabupaten Bogor, serta membandingkan hasil perhitungan emisi dari setiap ilayah. Perhitungan neraca massa gas rumah kaca merupakan suatu kalkulasi untuk melihat jumlah rumah kaca yang diemisikan oleh sumber dan yang diserap oleh rosot. Neraca massa ini dikenal juga dengan istilah fluks netto. Salah satu cara perhitungan yang banyak digunakan adalah dengan menggunakan faktor emisi. stitut Pertanian Bogor) Metode yang digunakan dalam estimasi emisi dan rosot gas rumah kaca pada penelitian ini merupakan metode yang terdapat dalam IPCC Guidelines 2006. Dalam perhitungannya, analisis uraca massa gas rumah kaca ini menggunakan data sekunder dari institusi berwenang, data hasil penelitian pihak lain, dan faktor emisi dari IPCC database. Data yang dikumpulkan untuk perhitungan emisi dan rosot gas rumah kaca berupa kompilasi data selama 10 tahun. Hasil akhir dari emisi GRK yang dihitung dinyatakan dalam satuan CO₂-c. Dari hasil perhitungan didapat total emisi di Kabupaten Bogor rata-rata sebesar 67 juta ton CO-- e tahun, Kota Bekasi sebesar 28 juta ton CO2-c/tahun, sedangkan Kota Depok sebesar 9 juta ton CO2 etahun. Emisi per kapita Kabupaten Bogor sebesar 17 ton CO2-c/kapita/tahun, sedangkan emisi per kupita Kota Bekasi dan Kota Depok berturut turut sebesar 12 dan 6 ton CO2-c/kapita setiap tahunnya. Tinggi emisi GRK di Kabupaten Bogor 65% diantaranya dicmisikan dari kegiatan pertanian padi dan pemeliharaan hewan ternak, sementara total emisi GRK Kota Bekasi lebih banyak dipengaruhi oleh Total emisi dari sektor energi (52%). Berbeda dengan kedua wilayah tersebut, di Kota Depok, sektor Sampah mengemisikan 79% dari total emisi wilayah tersebut….
Keyword: Emission, Greenhouse gas, Kota Depok, Kota Bekasi, Kabupaten Bogor, CO2-e

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