Judul: Estimasi Kehilangan Karbon serta Perubahan Kadar Air dan Beberapa Sifat kimia Gambut Akibat Kebakaran Lahan: Studi Kasus Uji Pembakaran Beberapa Jenis Biomassa di Desa Buatan I, Kabupaten Siak, Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan telah menimbulkan kerugian yang cukup berarti baik segi ekonomi, sosial, maupun ekologi. Salah satu provinsi yang memiliki luas kebakaran tertinggi adalah Provinsi Riau. Kebakaran merupakan salah satu penyebab penambahan CO2 ke udara, selain itu juga dapat mengakibatkan perubahan karakteristik fisik, kimia, dan biologinya. Penelitian ini difokuskan dalam mengestimasi kehilangan karbon (loss of carbon) dari beberapa jenis biomassa serta mengidentifikasi kadar air dan beberapa sifat kimia gambut sebelum dan sesudah dilakukan uji pembakaran. Pengambilan contoh gambut dan lokasi pembakaran dilakukan pada bulan Juni tahun 2019 di wilayah ring 1 perkebunan sawit PT. KTU (Kimia Tirta Utama), Kecamatan Koto Gasip, Kabupaten Siak, Provinsi Riau. Uji pembakaran menunjukkan biomassa karet memiliki jumlah kehilangan karbon terbesar yaitu 34,34 tonC/ha. Uji Pembakaran juga menyebabkan penurunan terhadap kadar air gambut yaitu dari rataan 230,8% menjadi 83,9%. Terjadi peningkatan pH gambut yang bersamaan dengan peningkatan unsur hara makro total (N, P, dan K), hara mikro total (Cu, Zn, dan Mn) serta basa-basa dapat dipertukarkan (Ca, Mg, K, dan Na). Peningkatan tersebut disebabkan oleh penambahan unsur hara dari abu/arang pembakaran biomassa.
Keyword: uji pembakaran, gambut, kehilangan karbon

Judul: Estimasi Luas Kebakaran dan Emisi Karbon akibat Kebakaran Hutan dan Lahan Gambut di Kabupaten Siak, Provinsi Riau.
Abstrak: Permasalahan degradasi dan deforestasi di Indonesia semakin meningkat, salah satu penyebabnya adalah kebakaran hutan dan lahan. Saat ini, upaya penanganan pasca kebakaran di lapangan belum efektif untuk mengatasi dampak ekologis, sosial, maupun ekonomi. Hambatan yang sering terjadi di lapangan yaitu perhitungan luas area bekas kebakaran hutan dan lahan. Data luas area bekas kebakaran benar-benar dibutuhkan. Data ini berguna dalam rehabilitasi pasca kebakaran, pendugaan emisi karbon, dan penegakan hukum oleh pemerintah. Hingga saat ini, informasi data luas area bekas kebakaran sulit dikumpulkan dari pengukuran lapangan dan dari data pemerintah karena cakupan area yang sangat luas dan tidak memiliki akses yang baik. Penginderaan jauh dapat mengatasi masalah ini, penginderaan jauh dapat mendeteksi ataupun memperkirakan area yang terbakar, sehingga pemanfaataan teknologi penginderaan jauh sangat diperlukan. Penelitian ini difokuskan dalam estimasi luas area kebakaran dan estimasi emisi karbon di Kabupaten Siak, Provinsi Riau agar terciptanya strategi penanganan pasca kebakaran dan mitigasi perubahan iklim yang sesuai. Lokasi penelitian terletak di Kabupaten Siak, Provinsi Riau khususnya pada areayang terbakar dan pada wilayah yang bergambut pada tahun 2015. Persiapan data awal penelitian telah dilakukan di LAPAN dan di laboratorium remote sensing Fakultas Kehutanan IPB sejak bulan Mei 2016. Pengambilan sampel di lapangan dilakukan pada bulan Oktober 2016. Estimasi luas area terbakar dan emisi karbon dilakukan menggunakan metode visual dan metode dijital. Metode visual adalah metode yang menggunakan dijitasi on screen yang dibantu oleh data titik panas, keberadaan asap, dan data pemadaman kebakaran. Metode dijital adalah metode yang menggunakan indeks Normalized Burn Ratio (NBR). Estimasi emisi karbon diduga dari hasil pengolahan data luas area terbakar kemudian dihitung menggunakan persamaan yang dikembangkan dari IPCC 2006 dalam Verified Carbon Standard 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi luas area terbakar menggunakan metode visual memiliki nilai akurasi (overall accuracy) sebesar 100%, sedangkan menggunakan metode dijital (model NBR) memiliki nilai akurasi (overall accuracy) 26.1%. Luas area terbakar yang dihasilkan dari metode visual adalah sebesar 1432.47 ha, sedangkan luas area terbakar yang dihasilkan dari metode dijital adalah sebesar 1626.89 ha. Estimasi emisi karbon akibat kebakaran dari atas permukaan tanah gambut lebih tinggi dibandingkan emisi karbon dari tanah gambut. Emisi karbon di atas permukaan tanah gambut sebesar 1376.51 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 3984.33 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital. Emisi karbon tanah gambut sebesar 6.6 x 10-4 ton C/ha diperoleh dengan metode visual sedangkan 2.84 x 10-3 ton C/ha diperoleh dengan metode dijital.
Keyword: emisi gas rumah kaca, kebakaran gambut, NBR, remote sensing

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