Judul: Keterancaman Populasi Melelo (Styphelia javanica (De Vries)J.J.S.) terhadap Kebakaran Hutan di Kaldera Taman Nasional Bromo Tengger Semeru.
Abstrak: Melelo adalah satu-satunya spesies dari marga Styphelia yang endemik di Jawa, salah satunya berada di kawasan Kaldera Taman Nasional Bromo Tengger Semeru. Salah satu gangguan bagi populasi melelo yaitu kebakaran hutan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu dengan pembuatan peta kerawanan kebakaran yang dapat digunakan sebagai panduan untuk melakukan tindakan pencegahan kebakaran hutan. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor-faktor penyebab terjadinya kebakaran hutan di Kaldera TNBTS, membuat peta kerawanan kebakaran, dan memetakan keterancaman populasi melelo terhadap kebakaran hutan. Faktor peubah yang digunakan yaitu jarak dari jalan, jarak dari desa, tutupan lahan, NDVI, NDMI, suhu permukaan, dan kemiringan lereng. Pemetaan kerawanan kebakaran diklasifikasikan menjadi empat kelas, yaitu kelas sangat rendah dengan luas 34.03 ha, kerawanan kebakaran rendah dengan luas 1191.23 ha, kerawanan kebakaran sedang dengan luas 3610.52 ha, dan kerawanan kebakaran tinggi dengan luas 74.19 ha. Keberadaan tumbuhan melelo berada pada kelas kerawanan sedang. Dilihat dari sifat melelo yang xeromorfik dan peta sebaran melelo di areal penelitian, kebakaran tidak terlalu berpengaruh terhadap penurunan populasi melelo.
Keyword: kebakaran hutan, melelo, peta kerawanan kebakaran

Judul: Potensi Penyebab dan Nilai Kerugian Ekonomi Kebakaran Hutan di Resort Ranu Pani, Taman Nasional Bromo Tengger Semeru
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu penyebab utama kerusakan hutan yang dapat mengganggu dan mengancam kelestarian sumberdaya hutan. Kebakaran hutan dan lahan yang tidak terkendali akan menyebabkan kerugian lingkungan, baik dari aspek sosial, ekonomi maupun ekologi. Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS) merupakan salah satu taman nasional di Provinsi Jawa Timur yang sering terjadi kebakaran hutan. Kebakaran hutan terluas di kawasan TNBTS pada tahun 2015 berada di Resort Ranu Pani yang menjadi pintu masuk untuk pendakian Gunung Semeru. Kebakaran hutan di Resort Ranu Pani menimbulkan kerugian terhadap masyarakat dan pengelola. Mengingat pentingnya peran taman nasional dalam pengelolaan dan perlindungan sumberdaya hutan, maka diperlukan kajian tentang pola waktu, faktor penyebab, dan nilai kerugian kebakaran hutan di Resort Ranu Pani. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari metode regresi logistik, metode loss of earning, metode benefit transfer, dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukan pola waktu kebakaran hutan di Resort Ranu Pani sering terjadi pada bulan Agustus, September dan Oktober. Faktor penyebab terjadinya kebakaran hutan disebabkan oleh faktor manusia baik yang disengaja ataupun yang tidak disengaja. Kerugian langsung akibat kerusakan lahan dan lingkungan serta hilangnya sumberdaya hutan sebesar Rp 1.615.074.630, sedangkan kerugian tidak langsung yang dirasakan masyarakat Desa Ranu Pani dan pengelola sebesar Rp 681.097.492. Total kerugian ekonomi akibat kebakaran hutan adalah sebesar Rp 2.296.172.122.
Keyword: Hutan, Kebakaran, Kerugian, Pola, TNBTS

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