Judul: Identifikasi emisi gas rumah kaca dan analisis serapan C-Organik pada berbagai sistem pengelolaan tanaman padi
Abstrak: Pemanasan global igloba! +i~aiaiiiiSmj eiupakaii permasalahan lingkdngan yang memberikan pengaruh nyata dalam kehidupan. Hal ini disebabkan karena meningkatnya konsentrasi gas rumah kaca (CO2, CFCs, N20, CH4) di atmosfer bumi. Seiania h r i n wak?u 2 abad teiah terjadi peningkatan ~uiiu atmosfer bumi yang telah mengakibatkan beberapa bencana alam. Akibat lain pemanasan global adalah naiknya pertnukaan air laut, punabriya bebesapa spesies karena tidak mampu beradaptasi terhadap perubahan ikiim. Kementrian Negara Lingkungan Hidup (1999) memprediksi bahwa total emisi GRK (CO2, CFCs dan N20) di Indonesia berturut-turut sebesar 543.3 Tg, 4.69 Tg dan 0.061 Tg per tahun dan konsentrasi gas-gas tersebut akan mengalami peningkatan seiring dengan peningkatan kegiatan manusia untuk memenuhi kebutuhan tanpa adanya teknologi atau cara untuk menekan emisi tersebut. Konsentrasi GRK di atlllostfer terus mengalami peningkatan, konsentrasi gas C& dan N2O saat ini mencapai 1852 ppbv dan 319 ppbv sedangkan konsentrasi gas COZ 375 ppmv.
Keyword: 

Judul: Economic Value of Greenhouse Gases Based on Household Activities in Cikarawang Village, Dramaga District, Bogor Regency.
Abstrak: Pemanasan global dan perubahan iklim, kedua fenomena global ini timbul akibat pencemaran gas rumah kaca yang dihasilkan oleh aktivitas manusia yang menyebabkan penipisan lapisan atmosfer dan kenaikan suhu bumi yang dapat mengancam keberlangsungan hidup manusia. Indonesia adalah penghasil gas emisi rumah kaca terbesar yang berada diurutan keenam dunia, salah satu aktivitas manusia yang menyumbang emisi gas rumah kaca adalah aktivitas rumah tangga yang menyumbang gas emisi rumah kaca melalui aktivitas rumah tangga seperti konsumsi bahan bakar kendaraan, bahan bakar minyak, timbulan sampah, peternakan, dan pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi emisi gas rumah kaca yang dihasilkan oleh unit-unit rumah tangga, menganalisis pengaruh nilai emisi gas rumah kaca dengan pendapatan, lama belajar, dan dummy pengetahuan tiap tiap rumah tangga, mengestimasi kerugian nilai ekonomi emisi gas rumah kaca yang ditimbulkan oleh unit-unit rumah tangga, di Desa Cikarawang. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode perhitungan IPCC untuk mengidentifikasi emisi gas rumah kaca, analisis deskriptif kuantitatif untuk menganalisis nilai jejak karbon dengan pendapatan rumah tangga, nilai ekonomi gas rumah kaca dihitung menggunakan NEK perpres 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masyarakat Desa Cikarawang menghasilkan emisi GRK 29,5 kg CO2-eq/bulan/rumah tangga dan dalam satu lingkup desa sebesar 723.152,844 kg CO2-e/bulan. Hasil analisis regresi berganda menunjukkan bahwa pendapatan, lama belajar, dan dummy pengetahuan memiliki pengaruh terhadap emisi GRK. Nilai ekonomi karbon dari emisi GRK yang dihasilkan di Desa Sinarsari adalah sebesar Rp721.500/kg/rumah tangga.
Keyword: Emisi, IPCC, NEK, Pendapatan

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