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: Hubungan Kebasahan Gambut, Bahan Bakar, dan Terjadinya Kebakaran Terhadap Sifat Fisik, Kimia, Biologi Tanah dan Vegetasi
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan menimbulkan kerugian yang sangat besar dan akan berdampak pada aspek ekonomi, ekologi dan sosial. Hilangnya vegetasi menyebabkan lahan menjadi terbuka, sehingga mudah tererosi, dan tidak tahan lagi terhadap banjir. Oleh karena itu, setelah hutan terbakar, sering terjadi banjir saat musim hujan di berbagai daerah yang hutannya terbakar. Kebakaran yang terjadi di lahan gambut menimbulkan banyak kerugian yang besar, oleh karena itu diperlukan penelitian untuk melihat sejauh mana pengaruh kebakaran gambut terhadap pertumbuhan dan perkembangan vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari hubungan kebasahan gambut terkait dengan kejadian kebakaran lahan gambut di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau dan dampak kebakaran lahan gambut terhadap vegetasi. Penelitian dilakukan pada lahan gambut di kompleks IPDN Banjar XII, Kecamatan Tanah Putih, Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Penelitian dilakukan pada bulan April-Juli 2019. Berdasarkan kebasahan bahan bakar di gambut saprik yang mempengaruhi lama pembakaran, bahan bakar dengan kadar air tinggi akan lebih sulit terbakar dan api akan menyebar lebih lama seperti pada plot 1 dengan kadar air rata-rata bahan bakar. Waktu pembakaran tertinggi menghasilkan waktu pembakaran terbesar (13,11 menit). Secara umum terdapat perubahan nilai INP, R, H, dan E pada setiap plot. Komunitas vegetasi di semua plot tidak berbeda setelah terbakar karena nilai IS 33% (kurang dari 75%) dengan tumbuhan paku paling dominan.
Keyword: forest fire, peat, soil properties, vegetation

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