Judul: Emisi Gas Co2, Ch4 Dan N2o Pada Ekosistem Hutan Rawa Gambut: Studi Kasus Di Kabupaten Katingan, Kalimantan Tengah
Abstrak: Perbedaan tutupan lahan dapat menjelaskan variasi fluks CO2, CH4 dan N2O yang dihasilkan dari lahan gambut. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengukur dan mengkaji emisi pada hutan sekunder dan semak di hutan gambut PT Rimba Makmur Utama Katingan, Kalimantan Tengah pada bulan Mei dan Agustus 2014. Fluks CO2 diukur dengan EGM-4 serta inkubasi dengan perlakuanWFPS, sedangkan CH4 dan N2O dianalisis melalui khromatografi gas dengan metode sungkup tertutup. Pada bulan Agustus, fluks CO2 pada tutupan lahan semak (53,52 Mg/ha/tahun) lebih tinggi dibanding emisi pada hutan rawa sekunder (51,53 Mg/ha/tahun) seiring peningkatan suhu dan penurunan tinggi muka air. Fluks CH4 tertinggi dicapai pada kondisi tergenang di tutupan lahan semak (2,10 Mg/Ha/tahun) dan menurun pada kondisi kering di hutan rawa sekunder (0,08 Mg/Ha/tahun). Fluks N2O pada tutupan lahan semak mencapai 0,65 Mg/ha/tahun pada musim hujan, dan menurun pada musim kemarau hingga -0,16 kg/Ha/tahun yang menunjukkan mekanisme serapan N2O. Hasil inkubasi menunjukkan fluks CO2 maksimum pada WFPS 40% pada contoh tanah dari hutan rawa sekunder dan WFPS 100% dari tutupan lahan semak.
Keyword: fluks, hutan rawa sekunder, inkubasi, khromatografi gas, semak

Judul: Emisi Karbon Dioksida (CO2) pada Berbagai Tutupan Lahan Gambut (Studi Kasus : PT. BSS 1, Ketapang, Kalimantan Barat).
Abstrak: Lahan gambut merupakan rosot karbon yang bersifat tidak stabil sehingga berpotensi menjadi sumber emisi karbon. Gangguan terhadap kondisi alami lahan gambut dapat disebabkan oleh pembukaan dan drainase lahan yang dapat mengubah nilai parameter fisik gambut dan emisi CO2. Salah satu metode untuk menilai kondisi lahan gambut yaitu pengukuran CO2. Pengukuran emisi CO2 dilakukan di tiga tutupan lahan pada kawasan konservasi dan restorasi gambut PT. BSS 1 Ketapang, Kalimantan Barat dengan menggunakan metode closed chamber. Tujuan penelitian ini meliputi : (1) mengukur dan menganalisis parameter fisik gambut dan emisi CO2 berdasarkan tutupan lahan dan waktu pengukuran yang berbeda; (2) menganalisis pengaruh parameter fisik gambut terhadap emisi CO2. Parameter fisik gambut yang diukur terdiri dari suhu gambut yang menunjukkan nilai cenderung menurun dengan bertambahnya kedalaman pada semak dan belukar serta relatif konstan pada hutan sekunder di semua kedalaman, lengas tanah menunjukkan nilai tinggi (>90%) dan cenderung konstan pada tiga tutupan lahan serta tidak terpengaruh oleh fluktuasi water level secara signifikan. Fluks CO2 rata-rata dari belukar sebesar 340,7 mg/m2/jam yang lebih tinggi dibandingkan dari semak sebesar 315,6 mg/m2/jam dan hutan sekunder sebesar 269,5 mg/m2/jam. Berdasarkan waktu pengukuran, fluks CO2 rata-rata tertinggi berasal dari pengukuran siang hari dibandingkan dengan waktu pengukuran lain. Fluks CO2 pada semak dan belukar cenderung akan naik pada pagi sampai siang hari dan kemudian menurun, sedangkan pada hutan sekunder mengalami peningkatan pada siang sampai sore. Hasil regresi menunjukkan bahwa peningkatan lengas tanah, suhu udara di dalam chamber dan nilai Ta-Ts akan menyebabkan peningkatan laju emisi CO2 pada semak dan belukar, sedangkan peningkatan suhu permukaan gambut akan menyebabkan peningkatan laju emisi CO2 pada ketiga tutupan lahan.
Keyword: Ta-Ts, closed chamber, lengas tanah, suhu gambut, suhu udara

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