Judul: Pendugaan Potensi Simpanan Karbon Jabon Merah (Anthocephalus macrophyllus) dan Trembesi (Samanea saman).
Abstrak: Kegiatan reklamasi yang dilakukan dengan cara revegetasi berperan dalam mengurangi peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK). Tanaman menyerap gas karbon dioksida untuk berfotosintesis dan menghasilkan biomassa tumbuhan. Tujuan penelitian ini yaitu menghitung biomassa dan kadar karbon pada bagian-bagian jabon merah, menduga potensi simpanan karbon pada areal reklamasi pascatambang silika dan shale PT. Holcim Indonesia Tbk., serta menduga potensi simpanan karbon pohon trembesi (menggunakan metode destruktif). Hasil penelitian menunjukkan potensi simpanan karbon jabon merah di lokasi tanah silika sebesar 0.009 ton ha-1, lebih besar dibandingkan dengan simpanan karbon jabon merah di lokasi tanah shale sebesar 0.003 ton ha-1. Hasil ini menunjukkan lokasi silika lebih baik kondisinya bagi pertumbuhan jabon merah dibandingkan dengan lokasi shale. Potensi simpanan karbon trembesi adalah 0.21 ton ha-1, lebih besar dibandingkan dengan potensi simpanan karbon jabon merah dari kedua lokasi reklamasi.
Keyword: jabon merah, reklamasi, simpanan karbon, trembesi

Judul: Analisis Karbon Terikat Di Atas Permukaan Tanah Pada Tegakan Pohon Mahoni Dan Jati Di Lahan Reklamasi Bekas Tambang Pasir Gumulung Tonggoh, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat
Abstrak: Perubahan penggunaan lahan dari hutan atau kebun menjadi kawasan tak bervegetasi seperti contohnya pertambangan, menyebabkan tanah menjadi terbuka. Tanah yang sudah kehilangan fungsinya akibat perubahan karakteristik fisik, kimia dan biologi memerlukan bantuan manusia untuk mengembalikan sifatsifat tanah yang penting agar tanah kembali berfungsi sebagai media tumbuh tumbuhan. Perubahan penggunaan lahan mempunyai pengaruh terhadap jumlah CO2 yang terdapat di atmosfer. Sebagai usaha pengembalian fungsi lahan sebagai tempat tumbuh tanaman penyerap karbon di lahan bekas tambang, pemerintah mewajibkan para pengusaha tambang untuk melakukan pemulihan terhadap lahan yang ditambang sehingga dapat berfungsi lagi sesuai peruntukkannya, kegiatan ini disebut reklamasi. Di lahan bekas tambang yang telah direklamasi maka akan tumbuh vegetasi baru yang akan kembali menyerap CO2 sebagai bahan baku fotosintesisnya, sehingga dapat mengurangi jumlah CO2 di udara. Kemampuan tumbuhan dalam menyerap CO2 bervariasi dan dipengaruhi banyak faktor. Diantaranya faktor jenis dan tempat tumbuh. Penelitian sebelumnya tentang hubungan tempat tumbuh dan karbon menyatakan bahwa tempat tumbuh memiliki pengaruh yang signifikan terhadap simpanan karbon. Tempat tumbuh yang baik akan mendukung tanaman yang tumbuh di atasnya dengan optimal, saat tumbuhan dapat tumbuh optimal maka fungsinya sebagai penyerap karbon pun akan optimal. Sebaliknya apabila tempat tumbuh terganggu maka akan berpengaruh juga terhadap kemampuannya menyimpan karbon. Seiring dengan isu yang sedang marak saat ini, kemampuan jenis pohon yang digunakan dalam reklamasi juga sebaiknya mempertimbangkan kemampuannya dalam menyerap dan menyimpan karbon. Karbon tersimpan dalam bentuk biomassa pada tanaman, untuk mengetahui seberapa besar vegetasi hasil reklamasi dapat menyerap dan menyimpan karbon, maka perlu dilakukan suatu penelitian di lahan reklamasi pasir.
Keyword: 

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