Judul: Peran Curah Hujan Terhadap Penurunan Hotspot Kebakaran Tahun 2016
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan bukan merupakan fenomena baru bagi beberapa wilayah Indonesia, seperti di Pulau Kalimantan dan Sumatera. Wilayah Riau, Sumatera Selatan, Kalimantan Barat, dan Kalimantan Tengah merupakan beberapa provinsi yang hampir setiap tahun terjadi kebakaran hutan dan lahan. Iklim merupakan salah satu faktor alami yang dapat menyebabkan terjadinya suatu kebakaran hutan di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara hotspot dengan curah hujan terhadap terjadinya penurunan hotspot di Indonesia tahun 2016. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah hotspot tinggi seiring dengan terjadinya musim kemarau dimana curah hujan rendah, yaitu pada bulan Juli sampai bulan Oktober pada tahun 2015 dan bulan Juli sampai Agustus pada tahun 2016. Secara statistik dapat dilihat bahwa antara jumlah curah hujan bulanan dengan jumlah hotspot bulanan memiliki korelasi negatif (-) yang mempunyai hubungan sedang dimana nilai Rsquare sebesar 42.5% dan memiliki nilai P-value yang didapat dari hasil uji korelasi sebesar 0.001 dengan nilai persamaan y = 3182 – 2.50x dimana y adalah jumlah hotspot dan x adalah curah hujan.
Keyword: curah hujan, hotspot, kebakaran

Judul: Hubungan Curah Hujan dan Titik Panas (Hotspot) Sebagai Indikator Terjadinya Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Jambi
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan selalu terjadi setiap tahun di Indonesia, terutama di Pulau Sumatera khususnya di Provinsi Jambi. Provinsi Jambi termasuk salah satu wilayah yang sering menyumbangkan hotspot sebagai indikator kebakaran hutan dan lahan. Iklim merupakan salah satu faktor alami yang berpengaruh pada terjadinya suatu kebakaran hutan di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara hotspot dengan curah hujan terhadap terjadinya kebakaran hutan di Provinsi Jambi periode 2013-2017. Analisis data jumlah dan luasan kebakaran hutan dan data curah hujan yang telah direkapitulasikan berdasarkan bulan pertahunnya dianalisis menggunakan analisis deskriptif kualitatif. Jumlah hotspot terendah pada setiap tahunnya terjadi pada bulan Mei-September, pada bulan-bulan tersebut terjadi musim hujan di Provinsi Jambi. Sedangkan jumlah hotspot tertinggi pada setiap tahunnya terjadi pada bulan Desember-Januari, pada bulan-bulan tersebut terjadi musim kemarau di Provinsi Jambi. Tahun 2015 memiliki jumlah hotspot yang terbesar yaitu 60 228 titik, dan jumlah terendah pada tahun 2016 yaitu sebanyak 47 335 titik.
Keyword: curah hujan, hotspot, kebakaran

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