Judul: Karakteristik Kebakaran Limbah Vegetasi Hutail Rawa Gambut Di Desa Pelalawan Kabupaten Pelalawan Propinsi Riau
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik kebakaran (perilaku api, flammabilitas dan asap) pada hutan rawa gambut yang memiliki bahan organic, bahan bakar dan cuaca yang berbeda. Penelitian ini dilakukan pada bulan Agustus - Juli 2002 di Desa Pelalawan Riau. Untuk menduga nilai dari karakteristik bahan bakar, perilaku api, intensitas kebakaran, panas per unit area, flammabilitas dan gas rumah kaca digunakan metode pengarnbilan contoh sampling purposive.
Keyword: 

Judul: Kebakaran hutan rawa gambut bekas tebangan di kelompok hutan sei beruang HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau
Abstrak: Sebagian wilayah Sumatera dan Kalimantan merupakan daerah bergambut, namun gambut basah tidak mungkin terbakar (Sumantri, 1999). Jadi apabila terjadi kebakaran pada daerah yang bergambut terutama daerah yang menjadi areal Hak Pengusahaan Hutan HPH, haruslah dilihat dengan pendekatan yang berkaitan dengan proses kejadian kebakaran di hutan rawa gambut serta manajemen/pengelolaan dari pemegang hak konsesi yang berkaitan dengan pencegahan dan penanggulangan kebakaran hutan. Pendekatan ini dapat dilakukan dengan melakukan suatu studi yang dilaksanakan langsung pada saat kebakaran hutan masih terjadi di lokasi studi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah; 1) Mengetahui karakteristik bahan bakar di hutan rawa gambut bekas tebangan, 2) Mengetahui mekanisme penjalaran api di hutan rawa gambut pada peristiwa kebakaran hutan, dan 3) Mengetahui manajemen pengendalian kebakaran hutan rawa gambut oleh HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau. Penelitian dilaksanakan di HPH PT. Sri Buana Dumai Propinsi Riau, kelompok hutan Sei Beruang pada bulan Maret-April 2002. Bahan yang dipergunakan yaitu keseluruhan obyek penelitian yang meliputi kejadian peristiwa kebakaran hutan dan lahan rawa gambut serta berbagai bahan studi pustaka yang mendukung. Data yang diperoleh sebagai hasil pengamatan langsung di lapangan, wawancara bebas maupun diskusi serta studi pustaka dan data pendukung lain dianalisis dan disajikan secara deskriptif. Bahan bakar hutan berdasarkan keadaan hutannya dibagi menjadi 3 (tiga), yaitu: hutan alam/virgin forest yang memiliki kondisi iklim mikro basah dan kelembaban udara yang tinggi dan suhu udara yang rendah, hutan bekas tebangan/logged over area (LOA) yang mengalami campur tangan dari kegiatan manusia dan terdapat limbah penebangan sebagai bahan bakar kering, dan non hutan. Bahan bakar utama berdasarkan macam bahan bakar, yaitu bahan bakar hidup yang akan sulit untuk terbakar, dan bahan bakar mati yang mendominasi areal LOA. Bahan bakar utama berdasarkan karakteristik atau sifat berupa; 1. Ukuran halus dan kasar 2. Susunan bawah permukaan, permukaan, menengah dan atas. ...
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