Judul: Uji Laboratorium Pola Perambatan Panas pada Sampel Gambut yang Terbakar Tahun 1997/1998 di Jambi
Abstrak: Gambut adalah tanah yang terbentuk dari timbunan sisa-sisa tanaman yang telah mati, baik yang sudah lapuk maupun belum. Kadar air gambut adalah salah satu faktor yang memengaruhi terjadinya kebakaran gambut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kadar air gambut terhadap proses perambatan pembakaran, serta pola perambatan pembakaran gambut pada skala uji laboratorium. Penelitian ini menunjukan bahwa proses pembakaran terjadi pada seluruh sampel gambut pada kadar air yang hilang (350.91%, 577.52%, dan 713.24%). Pola perambatan pembakaran yang terjadi relatif sama pada semua tingkat kadar air yang hilang, dengan termokopel 8 paling lama bertahan dengan suhu yang tinggi dibandingkan dengan termokopel lainnya. Perambatan pembakaran pada gambut yang diteliti berbeda. Nilai perambatan arah vertikal pada gambut perlakuan oven 16, 24, dan 48 jam secara berurutan yaitu 9.62 cm/jam, 24.99 cm/jam, dan 41.72 cm/jam, sedangkan nilai perambatan arah horizontal secara berurutan yaitu 11.74 cm/jam, 14.31 cm/jam, dan 14.3 cm/jam. Nilai kehilangan massa perjam pada gambut perlakuan oven 16, 24, dan 48 jam secara berurutan yaitu 32.13 gram/jam, 25.46 gram/jam, dan 31.8 gram/jam.
Keyword: gambut, kadar air, pembakaran

Judul: Uji Laboratorium Pola Perambatan Panas Pada Sampel Gambut yang Berulang Kali Terbakar di Jambi
Abstrak: Kebakaran gambut (peat fires) di Indonesia terjadi setiap tahun dan merugikan secara ekonomi, ekologi, maupun sosial. Kebakaran gambut merupakan kebakaran yang sulit dipadamkan karena berada di bawah permukaan dalam bentuk kebakaran tidak menyala (smouldering fires). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perambatan pembakaran pada sampel gambut berulang kali terbakar dengan kadar air yang berbeda-beda pada skala laboratorium untuk langkah awal dalam mitigasi kebakaran gambut. Analisis yang dilakukan berupa pengukuran kadar air yang dilepaskan gambut, analisis perubahan temperatur terhadap waktu, cepat rambat api, dan kehilangan massa. Hasil analisis kemudian dibandingkan dengan penelitian Iskandar (2019) pada sampel gambut terbakar pada tahun 1997/1998. Dalam penelitian ini besar kadar air yang hilang pada sampel gambut berulang kali terbakar dengan pengeringan 16 dan 24 jam adalah 272.00%, dan 494.00%. Iskandar (2019) menemukan pada sampel gambut dengan pengeringan 16 dan 24 jam adalah 577.52% dan 713.24%. Analisis yang dilakukan pada kedua sampel menunjukkan bahwa suhu pada sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 lebih tinggi dibandingkan pada sampel gambut berulang kali terbakar. Pembaraan pada sampel gambut berulang kali terbakar bertahan selama 6-7 jam, berbeda dengan sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 yang bertahan selama 9-10 jam. Analisis rambat vertikal sampel gambut berulang kali terbakar lebih rendah dibandingkan penelitian yang dilakukan oleh Iskandar (2019). Namun, pada arah rambat horizontal pada sampel gambut berulang kali terbakar lebih tinggi (5-35 cm/jam) dibandingkan pada sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 (11-21 cm/jam). Laju kehilangan massa sampel gambut berulang kali terbakar berkisar antara 9-22 gram/jam, lebih rendah dibandingkan kehilangan massa sampel gambut terbakar tahun 1997/1998 sebesar 25-32 gram/jam.
Keyword: tanah gambut, kadar air, pola pembakaran

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