Judul: Dampak Perubahan Luas Mangrove di Papua dan Papua Barat terhadap Emisi Karbon.
Abstrak: Mangrove adalah ekosistem hutan pantai yang unik karena kemampuannya dalam menyerap dan menyimpan karbon atmosfer dan perairan dalam jumlah besar bahkan jika dibandingkan dengan tipe hutan lain. Namun keberadaannya di Papua dan Papua Barat kini terus mengalami penurunan luas akibat faktor antropogenik (perubahan fungsi lahan) dan faktor alam. Oleh sebab itu perlu dilakukan pengawasan dan pelaporan kondisi mangrove hubungannya dengan dampak yang ditimbulkan akibat perubahan luas mangrove terhadap pelepasan sejumlah emisi karbon ke atmosfer dalam jangka waktu yang lama. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan (i) mengidentifikasi penyebaran luas mangrove, (ii) menduga laju penurunan luas dan konsekuensinya terhadap cadangan karbon menurut tipe hidrogeomorfik, dan (iii) menduga emisi karbon di atas permukaan tanah setiap kabupaten akibat perubahan tutupan lahan mangrove dekade pertama (2001-2010) dan kedua (2011-2018) dengan memanfaatkan Atlas Papua dan pendekatan beda-cadangan (stock-difference approach) di setiap tipe hidrogeomorfik. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa Kabupaten Teluk Bintuni memiliki persentase luas mangrove terbesar yaitu 19% (228.419 ha) dan Kabupaten Tambrauw memiliki luas terkecil 0,002% (10 ha) dari total seluruh luas mangrove di Papua dan Papua Barat sebesar 1.174.947 ha pada tahun 2018. Luasan mangrove terdeteksi mengalami penurunan luas akibat perubahan fungsi lahan menjadi badan air, kawasan penambangan, daerah penebangan kayu, dan tutupan lahan lain seperti pemukiman hingga pelebaran jalan dengan laju 0,16%/th. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya pengurangan cadangan karbon di atas permukaan dengan laju 10,52±8,60 Gg C/th atau 19,30±15,78 Gg CO2 ha/th. Emisi CO2 rata-rata dari deforestasi mangrove di Provinsi Papua dan Papua Barat tersebut hanya menyumbang 0.002% dari emisi nasional sektor FOLU sebesar 979.422 Gg CO2 ha/th.
Keyword: Atlas Papua, emisi karbon, hidrogeomorfik, kerapatan karbon, stock-difference

Judul: Dampak Perubahan Luas Mangrove di Papua dan Papua Barat terhadap Emisi Karbon
Abstrak: Mangrove adalah ekosistem hutan pantai yang unik karena kemampuannya dalam menyerap dan menyimpan karbon atmosfer dan perairan dalam jumlah besar bahkan jika dibandingkan dengan tipe hutan lain. Namun keberadaannya di Papua dan Papua Barat kini terus mengalami penurunan luas akibat faktor antropogenik (perubahan fungsi lahan) dan faktor alam. Oleh sebab itu perlu dilakukan pengawasan dan pelaporan kondisi mangrove hubungannya dengan dampak yang ditimbulkan akibat perubahan luas mangrove terhadap pelepasan sejumlah emisi karbon ke atmosfer dalam jangka waktu yang lama. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan (i) mengidentifikasi penyebaran luas mangrove, (ii) menduga laju penurunan luas dan konsekuensinya terhadap cadangan karbon menurut tipe hidrogeomorfik, dan (iii) menduga emisi karbon di atas permukaan tanah setiap kabupaten akibat perubahan tutupan lahan mangrove dekade pertama (2001-2010) dan kedua (2011-2018) dengan memanfaatkan Atlas Papua dan pendekatan beda-cadangan (stock-difference approach) di setiap tipe hidrogeomorfik. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa Kabupaten Teluk Bintuni memiliki persentase luas mangrove terbesar yaitu 19% (228.419 ha) dan Kabupaten Tambrauw memiliki luas terkecil 0,002% (10 ha) dari total seluruh luas mangrove di Papua dan Papua Barat sebesar 1.174.947 ha pada tahun 2018. Luasan mangrove terdeteksi mengalami penurunan luas akibat perubahan fungsi lahan menjadi badan air, kawasan penambangan, daerah penebangan kayu, dan tutupan lahan lain seperti pemukiman hingga pelebaran jalan dengan laju 0,16%/th. Hal tersebut mengakibatkan terjadinya pengurangan cadangan karbon di atas permukaan dengan laju 10,52±8,60 Gg C/th atau 19,30±15,78 Gg CO2 ha/th. Emisi CO2 rata-rata dari deforestasi mangrove di Provinsi Papua dan Papua Barat tersebut hanya menyumbang 0.002% dari emisi nasional sektor FOLU sebesar 979.422 Gg CO2 ha/th.
Keyword: Atlas Papua, emisi karbon, hidrogeomorfik, kerapatan karbon, stock-difference

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