Judul: Analisis tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau
Abstrak: Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia merupakan salah satu masalah yang menjadi perhatian masyarakat nasional maupun internasional. Kabupaten Rokan Hilir merupakan salah satu daerah di Provinsi Riau yang setiap tahunnya mengalami kebakaran dengan jumlah dan intensitas cukup tinggi. Akibat dampak buruk yang ditimbulkan oleh kebakaran hutan dan lahan, maka perlu dilakukan deteksi dini sebagai upaya pengendalian agar kebakaran dapat dicegah atau dikurangi. Salah satu upaya pengendalian adalah dengan mengetahui lokasi yang rawan terhadap kebakaran dan pemantauan titik panas. Tujuan penelitian adalah untuk memantau pola sebaran titik panas (hotspot) di Kabupaten Rokan Hilir tahun 2003 sampai 2014, mengidentifikasi perubahan penutupan atau penggunaan lahan di Kabupaten Rokan Hilir, dan memetakan tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan.Tahapan penelitian yang digunakan terdiri atas tiga tahap, yaitu tahap persiapan, tahap pengumpulan data, dan tahap analisis data spasial. Berdasarkan hasil pemantauan titik panas diketahui jumlah titik panas tertinggi terjadi pada tahun 2013 sebanyak 3 084 titik, sedangkan titik panas terendah terjadi pada tahun 2003 sebanyak 431 titik. Titik panas tinggi umumnya dimusim kemarau (Juni, Juli dan Agustus), sedangkan titik panas rendah terjadi dimusim penghujan (Oktober, November dan Desember). Selama periode 2003 sampai 2014 penutupan/penggunaan lahan belukar rawa dan perkebunan bertambah luas, diikuti berkurangnya luasan pertanian lahan kering campur, hutan rawa primer dan hutan rawa sekunder. Hasil analisis tingkat kerentanan kebakaran hutan dan lahan berdasarkan korelasi antara kerapatan titik panas dan faktor pendorong kebakaran (jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari desa dan penutupan/penggunaan lahan) menunjukan bahwa sebagian besar wilayah Kabupaten Rokan Hilir rentan terhadap kebakaran dengan tingkat kerentanan tinggi sampai sangat tinggi (41%). Kata Kunci: titik panas, perubahan penutupan/penggunaan lahan, kebakara
Keyword: hotspot, land cover and land use Change, land and forest fires, level

Judul: Estimasi Tingkat Keparahan Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau
Abstrak: Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang rawan terhadap kebakaran hutan dan lahan. Kabupaten Rokan Hilir merupakan salah satu kabupaten yang memiliki jumlah hotspot yang cukup tinggi pada tahun 2016. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi tingkat keparahan akibat kebakaran hutan dan lahan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau dengan menggunakan citra Landsat 8 berdasarkan nilai NBR (Normalized Burn Ratio). Informasi mengenai tingkat keparahan akibat kebakaran hutan dan lahan diharapkan dapat menjadi referensi dalam merehabilitasi lahan pasca kebakaran. Pemanfaatan citra Landsat 8 merupakan alternatif teknologi yang digunakan untuk mengestimasi tingkat keparahan akibat kebakaran hutan dan lahan. Model identifikasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan indeks NBR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keparahan tinggi yaitu sebesar 50.60% dengan luasan 4 300 ha, tingkat keparahan sedang 29.42% dengan luasan 2 500 ha dan tingkat keparahan rendah 19.98% dengan luasan 1 698 ha. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tingkat keparahan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau tahun 2016 sebagian besar tergolong tinggi.
Keyword: Citra Landsat 8, NBR, tingkat keparahan kebakaran hutan dan lahan

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