Judul: Potensi Biomassa dan Karbon pada Tegakan Eucalyptus pellita di PT. Musi Hutan Persada Kabupaten Muara Enim
Abstrak: Hutan memiliki peran besar sebagai penyedia jasa lingkungan dalam kaitannya dengan perubahan iklim dan pemanasan global. Hutan memiliki kemampuan sebagai penyerap, penyimpan sekaligus menjadi sumber emisi karbon. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui besarnya kandungan biomassa dan karbon yang tersimpan pada tegakan hutan tanaman Eucalyptus pellita dan mengetahui potensi tegakan hutan tanaman Eucalyptus pellita dalam menyerap karbon dioksida (CO2) berdasarkan kelas umurnya. Metode sampling yang digunakan adalah systematic sampling with random start. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa besarnya kandungan biomassa pohon berkisar 35.97-284.75 ton/ha dan karbon pohonnya berkisar antara 16.19-128.14 ton C/ha, serta potensi menyerap gas CO2 dari amosfer bekisar 59.41-470.26 ton/ha.
Keyword: biomassa, CO2, Eucalyptus pellita, hutan tanaman, karbon

Judul: Penaksiran potensi biomassa pada hutan tanaman mangium, Acacia mangium Wiild.
Abstrak: Studi biomassa hutan berkaitan dengan perubahan iklim lingkungan bumi yang disebabkan oleh perkembangan teknologi dan berbagai aktifitas manusia. Salah satu perubahan tersebut adalah meningkatnya suhu permukaan bumi karena energi panas matahari tertahan oleh karbondioksida (CO2) dalam konsentrasi tinggi di atmosfer bumi. Fenomena ini dikenal sebagai efek rumah kaca (green house effect). Hutan memiliki kemampuan untuk menyerap CO2 dari udara dan kemudian menyimpannya dalam tegakan hutan sehingga dapat mengurangi kadar CO2 di atmosfer. Potensi hutan dalam penyerapan karbon dapat ditaksir melalui studi biomassa. Selama ini, potensi pohon hanya dihitung berdasarkan besarnya volume kayu batang pohon yang dapat dimanfaatkan untuk industri-industri pengolahan kayu sehingga mempunyai nilai ekonomis yang tinggi. Ternyata, tidak hanya batang, bagian-bagian pohon yang lain seperti cabang, ranting dan daun mempunyai peran yang besar dalam penyimpanan karbon. Menurut Brown (1997), biomassa didefinisikan sebagai jumlah total unsur organik hidup di atas tanah pada pohon termasuk daun, ranting, cabang, batang utama yang dinyatakan dalam berat ton saat kering tanur per unit area. Selanjutnya Brown (1997) menulis bahwa biomassa hutan memberikan penaksiran gudang karbon dalam tumbuhan hutan karena kira-kira 50 % dari nilai biomassa adalah karbon. Oleh karena itu, biomassa menyatakan jumlah potensial karbon yang dapat ditambahkan ke atmosfer dalam bentuk karbondioksida ketika hutan ditebang atau dibakar. Sebaliknya, melalui penaksiran biomassa dapat dilakukan perhitungan jumlah karbondioksida yang dapat dipindahkan dari atmosfer dengan cara reboisasi atau penanaman. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh persamaan allometrik untuk penaksiran besarnya biomassa pohon mangium dan menaksir keragaman potensi biomassa bagian atas permukaan tanah total (total above ground biomass) tegakan pada hutan tanaman mangium. Penaksiran biomassa dapat dilakukan secara langsung dan tidak langsung. Penaksiran biomassa secara langsung dilakukan dengan cara penebangan dan penimbangan seluruh bagian pohon sedangkan penaksiran biomassa secara tidak langsung dilakukan dengan cara menggunakan persamaan allometrik penduga biomassa, yang menyatakan hubungan antara biomassa pohon dan dimensi pohon (seperti diameter dan tinggi pohon). Penggunaan persamaan allometrik lebih menguntungkan karena efektif dalam pemakaian tenaga, waktu dan biaya dalam penaksiran biomassa. Penelitan ini dilakukan di HPHTI PT. Musi Hutan Persada, Sumatera Selatan yang mengembangkan hutan tanaman mangium. Biomassa bagian atas permukaan
Keyword: Acacia, allometrik, biomassa pohon mangium

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